回答:变量和参数都是属于临时存储区域。所以,你实际上可以将你的数据暂时存储到这信息中。而两者的区别在于范围。变量的范围仅限于它们所在的程序包,但参数对整个项目是可见的。
... -s 127.0.0.1 -p 10050 -k vm.memory.size[total]zabbix_get -s 被监控的服务器 -p 监控端口 -k 采集的key 磁盘监控 磁盘容量 vfs.fs.size[/,free] 磁盘剩余容量 vfs.fs.size[/,used] 磁盘已使用容量 vfs.fs.size[/] 磁盘总容量 内存监控 内存 vm.memory.siz...
...个容器时可以通过--cpu-shares --cpu-period以及--cpu-quota这三个参数来控制容器对CPU的使用,但是并没有做太详细的介绍以及示例,所以理解起来稍微有些困难。比如--cpu-shares和其他两个参数一起用会有什么效果? 我们一个个来看,...
...:以上这些规划应该在初始设计系统时就应该考虑好。 服务器硬件优化 1、物理状态灯: 2、自带管理设备:远程控制卡(FENCE 设备:ipmi ilo idarc),开关机、硬件监控。 3、第三方的监控软件、设备(snmp、agent)对物理设施进行监控 4...
...过测试 。 该设置与 server_ names_hash_max_size 共同控制保存服务器名的 hash 表, hash bucket size 总是等于 hash 表的大小, 并且是一路处理器缓存大小的倍数。若 hash bucket size 等于一路处理器缓存的大小,那么在查找键时, 最坏的情况...
写在前面 最近在进行服务器的优化,正好在看nginx相关的知识,所以把一些知识整理一下。参考资料为《Nginx高性能web服务器详解》,建议大家都去读读这本书。我的机器为四核CPU,16G内存。 内核参数优化 把如下的参数追加...
...模型的训练速度,相比CPU能提供更快的处理速度、更少的服务器投入和更低的功耗。这也意味着,GPU集群上训练深度学习模型,迭代时间更短,参数同步更频繁。[9]中对比了主流深度学习系统在CPU和GPU上的训练性能,可以看出GPU...
...数据。因此可以用它来找出一些性能问题,帮助我们提升服务器的性能做出很好的决策指引。sar命令格式讲解sar [options] [-o filename] interval [count]在上述命令格式中,各参数的含义如下:-o filename:filename 为文件名,此选项表示将...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用,将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的,但推理(inference/serving)用4090不能说合适,...
图示为GPU性能排行榜,我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...