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  • 是否支持CPU架构的变更?

    是否支持CPU架构的变更? 不支持变更CPU架构。 如需改变CPU架构,可通过“数据迁移+交换IP”方式的方式,创建新的CPU架构的实例,并进行数据迁移,实现CPU架构的变更。具体操作请参考交换D CS 实例IP。 父主题: Redis使用

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  • CPU积分计算方法

    CPU积分计算方法 什么是CPU积分 CPU积分是一种用来衡量 云服务器 计算、存储以及网络配置利用率的方式。云 服务器 利用CPU积分机制保证云服务器基准性能,解决超分云服务器长期占用CPU资源的问题。 使用CPU积分机制的 弹性云服务器 适用于平时CPU负载不高、但突发时可接受因积分不足

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  • AI CPU 算子替换样例

    AI CPU 算子替换样例 部分算子因为数据输入类型问题或者算子实现问题,导致会在昇腾芯片的AI CPU上执行,没有充分利用AI CORE的资源,从而导致计算性能较差,影响训练速度。部分场景下,可以通过修改Python代码来减少这类AI CPU算子,从而提升训练性能。 当前对 AICPU

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  • 增强型CPU管理策略

    时,会自动分配到其他利用率较低的CPU上,进而保障了应用的响应能力。 开启增强型CPU管理策略时,应用性能优于不开启CPU管理策略(none),但弱于静态CPU管理策略(static)。 应用分配的优先使用的CPU并不会被独占,仍处于共享的CPU池中。因此在该Pod处于业务波谷时

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  • 确定性能调优范围

    性能调优主要通过查看集群各节点的CPU、内存、I/O和网络这些硬件资源的使用情况,确认这些资源是否已被充分利用,是否存在瓶颈点,然后针对性调优。 如果某个资源已达瓶颈,则通过查询最耗时的SQL语句、跑不出来的SQL语句,找出耗资源的SQL,进行SQL调优指南。 如果所有资源均未达瓶颈,则表明性能仍

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  • 确定性能调优范围

    器打造最有效的执行计划。 调优范围确定 性能调优主要通过查看数据库节点的CPU、内存、I/O和网络这些硬件资源的使用情况,确认这些资源是否已被充分利用,是否存在瓶颈点,然后针对性调优。 如果某个资源已达瓶颈,则: 检查关键的操作系统参数和数据库参数是否合理设置。 通过查询最耗时的

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  • Kubernetes快速部署(CCE集群)

    可配置目标工作负载中的目标容器的容器规格。 CPU配额 配额申请:容器使用的最小CPU需求,作为容器调度时资源分配的判断依赖。只有当节点上可分配CPU总量 ≥ 容器CPU申请数时,才允许将容器调度到该节点。 配额限制:容器能使用的CPU最大值,如果CPU使用值大于限制值,则容器使用CPU资源可能会被限流。

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  • 确定性能调优范围

    器打造最有效的执行计划。 调优范围确定 性能调优主要通过查看集群各节点的CPU、内存、I/O和网络这些硬件资源的使用情况,确认这些资源是否已被充分利用,是否存在瓶颈点,然后针对性调优。 如果某个资源已达瓶颈,则: 检查关键的操作系统参数和数据库参数是否合理设置。 通过查询最耗时的

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  • 裸金属服务器绑定128个eth网络设备时,网络性能差,如何解决?

