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搜索[显存分片]，共5613篇文章

MongoDB学习笔记（六）--复制集+sharding分片 && 总结

复制集+sharding分片背景主机 IP 服务及端口 Server A 192.168.50.1 shard1_1:27017 shard2_1:27018 config:20000 mongos

2017-09-30

先算一下显存到底要多少

网上查，答案往往是"显存不够"。但多少才算够？很少有人给出可计算的方法。其实 Ollama 这笔账不难算。搞清楚占显存的到底是哪几部分，选模型时心里就有数了。

2026-09-20

CodeGeeX2-6B 开源，最低 6GB 显存，性能优于 StarCoder

更优秀的模型特性：继承 ChatGLM2-6B 模型特性，CodeGeeX2-6B 更好支持中英文输入，支持最大 8192 序列长度，推理速度较一代 CodeGeeX-13B 大幅提升，量化后仅需6GB显存即可运行

2023-07-26

SpringBoot 实战：文件上传之秒传、断点续传、分片上传

今天，松哥和大家来聊聊文件上传中的几个高级玩法——秒传、断点续传和分片上传。一文件上传的常见场景在日常开发中，文件上传的场景多种多样。

2024-11-12

教程 | MySql都会了，确定不学习一下MyCat分片？

查询优化 MyCat 对多数据库的支持 MyCat 分片策略 MyCAT支持水平分片与垂直分片：水平分片：一个表格的数据分割到多个节点上，按照行分隔。

2020-09-28

Akka 2.6.8 发布，修复 v2.6.7 集群分片严重回退

Akka 集群分片中出现了一个相对严重的回退bug #29383，使用 Akka 集群分片时将被触发，并且实体将在没有进行passivate 的情况下终止，这将导致完整的分片崩溃，并且分片中的其它实体将被停止

2020-08-07

WorkBuddy 接入本地大模型实录：8GB 显存跑通 Ollama #WorkBuddy#

输出会给出型号和显存。这里要注意，决定能不能跑的是显存，不是内存。

2026-10-07

Linux 7.3 让显存耗尽不再崩溃：一次内核死锁的排查之旅

显存耗尽为什么非得这么痛苦？能不能让它痛苦得少一点？几个月前，他写了一篇关于改进 Linux 游戏显存管理的文章。如今，他的内核补丁终于合入了上游，排队进入 Linux 7.3。

2026-08-19

聚搜云：TKE多模型推理显存分离优化：Prefill与Decode实战指南

## TKE多模型推理显存利用率为何低下？在 TKE 集群上部署多个推理服务，很容易出现一种“显存假性空闲”：nvidia-smi 显示已用显存不过半，但再多拉一个模型 Pod 就报 OOM。

2026-07-27

从显存瓶颈到推理革命：vLLM 为何成为大模型服务的底层标配

从显存瓶颈到推理革命：vLLM 为何成为大模型服务的底层标配 !

2026-07-12

Bee Sharding，增加分库分表的分片功能(V2.0.0.1001)

在ORM实现分片功能，更加简单，合理。

2022-10-10

每日一博 | 关系型数据库全表扫描分片详解

本文则是从数据分片的角度出发，具体介绍DBus在数据采集的过程中，运用了什么样的分片策略和分片原理，以及过程中遇到的问题及解决方案。

2019-08-09

Elasticsearch yellow 意味着主分片可用，副本不可用

http://unasm.com/2016/11/644/ 在通过/_cluster/state 命令查看es 状态的时候，发现es 处于一个yellow的状态，这个很奇怪，按照官方的解释，就是所有主分片都是处于可用状态

2017-11-16

显存不够？算力不足？多卡并行一站式解决方案

### 一、问题背景与技术概述随着大语言模型（如LLaMA、GPT、ChatGLM等）参数规模突破千亿级别，单张GPU的显存（80GB甚至更低）已无法容纳完整模型。

2026-10-15

大模型千亿参数让 GPU 显存告急，英特尔居然让你试试 CPU

你敢想象：仅一台仅装备了单块24G显存消费级显卡的系统，不但能跑满血671B DeepSeek R1模型，还能带来5并发51 Token/秒的性能（更细节数据见下图），要知道这个性能水准，足以搞定像报告解读或数据分析这类对实时性要求不高的任务了

2025-12-29

开源方案低成本复现 ChatGPT 流程，仅需 1.6GB 显存即可体验

提供了一个迷你演示训练过程供用户试玩，它只需要 1.62GB 的 GPU 显存，并且可能在单个消费级 GPU 上实现，单 GPU模型容量最多提升10.3 倍。

2023-02-20

Elasticsearch 入门别再把索引当表：文档、分片、副本一次讲清

接着梳理索引作为逻辑命名空间、ES7 后 Type 被彻底移除、分片是 ES 最小读写单元且主分片创建后不能修改、副本用于容灾和分担查询压力。

2026-10-27

专家是角色滤镜，不是记忆分片：兼谈多设备同步的盲区

专家是角色滤镜，不是记忆分片：兼谈多设备同步的盲区 ← 本篇 1. 四十一条实测踩坑清单：每条都标了根因和正解 1.

