灵骏常见问题
而神经网络是高度并行的，非常适合用GPU进行计算。最典型的例子比如卷积，每个卷积计算都独立于其他卷积计算，这意味着任何计算都不依赖于其他计算的结果。您使用神经网络进行的许多计算都可以很容易地分解成更小的计算，各个小计算不会...
任务管理高级配置参数说明
1 子任务单机并发数 并行计算 内存网格 网格计算 分布式模型，单台机器并发消费子任务的个数。5 子任务失败重试次数 并行计算 内存网格 网格计算 分布式模型，子任务失败自动重试的次数。0 子任务失败重试间隔 并行计算 内存网格 网格计算 ...
任务管理高级配置参数说明
1 子任务单机并发数 并行计算 内存网格 网格计算 分布式模型，单台机器并发消费子任务的个数。5 子任务失败重试次数 并行计算 内存网格 网格计算 分布式模型，子任务失败自动重试的次数。0 子任务失败重试间隔 并行计算 内存网格 网格计算 ...
任务管理高级配置参数说明
1 子任务单机并发数 并行计算 内存网格 网格计算 分布式模型，单台机器并发消费子任务的个数。5 子任务失败重试次数 并行计算 内存网格 网格计算 分布式模型，子任务失败自动重试的次数。0 子任务失败重试间隔 并行计算 内存网格 网格计算 ...
查询改写与下推
下推是查询改写的一项重要优化，利用 PolarDB-X 1.0 的拆分信息来优化执行计划，使得算子尽量下推以达到提前过滤数据、减少网络传输、并行计算等目的。背景信息 根据 PolarDB-X 1.0 的SQL语句优化的基本原则，可以下推尽量更多的计算到存储...
名词解释
下表列出了 AnalyticDB PostgreSQL 所涉及到的基本概念：名词 解释 MPP Massively Parallel Processing，一种分布式 Shared Nothing 计算架构，支持多个无共享的节点，执行全并行计算，计算性能随节点增加而线性提升。AnalyticDB for ...
Map模型
推模型 子任务单次拉取数（仅适用于拉模型）并行计算 内存网格 网格计算 Slave节点每次向Master节点拉取多少个子任务。5 子任务队列容量（仅适用于拉模型）并行计算 内存网格 网格计算 Slave节点缓存子任务的队列大小。10 子任务全局并发数...
并行查询性能
具体来说，在存储层仍然将数据分片到不同的线程上，多个线程并行计算，并可能分发到下一个阶段的并行Worker组中，最终并行计算结果汇总到Leader并返回给用户，大幅提升了并行执行能力。并行查询利用多核CPU的并行处理能力，以8核32 GB 独享...
兼容PostgreSQL 14版本公测结束，正式版上线
并行计算增强 PostgreSQL 14版本增加了许多并行查询功能，PL/pgSQL函数内的 RETURN QUERY 返回结果时支持QUERY的并行计算，REFRESH MATERIALIZED VIEW 命令也可以使用并行查询。并行顺序扫描支持chunk，提高大范围数据扫描的IO吞吐，接近块...
基本概念
cuDNN NVIDIA推出的用于深度神经网络的GPU加速库。DeepGPU 阿里云专门为GPU云服务器搭配的具有GPU计算服务增强能力的免费工具集合。AIACC-Taining 阿里云自研的分布式训练任务AI加速器，可以显著提升训练性能。AIACC-Inference 阿里云自研...
跨机并行查询
结合 PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）存储计算分离的架构，可以做到弹性扩展：当算力不够时，可以弹性地增加只读节点，新增的只读节点加入分布式的并行计算中，而不需数据重新分片（Reshard）。不会出现数据倾斜问题。关于更多跨机并行...
MapReduce模型
10 子任务全局并发数（仅适用于拉模型）并行计算 内存网格 网格计算 分布式拉模型支持全局子任务并发数，可以进行限流。1,000 发送500条消息的Demo示例（适用于MapReduce模型）@Component public class TestMapReduceJobProcessor extends ...
任务管理
推模型 子任务单次拉取数（仅适用于拉模型）并行计算 内存网格 网格计算 Slave节点每次向Master节点拉取多少个子任务。5 子任务队列容量（仅适用于拉模型）并行计算 内存网格 网格计算 Slave节点缓存子任务的队列大小。10 子任务全局并发数...