    5 裸金属服务器 上,绑定多个eth网络设备(比如128个单队列网卡)时,网络性能差。这是因为128个网卡队列都中断到同一个CPU上,导致该CPU严重瓶颈影响网络性能。网卡队列中断CPU严重不均衡的原因是EulerOS 2.3和EulerOS 2.5 irqbalance程序的hintpolic

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  • 大数据分析

    合动作空间,可行动作数量在10^7量级。对于CPU计算能力要求较高。 训练任务快速部署:客户进行AI强化学习时,需要短时间(10mins)拉起上万核CPU,对动态扩容能力要求较高。 竞享实例的应用 该AI学习引擎采用竞享实例提供CPU资源。得益于竞享实例的快速扩容与成本优势,引擎

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  • 推理基础镜像详情TensorFlow(CPU/GPU)

    推理基础镜像详情TensorFlow(CPU/GPU) ModelArts提供了以下TensorFlow(CPU/GPU)推理基础镜像: 引擎版本一:tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二: tensorflow_1

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  • 测试Kafka生产速率和CPU消耗

    在“节点”页签,查看服务端节点的CPU使用率。 图13 broker-0的CPU使用率(1副本) CPU消耗=58.10% 图14 broker-0的CPU使用率(3副本) CPU消耗=86.70% 图15 broker-1的CPU使用率(1副本) CPU消耗=56.70% 图16

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  • 变更实例的CPU和内存规格

    变更实例的CPU和内存规格 操作场景 可以根据业务需要对包年/包月和按需实例的规格进行变更,规格指实例的CPU/内存。当实例的状态由“规格变更中”变为“正常”,则说明变更成功。 GaussDB (for MySQL)实例支持规格升配,也支持降配。 约束限制 当实例进行CPU/内存规格变更时,该实例不可被删除。

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  • RabbitMQ支持升级CPU和内存吗?

    RabbitMQ支持升级CPU和内存吗? RabbitMQ AMQP-0-9-1版本不支持升级CPU和内存,RabbitMQ 3.8.35版本支持扩容/缩容代理规格,具体请参见变更实例规格。 父主题: 实例问题

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  • 变更实例的CPU和内存规格

    变更实例的CPU和内存规格 操作场景 CPU/内存规格可根据业务需要进行变更,当实例的状态由“规格变更中”变为“正常”,则说明变更成功。 约束限制 账户余额大于等于0元,才可变更规格。 当实例进行CPU/内存规格变更时,该实例不可被删除。 独享型规格的实例不支持变更为其他规格类型

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  • RDS for MariaDB慢SQL问题定位

    您可以在控制台查看实例的资源使用情况。如果资源使用率各项指标都接近100%,可能是实例到达了瓶颈。具体操作,请参见查看实例运行情况。 解决方案 确认实例到达瓶颈后,建议升级实例规格。具体操作,请参见变更实例的CPU和内存规格。 参数设置不当 原因及现象 部分参数(如innodb_spin_wa

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  • 变更实例的CPU和内存规格

    变更实例的CPU和内存规格 变更集群实例的CPU和内存规格 变更副本集实例的CPU和内存规格 变更单节点实例的CPU和内存规格 父主题: 变更实例

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  • 推理基础镜像详情Pytorch(CPU/GPU)

    推理基础镜像详情Pytorch(CPU/GPU) ModelArts提供了以下Pytorch(CPU/GPU)推理基础镜像: 引擎版本一:pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二:pytorch_1.8.2-cuda_11

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  • 推理基础镜像详情MindSpore(CPU/GPU)

    推理基础镜像详情MindSpore(CPU/GPU) ModelArts提供了以下MindSpore(CPU/GPU)推理基础镜像: 引擎版本一:mindspore_1.7.0-cpu-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二:mindspore_1.7.0-cuda_10

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  • 节点CPU数量检查异常处理

    节点CPU数量检查异常处理 检查项内容 检查Master节点的CPU数量是否大于2核。 解决方案 Master节点CPU数量为2核时,请联系技术支持人员,将该集群Master节点扩容至4核及以上。 父主题: 升级前检查异常问题排查

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  • 变更实例的CPU和内存规格

    变更实例的CPU和内存规格 操作场景 CPU/内存规格可根据业务需要进行变更,当实例的状态由“规格变更中”变为“正常”,则说明变更成功。 约束限制 账户余额大于等于0元,才可变更规格。 当实例进行CPU/内存规格变更时,该实例不可被删除。 当实例进行CPU/内存规格变更时,不能对

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