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存算分離架構(gòu)，計(jì)算節(jié)點(diǎn)共享一份數(shù)據(jù)，無需通過binlog同步數(shù)據(jù)。 經(jīng)典主備架構(gòu)。 數(shù)據(jù)庫版本 100%兼容MySQL8.0 100%兼容MySQL5.7和8.0 擴(kuò)展性 最多支持15個只讀節(jié)點(diǎn)，由于共享存儲，添加只讀節(jié)點(diǎn)所需時間與數(shù)據(jù)量大小無關(guān)，且無需增加一份存儲。 存儲自動擴(kuò)容，最大支持128T存儲容量。來自：幫助中心![]()
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單點(diǎn)問題依然非常嚴(yán)重，此時可以通過配置以下調(diào)優(yōu)參數(shù)進(jìn)行分桶拆分優(yōu)化: table.optimizer.distinct-agg.split.enabled=true table.optimizer.distinct-agg.split.bucket-num=xx 使用filter替換case來自：幫助中心![]()
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nanosecond timestamp” 日志提示“Unexpected keyword argument passed to optimizer” 日志提示“no socket interface found” 日志提示“Runtimeerror: Dataloader worker來自：幫助中心![]()
ZeRO-0 數(shù)據(jù)分布到不同的NPU - ZeRO-1 Optimizer States分布到不同的NPU - ZeRO-2 Optimizer States、Gradient分布到不同的NPU - ZeRO-3 Optimizer States、Gradient、Model Parameter分布到不同的NPU來自：幫助中心![]()
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數(shù)據(jù)分布到不同的NPU - ZeRO-1： Optimizer States分布到不同的NPU - ZeRO-2： Optimizer States、Gradient分布到不同的NPU - ZeRO-2-Offload： Optimizer States分布到不同的NPU且開啟Offload來自：幫助中心![]()
Compression.none # Horovod: wrap optimizer with DistributedOptimizer. optimizer = hvd.DistributedOptimizer(optimizer,來自：幫助中心![]()
activation='relu'), keras.layers.Dense(10) ]) model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCross來自：幫助中心![]()
數(shù)據(jù)分布到不同的NPU - ZeRO-1： Optimizer States分布到不同的NPU - ZeRO-2： Optimizer States、Gradient分布到不同的NPU - ZeRO-2-Offload： Optimizer States分布到不同的NPU且開啟Offload來自：幫助中心
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