怎样通过合理设置分片 Shard 数量解决 Elasticsearch 集群倾斜
简介:集群倾斜与 Shard 数量的关系 Elasticsearch 集群倾斜(Cluster Skew)是指集群中的数据分片(Shard)在数据节点上分布不均匀,导致部分节点负载过高,而其他节点资源闲置。这不仅浪费了硬件资源,还会影响查询...
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如何使用 PyTorch FSDP 解决超大模型单卡显存不足问题 随着大语言模型(LLM)的参数量突破百亿甚至万亿级别,传统的分布式训练方案(如DDP,数据并行)已经无法满足需求,因为DDP要求每张GPU都复制完整的模型权重、梯度和优化器状...
在智能座舱(Smart Cockpit)系统中,视觉模型(如高分辨率感知、驾驶员/乘客监控DMS/OMS模型)往往体积庞大且计算密集。单个算力单元(如特定的NPU或DSP)可能无法提供足够的内存或吞吐量。模型分片(Model Shardin...
在构建高性能的AI检索系统时,向量数据库(如Milvus、Pinecone或Weaviate)的分片(Sharding)策略是决定系统吞吐量和延迟的关键因素。分片的初衷是通过将数据分散到多个物理或逻辑分区上,实现查询的并行化,从而提高检索速...