任务管理
推模型 子任务单次拉取数（仅适用于拉模型）并行计算 内存网格 网格计算 Slave节点每次向Master节点拉取多少个子任务。5 子任务队列容量（仅适用于拉模型）并行计算 内存网格 网格计算 Slave节点缓存子任务的队列大小。10 子任务全局并发数...
ST_UnaryUnion
并行度范围为 1~64，格式为JSON字符串，例如 '{"parallel":4}' 代表开启并行计算同时并行度为4，默认为空 '{}'，即串行执行。示例 select st_area(st_union(geom))from tableA where id=1;select st_area(st_union(geom,0.005))from tableA...
并行操作
UDF内部并行操作技术可以应用于单个UDF对象的操作过程，通过多个CPU并行计算UDF对象中的子集内容，从而降低整个UDF对象的操作时间。每个子集内容均独立运行，当所有的子集执行完成，整个UDF操作过程同时也结束。并行度参数 如果支持并行...
并行操作
UDF内部并行操作技术可以应用于单个UDF对象的操作过程，通过多个CPU并行计算UDF对象中的子集内容，从而降低整个UDF对象的操作时间。每个子集内容均独立运行，当所有的子集执行完成，整个UDF操作过程同时也结束。并行度参数 如果支持并行...
计算资源
切分和并行计算：同上述“切分和并行计算”说明。除以上五点外，常见计算资源风险点还有“资源相互影响”、“资源节点崩溃”、“依赖服务异常”、“服务进程无响应”、“数据格式异常”、“证书过期”等。可以使用资源隔离、配额控制、多...
高性能能力
HTAP跨节点并行执行能力 PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）支持分析型查询，通过分布式并行计算技术，多个RO点并行执行SQL查询，充分发挥共享存储层的高IO吞吐能力，以及RO点的CPU和memory资源。能在一份TP数据上实时执行分析型查询，而...
概述
基于多节点的资源视图，自适应的调度并行计算任务，在大幅提升并行计算能力、降低查询延迟的同时，平衡了各节点的资源负载，提升集群整体的资源利用率。弹性并行查询（Elastic Parallel Query）针对云上用户实例CPU资源利用率较低、使用不...
开启GPU加速计算
加速原理 数据库中GPU并行加速是指对象级的并行，将单个字段的对象转换为适合并行计算的模型，利用GPU超多核心的能力并行计算。注意事项 对于并发数较大的场景，单个GPU设备会存在资源受限的情况，所以建议在会话中关闭GPU加速计算功能。...
开启GPU加速计算
加速原理 数据库中GPU并行加速是指对象级的并行，将单个字段的对象转换为适合并行计算的模型，利用GPU超多核心的能力并行计算。注意事项 对于并发数较大的场景，单个GPU设备会存在资源受限的情况，所以建议在会话中关闭GPU加速计算功能。...
概述
结合 PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）存储计算分离的架构，可以做到弹性扩展：当算力不够时，可以弹性地增加只读节点，新增的只读节点加入分布式的并行计算中，而不需数据重新分片（Reshard）。不会出现数据倾斜问题。使用场景 日常...
概述
结合 PolarDB PostgreSQL版（兼容Oracle）存储计算分离的架构，可以做到弹性扩展：当算力不够时，可以弹性地增加只读节点，新增的只读节点加入分布式的并行计算中，而不需数据重新分片（Reshard）。不会出现数据倾斜问题。使用场景 日常...
安装CUDA
如果您想要在GPU云服务器上进行GPU加速计算任务（例如科学计算或大规模并行计算等），则需要安装CUDA开发运行环境。CUDA提供了一整套工具和库，可以帮助您进行GPU加速的程序开发，以充分发挥NVIDIA GPU的计算潜力，提高计算性能和加速运行...
并行操作
并行操作Raster对象 原理 通常情况下raster对象并行操作技术可以应用于单个raster对象的操作过程，通过多个CPU并行计算raster对象中的子集内容，从而降低整个raster对象的操作时间。每个子集内容的计算均独立运行，当所有子集执行完成，...
