cce_gpu_memory_used GPU卡 GPU显存使用量 cce_gpu_memory_total GPU卡 GPU显存总量 cce_gpu_memory_free GPU卡 GPU显存空闲量 cce_gpu_bar1_memory_used GPU卡 GPU bar1

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分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间

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CS V、TEXT、FIXED。 单行数据大小需<1GB。 GDS并发导入 数据量大，数据存储在多个 服务器 上时，在每个数据服务器上安装配置、启动GDS后，各服务器上的数据可以并行入库。如图2所示。 图2 多数据服务器并行导入 GDS进程数目不能超过DN数目。如果超过，会出现一个DN连接多个GDS进程

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分支名”获取该分支的执行结果。 失败时停止 并行处理出现错误时的是否停止。 True：表示任一并行处理的分支出现错误时，整个任务便停止，并返回错误信息。 False：表示并行处理的分支出现错误后，整个任务会继续执行后续节点。 超时时间(ms) 并行处理过程的最长执行时间，如果超过该时间

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关于并行导出 使用GDS工具将数据从数据库导出到普通文件系统中，适用于高并发、大量数据导出的场景。使用外表做并行导出时，需要开启steam算子后才能够使用GDS工具导出。 概述 通过外表导出数据：通过外表设置的导出模式、导出数据格式等信息来指定待导出的数据文件，利用多DN并行的方

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计费功能包括：数据源。 在线服务：用于推荐系统在线推理，获得最终推荐结果。 套餐介绍 计算资源分为“计算型CPU(1U4G)实例”、“计算型GPU(P100)实例”、“计算型GPU(V100)实例”3种类型。存储资源支持“画像存储（一百万）”。在线服务支持“在线并发9000TPS

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GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 使用GPU虚拟化 兼容Kubernetes默认GPU调度模式 父主题： GPU调度

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数据并行导入 实现原理 数据并行导入（加载）的核心思想是充分利用所有节点的计算能力和I/O能力以达到最大的导入速度。DWS的数据并行导入实现了对指定格式（支持CSV/TEXT格式）的外部数据高速、并行入库。 所谓高速、并行入库是和传统的使用INSERT语句逐条插入的方式相比较。并行导入过程中：

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并行查询（PQ） 功能介绍 使用方法 性能测试 父主题： 内核功能

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（推荐）GPU加速型实例自动安装GPU驱动（Windows） 操作场景 在使用GPU加速型实例时，需确保实例已安装GPU驱动，否则无法获得相应的GPU加速能力。 本节内容介绍如何在GPU加速型Windows实例上通过脚本自动安装GPU驱动。 使用须知 如果GPU加速型实例已安装G

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用场景，满足企业或个人普通业务搬迁上云需求。 更多信息，请参见通用计算型和通用计算增强型。 企业电商 对内存要求高、数据量大并且数据访问量大、要求快速的数据交换和处理的场景。例如广告精准营销、电商、移动APP。 推荐使用内存优化型弹性 云服务器 ，主要提供高内存实例，同时可以配置超高IO的云硬盘和合适的带宽。

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在触发调用后立即得到返回，从而不因长耗时处理阻塞业务主逻辑的执行。 实时感知任务状态 无 并行处理 离线GPU任务需要处理大量数据，对GPU资源供给要求高，通过API调用并行运行加快处理速度。 数据源集成 离线GPU任务对数据源的需求多种多样，处理过程中需要与多种存储产品（例如 对象存储OBS ）

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com/repo/mirrors_source.sh && bash mirrors_source.sh 更多内容，请参见如何使用自动化工具配置华为云镜像源(x86_64和ARM)？ 执行以下命令，安装lspci工具。 CentOS系统： yum install pciutils Ubuntu系统：

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逻辑运算符 逻辑运算符 操作 描述 例子 AND 两个值都为true，则为true a AND b OR 两个值其中一个为true，则为true a OR b NOT 值为false，结果则为true NOT a 以下真值表反映了AND和OR如何处理NULL值： a b a AND

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SELECT 2 || ARRAY[1]; _col0 -------- [2, 1] (1 row) Array函数 下标运算符: [] 下标运算符 [] 用于获取数组中对应位置的值。 SELECT ARRAY[5,3,41,6][1] AS first_element; --

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GPU虚拟化 GPU虚拟化概述 准备GPU虚拟化资源 创建GPU虚拟化应用 监控GPU虚拟化资源 父主题： 管理本地集群

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MMDD适用于按一年的天数（即一年中日期）进行分表，分表的表名的下标就是一年中的第几天，一年最多366天。 使用说明 拆分键的类型必须是DATE/DATETIME/TIMESTAMP其中之一。 只能作为分表函数使用，但不能作为分库函数。 路由方式 根据拆分键的时间值所对应的日期在一年中对应

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逻辑运算符 常用的逻辑操作符有AND、OR和NOT，它们的运算结果有三个值，分别为TRUE、FALSE和NULL，其中NULL代表未知。优先级顺序为：NOT>AND>OR。 运算规则请参见表1，表中的A和B代表逻辑表达式。 表1 逻辑运算符 运算符 返回类型 描述 A AND B

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Json函数和运算符 Cast to JSON SELECT CAST(9223372036854775807 AS JSON); -- JSON '9223372036854775807' Cast from JSON SELECT CAST(JSON '[1,23,456]'

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方法一：重新启动，选择安装GPU驱动时的内核版本，即可使用GPU驱动。 在云服务器操作列下单击“远程登录 > 立即登录”。 单击远程登录操作面板上方的“发送CtrlAltDel”按钮，重启虚拟机。 然后快速刷新页面，按上下键，阻止系统继续启动，选择安装GPU驱动时的内核版本进入系统

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关系运算符 所有数据类型都可用关系运算符进行比较，并返回一个BOOLEAN类型的值。 关系运算符均为双目操作符，被比较的两个数据类型必须是相同的数据类型或者是可以进行隐式转换的类型。 DLI 提供的关系运算符，请参见表1。 表1 关系运算符 运算符 返回类型 描述 A = B BOOLEAN

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