三个方面能力： 提升大容量数据场景查询效率：由于表内数据按照分区键进行逻辑分区，查询结果可以通过访问分区的子集而不是整个表来实现。这种分区剪枝技术可以提供数量级的性能增益。 降低运维与查询的并发操作影响：降低DML语句、DDL语句并发场景的相互影响，在对一些大数据量以时间维度进行

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一级分区剪枝的结果，m..n表示m到n号分区被剪枝选中，多个不连续的分区由逗号连接。 例如：Selected Partitions: 2..4,7 表示2、3、4、7四个分区被选中。 Sub Iterations 分区迭代算子对二级分区的迭代次数。如果显示PART则为动态剪枝场景。

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创建训练模型时参数必须有"save_format": "SAVED_MODEL"。 创建联邦预测作业 实时预测作业在本地运行，目前仅支持深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

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批量预测作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 创建联邦预测作业 批量预测作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法、深度神经网络FiBiNet算法。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测

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向量化执行增强（HASH FULL JOIN） string_agg/listagg支持向量化 分区列过滤条件非常量的分区剪枝 分区剪枝优化，当前分区剪枝只能针对常量进行，而对于需要计算的变量不能剪枝，需要进行优化。 全量备份（schema粒度）+细粒度恢复（表级、schema级） 全量备份（sche

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一级分区剪枝的结果，m..n表示m到n号分区被剪枝选中，多个不连续的分区由逗号连接。 例如：Selected Partitions: 2..4,7表示2、3、4、7四个分区被选中。 Sub Iterations 分区迭代算子对二级分区的迭代次数。如果显示PART则为动态剪枝场景。 例如：Sub

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优化和解决以下问题： Cost代价估算优化。 Analyze强化，支持临时表，支持单事务操作。 向量化引擎性能提升。 分区剪枝优化，当前分区剪枝只能针对常量进行，而对于需要计算的变量不能剪枝，针对此问题进行优化。 新增全量备份（schema粒度）+ 细粒度恢复（表级、schema级）。 GDS支持第三方自定义数据转换。

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"unsupported partition key column range mode" SQLSTATE: 42P17 错误原因：系统内部错误。判断剪枝结果中的分区是否需要排除时，根据分区序号构造出来的某个内部结构非法。 解决办法：请联系技术支持工程师提供技术支持。 GAUSS-01622:

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型实现对风险口令、凭证泄露、Token利用、异常委托、异地登录、未知威胁、暴力破解七大IAM高危场景进行智能检测。通过SVM、随机森林、神经网络等算法实现对隧道 域名 、DGA域名以及异常行为的智能检测。 AI引擎检测保持模型对真实数据的学习，保证数据对模型的反复验证和人工审查，精准

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字虚拟人、虚拟数字人等。数字人的核心技术主要包括计算机视觉、计算机图形学、动作捕捉和驱动、图像渲染和人工智能等。 服务型数字人：利用深度神经网络进行图像合成、高度拟真的虚拟人。 具备如下特点： 2D模型，通过拍摄真人视频训练生成 无表情&骨骼数据 只能由AI驱动 使用既定表情&动作

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可选，用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用。 ├── resnet-50-symbol.json 必选，模型定义文件，包含模型的神经网络描述， ├── resnet-50-0000.params 必选，模型变量参数文件，包含参数和权重信息。 ├──customize_service

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对条件字段使用表达式或函数时，索引会失效，同时会对每一行数据进行计算，产生不必要的性能消耗。主要因为非常量的表达式在预处理阶段不能转化为Const值，因此不能用来剪枝，导致查询语句扫描所有的数据。 示例： 如下代码不符合规范： SELECT income FROM table WHERE abs(income)

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only_fisrt_part; 优化器使用指定分区统计信息 优化器优先使用指定分区的统计信息。如果指定分区未收集统计信息，优化器使用改写分区子句剪枝优化，请参见通过改写分区子句剪枝优化。 gaussdb=# SET enable_fast_query_shipping = off; gaussdb=#

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可选，用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用。 ├── resnet-50-symbol.json 必选，模型定义文件，包含模型的神经网络描述， ├── resnet-50-0000.params 必选，模型变量参数文件，包含参数和权重信息。 ├──customize_service

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端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下，由机器模拟人类智能，使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务（Web Service）。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。

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Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过调用API获取推理结果，帮助用户打造智能化业务系统，提升业务效率。 内容审核-图像 图像 内容审核 ，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ，采用人工智能文本检测

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创建分布式并行模型，每个进程都会有相同的模型和参数。 创建数据分发Sampler，使每个进程加载一个mini batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶，一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。

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取值说明：必须是整数。 说明：由系统自动分配，无需手动配置 T4是一款独特的GPU产品，专为AI推理工作负载而设计，如处理视频，语音，搜索引擎和图像的神经网络。T4配备16GB GDDR6，GPU中集成320个Turing Tensor Core和2560个Turing CUDA Core，这

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\parallel off --并发case3，对分区表range_ sales做更新与删除分区time_2008互不阻塞，这是因为更新SQL带条件剪枝到分区time_2010和time_2011上 \parallel on UPDATE range_sales SET channel_id

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置的知识库进行自动优化，以提升模型的运行效率。 自动高性能算子生成工具AKG AKG(Auto Kernel Generator)对深度神经网络中的算子进行优化，并提供特定模式下的算子自动融合功能。提升在昇腾硬件后端上运行网络的性能。 AKG由三个基本的优化模块组成：规范化、自动调度和后端优化。

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\parallel off --并发case3，对分区表range_ sales做更新与删除分区time_2008互不阻塞，这是因为更新SQL带条件剪枝到分区time_2010和time_2011上 \parallel on UPDATE range_sales SET channel_id

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