SharePoint管理中心来配置资源限制(大名单) 名单SharePoint核心.SharePoint一切的一切都是列表. 我可以说SharePoint内容为驱动的列表. 之前版本号的SharePoint有个缺点就是当列表项目超过2000项时,性能会降级. 这并不意味着假设列表有2001项,性能降级就非常明显.一个SharePoint列表能够有上百万的记录. 让我们分解一下当用户请求列表信息时究竟发生了什么吧. 当用户点击链接查看列表项的时候,它调用了查询返回到SQL抽取这些项目并呈现他们.…

导读 在当今的人工智能时代,大型AI模型已成为获得人工智能应用程序的关键.但是,这些巨大的模型需要庞大的计算资源和存储空间,因此搭建这些模型并对它们进行交互需要强大的计算能力,这通常需要使用云计算服务.从云产品性能上来看,GPU云主机是最适合的工具之一,对于业务方或者个人开发者来讲,使用GPU云主机搭建AI大语言模型有以下优势: •高性能计算:GPU云主机提供了高性能GPU处理器,加速模型的训练和推理: •高性价比:灵活资源管理.可扩展性.弹性伸缩等云计算优势,根据业务或个人训练的需要,快速调整…

作者 刘旭,腾讯云高级工程师,专注容器云原生领域,有多年大规模 Kubernetes 集群管理经验,现负责腾讯云 GPU 容器的研发工作. 背景 目前 TKE 已提供基于 qGPU 的算力/显存强隔离的共享 GPU 调度隔离方案,但是部分用户反馈缺乏 GPU 资源的可观测性,例如无法获取单个 GPU 设备的剩余资源,不利于 GPU 资源的运维和管理.在这种背景下,我们希望提供一种方案,可以让用户在 Kubernetes 集群中直观的统计和查询 GPU 资源的使用情况. 目标 在目前 TKE 共享…

http://blog.csdn.NET/babyfacer/article/details/6902985 原文链接:http://www.hpcwire.com/hpcwire/2011-06-09/top_10_objections_to_gpu_computing_reconsidered.html作者:Dr. Vincent Natoli, Stone Ridge Technology (http://www.stoneridgetechnology.com/ )译者:陈晓炜(转载请注…

Jupyter notebook 每次运行完tensorflow的程序,占着显存不释放.而又因为tensorflow是默认申请可使用的全部显存,就会使得后续程序难以运行.暂时还没有找到在jupyter notebook里面自动释放显存的方法,但是我们可以做的是通过指定config为使用的显存按需自动增长,这样可以避免大多数的问题.代码如下: gpu_no = '0' # or '1' os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = gpu_no # 定义Ten…

本来想简化 ThinkSNS 系统里面的一个缓存管理函数: <?php /** * 用来对应用缓存信息的读.写.删除 * $expire = null/0 表示永久缓存,否则为缓存有效期 */ function S($name, $value = '', $expire = null) { static $_cache = array(); //减少缓存读取 $cache = model('Cache'); //$name = C('DATA_CACHE_PREFIX').$name; if (…

导语: 人工智能的火热,带来了一波学习TensorFlow深度学习框架的热潮.聊深度学习免不了要用GPU,但目前GPU费用较高,对于个人学习者和创业公司来讲的话,按需配置的云GPU服务器是一个不错的选项. 华为云提供了按需配置的GPU服务器,云资源购买很方便,但GPU服务器的配置安装往往依赖一些Nvidia开发的组件,如何快速进行部署,可以用容器化的服务来简化,华为云专家技术公开课邀请到云享专家江魁,对这套开发组件作一次系统介绍. [立即报名]点击报名,进行线上预约观看 [你分享,我送礼] 了解…

一.前言 主页:https://www.h2o.ai/products/h2o4gpu/ GPU版本安装:h2oai/h2o4gpu 采用GPU,能否成为超越下面链接中实验的存在? [ML] LIBSVM Data: Classification, Regression, and Multi-label Solver Classes Among others, the solver can be used for the following classes of problems GLM: La…

随着互联网的快速发展,各行各业的数据量也是与日俱增,而数据库的数据量也是直线增长,但是,如果表DML太多,则可能会在高水位线以下出现太多空白. 因此,只能将数据文件缩小到高水位线,因为高水位线以下有一些空白.因此,在这种情况下(删除太多),要在数据文件上占用更多空间,首先,重组表,重置高水位线,然后再次缩小数据文件.这样我们可以在磁盘级别上释放更多的空间. 文档资料和脚本来自support文献编号: 2348230.1,1019709.6,1020182.6,186826.1等. 一.遇到的案例…

原创不易,求分享.求一键三连 两个故事 谁能成为Leader 之前接手了一块产品业务线,于是与原Leader说了下分工,大概意思是: 我是过来学习的,也能给团队带来更多的资源,团队内的工作你继续管理,之前的规划继续做,不要管我.在愉快(「真愉快」)的相处下,到了部门周会. 周会上,我发现一旦是团队有疏漏的地方,这位leader,「自然而然」.骄傲的说道: 这块小钗会做规划,这块小钗下来会组织,这块我下来跟小钗聊聊,小钗让你准备下,小钗说不需要提供...... 尼玛,我怎么成背锅侠了! 这里要注意…