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macOS 26 运行“Electron 系应用”导致系统全局性严重卡顿

开发者 ToxicLand 反馈称,基于 Electron 开发的软件在 macOS 26(Tahoe RC) 系统中会导致“严重全局卡顿(huge system-wide lag)”问题。实测设备为 M1 Max MacBook Pro,Electron 版本为 37.3.1。 据介绍,这名开发者打开 Electron 应用(如 Discord、VS Code)后,系统出现明显卡顿,尤其在移动窗口、滚动等操作时,即使 CPU/GPU 使用率不高。如果这时再打开第二个 Electron 应用,情况会更糟。 此外,该现象仅在 macOS 26 RC 中出现,macOS 15 无此问题。 其他开发者实测发现,Electron 应用打开后 GPU 使用率从 0% 升至 25%,多个应用前台运行时飙升至 100%,导致系统卡顿。 来源:https://github.com/electron/electron/issues/48311

快速指南:在 Kubernetes 上扩展 AI/ML 工作负载

​原文作者:Ilya Krutov - F5 NGINX 产品营销经理 原文链接: 快速指南:在 Kubernetes 上扩展 AI/ML 工作负载 原文来源: NGINX 中文官网 NGINX 唯一中文官方社区 ,尽在nginx.org.cn 在 Kubernetes 上运行人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 模型训练与推理时,动态扩展是一个关键要素。除了需要高带宽存储和网络来接收数据以外,AI 模型训练还需要大量(且昂贵)的算力,其中大部分来自于 GPU 或其他专用处理器。即使利用预训练的模型,生产环境中的模型服务和微调等任务仍比大多数企业工作负载更耗费算力。 云原生 Kubernetes 专为实现快速扩展而设计,支持混合多云环境中的动态工作负载更灵活、更经济高效地使用资源。 本文介绍了在 Kubernetes 上扩展 AI/ML 工作负载的三种最常见方法,以便您在不同环境中实现最佳性能、成本节省及动态扩展。 在 Kubernetes 上扩展 AI/ML 工作负载的三种方法 Kubernetes 扩展工作负载的三种常用方法是 Horizontal Pod Autoscaler...

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