...结果并返回。 TiDB 并行 Hash Aggregation 的性能提升 此处以 TPC-H query-17 为例，测试并行 Hash Aggregation 相较于单线程计算时的性能提升。引入并行 Hash Aggregation 前，它的计算瓶颈在 HashAgg_35。 该查询执行计划如下： 在 TiDB 中，使用 ...
...子的运行框架，支持向量化计算。 得益于这些优化，在 TPC-H 这种 OLAP 的测试集上，2.1 比 2.0 版本有了显著的性能提升，让 2.1 版本更好的面对 HTAP 应用场景。 Raft 新特性 在 2.1 版本中，我们引入了 Raft PreVote、Raft Learner、Raft Regio...
...我们已经开发完成，并且很多功能都已经在阿里巴巴内部服务上线了。 除了技术上创新以及新功能之外，Flink的易用性和外围生态也非常重要。我们已经启动了若干这方面的项目，包括Python以及Go等多语言支持，Flink集群管理，No...
...能和内存条的带宽、类型，还可能和插法有关（比如鲲鹏服务器就需要隔一个槽插一根内存条才能发挥最佳性能），参考测试工具：stream、Lmbench 优化措施：待补充 六，网络 网络性能和网卡以及网络带宽等因素相关，参考测试...
...过程中是没有 Leader 的，这时的 Raft Group 是不能对外提供服务的。虽然这个时间会很短，但也可能会造成比较大的抖动。 图 3 TiDB 2.1 - Raft PreVoter 所以我们有了 PreVote 这个特性。具体是这样做的（如图 3）：在进行选举之前，先...
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...
魏明
孙吉亮
CODING
wing324
Steven
崔晓明
