多线程预测 GPU 加速版 SDK 的多线程分为单卡多线程和多卡多线程两种。 单卡多线程:创建一个 predictor,并通过 PREDICTOR_KEY_GTURBO_MAX_CONCURRENCY 控制单卡所支持的最大并发量,只需要 init 一次,多线程调用 infer 接口。
Q: 我想使用多线程预测,怎么做? 如果需要多线程预测,可以每个线程启动一个Progam实例,进行预测。 demo.py文件中有相关示例代码。 注意: 对于CPU预测,SDK内部是可以使用多线程,最大化硬件利用率。参考init的thread_num参数。
Q: 我想使用多线程预测,怎么做? 如果需要多线程预测,可以每个线程启动一个Progam实例,进行预测。 demo.py文件中有相关示例代码。 注意: 对于CPU预测,SDK内部是可以使用多线程,最大化硬件利用率。参考init的thread_num参数。
多线程预测 GPU 加速版 SDK 的多线程分为单卡多线程和多卡多线程两种。 单卡多线程:创建一个 predictor,并通过 PREDICTOR_KEY_GTURBO_MAX_CONCURRENCY 控制单卡所支持的最大并发量,只需要 init 一次,多线程调用 infer 接口。
建议基于 512MB 的文件,采用并发(多机多线程)的 4K 小 IO 进行 IOPS 的基准测试。 吞吐:每秒读写数据量的大小,单位 GiB/s 或 MiB/s。建议基于 512MB 的文件,采用并发(多机多线程)的 1M 大 IO 进行吞吐的基准测试。 时延:处理读写请求的耗时,单位 ms。建议基于 512MB 的文件,采用单流(单线程)的 4K 小 IO 进行时延的基准测试。
Q: 我想使用多线程预测,怎么做? 如果需要多线程预测,可以每个线程启动一个Progam实例,进行预测。 demo.py文件中有相关示例代码。 注意: 对于CPU预测,SDK内部是可以使用多线程,最大化硬件利用率。参考init的thread_num参数。
Q: 我想使用多线程预测,怎么做? 如果需要多线程预测,可以每个线程启动一个Progam实例,进行预测。 demo.py文件中有相关示例代码。 注意: 对于CPU预测,SDK内部是可以使用多线程,最大化硬件利用率。参考init的thread_num参数。
Q: 我想使用多线程预测,怎么做? 如果需要多线程预测,可以每个线程启动一个Progam实例,进行预测。 demo.py文件中有相关示例代码。 注意: 对于CPU预测,SDK内部是可以使用多线程,最大化硬件利用率。参考init的thread_num参数。
节点启停 百度智能云 Elasticsearch 提供节点启停功能,支持用户通过控制台启停 Elasticsearch 集群的节点实例。 操作步骤 登录百度智能云 Elasticsearch 控制台。 在集群列表中,单击目标集群名称,进入集群详情页。 在集群详情页,集群实例里点击“节点实例”按钮,显示该集群的全部节点。 选中目标节点,执行开启或暂停操作。支持对单个节点进行启停操作,也支持对多个节点
多线程预测 GPU 加速版 SDK 的多线程分为单卡多线程和多卡多线程两种。 单卡多线程:创建一个 predictor,并通过 PREDICTOR_KEY_GTURBO_MAX_CONCURRENCY 控制单卡所支持的最大并发量,只需要 init 一次,多线程调用 infer 接口。