2026-09-28

用 DataX 做 MySQL 批量迁移：配置分片、限流、校验与可恢复执行

把 MySQL 数据导入另一套兼容 JDBC 的关系型数据库，看起来只需要连接源端、连接目标端，再执行一次同步任务。但真实迁移的难点通常不在“能否插入”，而在于以下问题： - 源库仍可能持续写入，迁移窗口内读到的数据并非天然一致； - 大表一次全量扫描会拖慢源库，也可能让目标端出现写入积压； - 表结构、默认值、字符集、时间精度和自增列规则可能不同； - 任务中断后，重新执行可能重复写入，或难以判断遗漏范围； - 只比较总行数无法发现字段截断、空值转换或局部数据缺失。 DataX 的定位是离线批量数据同步框架。对于 JDBC 类数据源，通常可以用 `reader` 顺序或并发读取，用 `writer` 批量写入目标端。它并不自动替代迁移设计：一致性边界、重跑语义、目标端约束处理和验收规则，仍应由迁移负责人明确。本文采用“按主键区间分批迁移 + 每批校验 + 可记录进度”的方式。该方法的前提是源表存在稳定、可比较的递增主键或业务唯一键。若表没有这类字段，应先设计其他可重复切分的迁移边界，例如按日期分区；不要依赖无 `ORDER BY` 的物理读取顺序。 ## 迁移前先定义边界以订单表 `orders` 为例，假定其主键为 `id`，迁移范围是历史数据 `id >= 1 AND id = 1 AND id = 1 AND id = 1 AND id = 1 AND id = 1 AND id < 1000001 GROUP BY status ORDER BY status; ``` 金额字段应注意源端与目标端的小数精度。若两端类型或舍入规则不同，直接比较聚合结果可能产生差异；此时应先确认业务允许的精度规则，再决定是否在查询中显式转换或四舍五入。对于高价值表，还应抽查主键集合和逐行字段。例如按固定间隔抽取 ID，或对业务关键列计算确定性摘要。摘要计算必须统一空值表示、字符编码、时间格式和字段顺序，否则摘要不一致不一定意味着数据错误。不要把数据库特定的哈希函数结果跨引擎直接当作通用结论。 ## 常见问题 ### 读取很慢，增加 channel 也没有改善先查看 `where` 条件和 `splitPk` 列是否可利用索引。对大范围读取，缺少合适索引可能使源端全表扫描。并发通道会放大扫描、连接和 I/O 压力，而不会自动补上索引能力。应先在源端执行等价查询并检查执行计划，再逐步提高并发。 ### 时间字段迁移后出现偏移检查源端连接时区、目标端会话时区、字段类型是 `TIMESTAMP` 还是不带时区的日期时间类型，以及应用层展示时区。迁移前选取跨日、夏令时切换附近或业务高峰时段的样本进行比对。不同数据库和 JDBC 驱动对时间值的处理细节可能不同，不能仅凭显示结果推断哪一端错误。 ### 某些记录写入失败将 `errorLimit.record` 保持为 `0` 可避免任务在有脏数据时“部分成功后继续完成”。根据日志定位具体列后，优先检查字符串长度、数值范围、非法日期、字符集和目标端约束。修复策略应可追踪：是修正源数据、在迁移查询中显式转换，还是建立异常记录清单后人工处理，都需要保留依据。 ### 目标端已经有部分数据不要盲目切换成忽略冲突的写入模式。先确认已有数据来自哪次任务、是否完整、是否与源端同一版本，再选择清理后重跑、写入隔离表后比对，或使用经过目标数据库验证的幂等语句。迁移的关键是可证明结果正确，而不是让任务表面成功。 ## 总结 DataX 可以有效承担 MySQL 到 JDBC 目标库的离线批量同步，但迁移可信度来自边界设计和验证闭环。实践中应显式列出字段，以稳定主键或分区定义批次，按源端承受能力设置并发和限流，为每批保留状态与日志，并至少完成行数和关键业务聚合校验。当源端持续写入、需要严格一致视图、目标端存在复杂约束，或必须实现近实时增量时，单次离线任务通常不够。此时应先明确一致性等级和停机窗口，再选择适合的快照、复制或变更捕获方案。把这些约束写入迁移方案，才能让“数据已搬完”变成可核验的工程结论。

2026-08-16

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Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。