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利用cpu的多核計算資源來縮短查詢時間。并行查詢的性能提升倍數(shù)理論上與CPU的核數(shù)正相關(guān),也就是說并行度越高能夠使用的CPU核數(shù)就越多,性能提升的倍數(shù)也就越高。 下圖是使用CPU多核資源并行計算一個表的count(*)過程的基本原理:表數(shù)據(jù)進行切塊后分發(fā)給多個核進行并行計算,每個來自:專題科學(xué)計算 在科學(xué)計算領(lǐng)域,要求極強的雙精度計算能力。在模擬仿真過程中,消耗大量計算資源的同時,會產(chǎn)生大量臨時數(shù)據(jù),對存儲帶寬與時延也有極高的要求 優(yōu)勢 NVMe SSD 最高68萬IOPS,消除存儲瓶頸,提升整體性能 雙精度計算 提供較CPU上百倍的雙精度計算能力 無縫遷移 支持多種科學(xué)計算軟件來自:專題
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據(jù) 庫服務(wù)。非共享數(shù)據(jù)庫集群有完全的可伸縮性、高可用、高性能、優(yōu)秀的性價比、資源共享等優(yōu)勢。 GaussDB (DWS) 基于Shared-nothing分布式架構(gòu),具備MPP大規(guī)模并行處理引擎,由眾多擁有獨立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)來自:百科
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