动态分配内存 更多内容
  • 附录:微调训练常见问题

    问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = exp

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  • 内存

    32MB(128核CPU/1024G内存,104核CPU/1024G内存,96核CPU/1024G内存,96核CPU/768G内存,80核CPU/640G内存);16MB(72核CPU/576G内存,64核CPU/512G内存,60核CPU/480G内存,32核CPU/256G内存,16核CPU/128G内存,8核CPU/64G内存)

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  • 内存

    。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型:USERSET 取值范围:整型,64~INT_MAX,单位为KB。 默认值:小规格内存为512MB, 大规格内存为2GB(max_process_memory大于等于30GB为大规格内存,否则为小规格内存)。 设置建议:

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  • 内存

    level1:动态内存使用超过最大动态内存的90%后,会记录以下信息,并将记录的内存信息保存在$GAUSS LOG /mem_log目录下。 全局内存概况。 instance,session,thread三种类型的所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize、freesize字段。

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  • 附录:训练常见问题

    问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = exp

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  • 内存

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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  • 内存

    内存 文档数据库服务DDS实例可以使用的内存上限。 父主题: 常用概念

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  • 内存

    24G内存,96核CPU/768G内存);128MB(64核CPU/512G内存,60核CPU/480G内存,32核CPU/256G内存,16核CPU/128G内存);64MB(8核CPU/64G内存);32MB(4核CPU/32G内存);16MB(4核CPU/16G内存) 设置建议:

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  • 内存

    32MB(196核CPU/1536G内存,128核CPU/1024G内存,104核CPU/1024G内存,96核CPU/1024G内存,96核CPU/768G内存,80核CPU/640G内存);16MB(72核CPU/576G内存,64核CPU/512G内存,60核CPU/480G内存,32核CPU/

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  • 内存

    level1:动态内存使用超过最大动态内存的90%后,会记录以下信息,并将记录的内存信息保存在$GAUSSLOG/mem_log目录下。 全局内存概况。 instance,session,thread三种类型的所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize、freesize字段。

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  • 内存

    所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize,freesize字段。 每个内存上下文上所有内存申请的详细信息,包含申请内存所在的文件,行号和大小。 默认值:level1 该参数设置为level2后,会记录每个内存上下文的内存申请详

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  • 内存

    。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型:USERSET 取值范围:整型,64~INT_MAX,单位为KB。 默认值:小规格内存为512MB, 大规格内存为2GB(max_process_memory大于等于30GB为大规格内存,否则为小规格内存)。 设置建议:

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  • 内存

    。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型:USERSET 取值范围:整型,64~INT_MAX,单位为KB。 默认值:小规格内存为512MB, 大规格内存为2GB(max_process_memory大于等于30GB为大规格内存,否则为小规格内存)。 设置建议:

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  • 内存

    U/1024G内存,96核CPU/1024G内存,96核CPU/768G内存,80核CPU/640G内存,64核CPU/512G内存,60核CPU/480G内存,32核CPU/256G内存,16核CPU/128G内存,8核CPU/64G内存,4核CPU/32G内存);128kB(4核CPU/16G内存)

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  • 内存

    200(196核CPU/1536G内存,128核CPU/1024G内存,104核CPU/1024G内存,96核CPU/1024G内存,96核CPU/768G内存,80核CPU/640G内存,64核CPU/512G内存,60核CPU/480G内存,32核CPU/256G内存,16核CPU/128G内存,8核C

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  • 附录:训练常见问题

    问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = exp

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  • 创建空虚拟机

    请确保选择的版本与待安装的操作系统版一致。 图1 创建虚拟机 在选择内存的对话框中,选择内存大小并单击“下一步”。 选择内存时请参考虚拟机配置及待安装操作系统的官方要求。默认最小为256MB,本文以设置为512MB为例。 图2 选择内存大小 在虚拟硬盘对话框中,选择“现在创建虚拟硬盘”,并单击“创建”。

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  • 内存版

    内存内存版业务面API包括点操作、边操作、元数据操作、索引操作、Gremlin操作、算法、路径、图统计、图操作、子图操作、Job管理、Cypher操作API。 表1 点操作API 名称 版本 URL 功能描述 点过滤查询 1.0.0 POST/ges/v1.0/{projec

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  • 内存检查

    检查系统内存大小,以及剩余内存量,并判断是否满足IEF需求。edgectl check memorymemory可以简写为mem,即:edgectl check mem无检查内存:示例执行结果:

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  • 配置内存

    配置内存 操作场景 Spark是内存计算框架,计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC(Garbage Collection),评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈,并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况(在客户端的conf/spark-defaults

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  • 内存加速

    内存加速 开启内存加速,MySQL数据更新后,会把数据全部缓存到GeminiDB Redis吗? 开启内存加速,GeminiDB Redis数据会不断增长,需要扩容吗?如何进行缓存数据管理? 客户已有业务实现“db”+“缓存”,推荐使用内存加速吗?哪种场景可以让客户使用内存加速方案?

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