并行操作
并行操作Raster对象 原理 通常情况下raster对象并行操作技术可以应用于单个raster对象的操作过程，通过多个CPU并行计算raster对象中的子集内容，从而降低整个raster对象的操作时间。每个子集内容的计算均独立运行，当所有子集执行完成，...
并行操作
并行操作Raster对象 原理 通常情况下raster对象并行操作技术可以应用于单个raster对象的操作过程，通过多个CPU并行计算raster对象中的子集内容，从而降低整个raster对象的操作时间。每个子集内容的计算均独立运行，当所有子集执行完成，...
简介
BatchCompute 是阿里云上的批量计算服务，可以帮助用户进行大规模并行计算。OSS 是阿里云上的对象存储服务，可以存储海量数据。ECS 是阿里云上的云服务器，极易运维和操作,可以方便的制作系统镜像。渲管与这三个云产品的关系如下图 A)制作...
ST_Union
并行度范围为 1~64，格式为JSON字符串，例如 '{"parallel":4}' 代表开启并行计算同时并行度为4，默认为空 '{}'，即串行执行。描述 输出类型可以是Multi类型或GeometryCollection类型。该函数有两种形式：形式1：输入参数是两个Geometry对象...
ST_Union
并行度范围为 1~64，格式为JSON字符串，例如 '{"parallel":4}' 代表开启并行计算同时并行度为4，默认为空 '{}'，即串行执行。描述 输出类型可以是Multi类型或GeometryCollection类型。该函数有两种形式：形式1：输入参数是两个Geometry对象...
ST_Union
并行度范围为 1~64，格式为JSON字符串，例如 '{"parallel":4}' 代表开启并行计算同时并行度为4，默认为空 '{}'，即串行执行。描述 输出类型可以是Multi类型或GeometryCollection类型。该函数有两种形式：形式1：输入参数是两个Geometry对象...
Window Function的并行加速
Window Function是社区版MySQL 8.0为提升查询...会将数据按照Partition by子句中指定的key（employee_salaries.dept）分发到下一阶段的Worker中，从而保证Window Function可以完成并行计算且保证结果的正确性，最终在Leader上完成汇总即可。
客户端功能概述
方案介绍 使用E-HPC客户端进行作业相关操作时，可以结合无影云桌面、云上存储等形成包括前后处理、并行计算、数据管理等一站式的云上HPC解决方案。在本地电脑运行E-HPC客户端 该方案适用于无云上作业前后处理需求的场景，使用E-HPC客户端...
Z-Score归一化
在机器学习领域，Z-Score归一化经常用于数据处理，例如神经网络、聚类分析等应用。组件截图 二、参数说明 参数名称 参数说明 选择归一化字段 选择需要归一化的字段。可多选。三、有配置文件可读 在上游有配置文件可以选择的时候，可以使用...
应用场景
深度学习 对于持续且大量的人工神经网络计算的深度学习场景，阿里云推荐GPU实例，不但性能表现卓越，同时大量节省成本。此外，GPU计算型还可以降低客户端的计算能力要求，适用于图形处理、云游戏云端实时渲染、AR/VR的云端实时渲染等瘦终端...
SQL调优
并行度优化 并行度是衡量并行计算并行程度的一个指标，从执行计划上来看，例如ID为M1的任务，使用1000个Instance来执行，我们就说M1的并行度是 1000。需要注意的是：调整并行度不一定是越多越好，Instance数量过多会从如下两个方面影响执行...
应用场景
深度神经网络计算的一个发展趋势是降低数据表示的精度，降低网络对于计算力的需求，以提高计算吞吐量。从双精度浮点到单精度浮点，再到定点处理，而定点运算是FPGA的传统优势。与GPU相比，FPGA内部配备了众多的定点处理单元，甚至可以将...
UpdateJob
ExecuteMode String 是 standalone 任务执行模式，目前支持以下几种任务执行模式：单机运行：standalone 广播运行：broadcatst 并行计算：parallel 内存网格：grid 网格计算：batch 分片运行：shard Content String 否 echo 'hello' 任务...
查询执行器介绍
单机并行（AP_LOCAL）：查询过程中会利用节点的多核资源做并行计算，如果您没有配置只读实例，针对AP负载的查询，往往会采用这种执行模式，一般也称之为Parallel Query模式。多机并行（MPP）：您如果配置了只读实例，针对AP负载的查询，...
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