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？如何知道是哪個(gè)節(jié)點(diǎn)是worker呢？ TensorFlow框架分布式訓(xùn)練的情況下，會(huì)啟動(dòng)ps與worker任務(wù)組，worker任務(wù)組為關(guān)鍵任務(wù)組，會(huì)以worker任務(wù)組的進(jìn)程退出碼，判斷訓(xùn)練作業(yè)是否結(jié)束。 通過task name判斷的哪個(gè)節(jié)點(diǎn)是worker。下發(fā)的訓(xùn)練作業(yè)是一個(gè)volcano來自：專題MapReduce工作原理_MapReduce是什么意思_MapReduce流程 E CS -服務(wù)器-云服務(wù)器-華為ECS- 彈性云服務(wù)器 試用 免費(fèi)云服務(wù)器_個(gè)人免費(fèi)云服務(wù)器_免費(fèi)彈性云服務(wù)器推薦_免費(fèi)ECS 怎樣選擇彈性云服務(wù)器_ECS哪家強(qiáng)_華為ECS 什么是云計(jì)算_云計(jì)算介紹_云計(jì)算技術(shù) 云日志 服務(wù)有什么來自：專題
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KeyDB KeyDB KeyDB是Redis的高性能分支，專注于多線程、內(nèi)存效率和高吞吐量，將Redis原來的主線程拆分成了多個(gè)worker線程。每個(gè)worker線程都負(fù)責(zé)監(jiān)聽端口、accept請求、讀取數(shù)據(jù)和解析協(xié)議，實(shí)現(xiàn)了Redis真正的多線程。 開源KeyDB 企業(yè)版&基礎(chǔ)版能力對比來自：專題![]()
: { "cluster_id" : "*****", "csi_attacher_detach_worker_threads" : "60", "csi_attacher_worker_threads" : "60", "default_vpc_id" : "*****", "d來自：百科![]()
"cluster_version" : "v1.25.3-r0", "csi_attacher_detach_worker_threads" : "60", "csi_attacher_worker_threads" : "60", "default_vpc_id" : "******", "來自：百科![]()
吞吐量，首次實(shí)現(xiàn)了Redis真正的“多線程”，且對Redis100%兼容。 KeyDB將Redis原來的主線程拆分成了多個(gè)worker線程。每個(gè)worker線程都負(fù)責(zé)監(jiān)聽端口，accept請求，讀取數(shù)據(jù)和解析協(xié)議，是“真正的多線程”。 KeyDB的性能比Redis高出5倍，DCS來自：百科![]()
并行執(zhí)行 并行執(zhí)行采用數(shù)據(jù)并行的并行模式，將需要執(zhí)行的數(shù)據(jù)表劃分為獨(dú)立的數(shù)據(jù)塊，然后啟動(dòng)不同的worker工作線程在劃分的數(shù)據(jù)塊上并行執(zhí)行，最后leader線程通過消息隊(duì)列匯總worker線程產(chǎn)生的部分結(jié)果。并行執(zhí)行支持并行掃描、聚合計(jì)算、order by排序、join計(jì)算等。 3來自：專題![]()
吞吐量，首次實(shí)現(xiàn)了Redis真正的“多線程”，且對Redis100%兼容。 KeyDB將Redis原來的主線程拆分成了多個(gè)worker線程。每個(gè)worker線程都負(fù)責(zé)監(jiān)聽端口，accept請求，讀取數(shù)據(jù)和解析協(xié)議，是“真正的多線程”。 KeyDB的性能比Redis高出5倍，DCS來自：專題![]()
Redis企業(yè)版，其內(nèi)核為KeyDB，KeyDB是Redis的高性能分支，專注于多線程、內(nèi)存效率和高吞吐量，將Redis原來的主線程拆分成了多個(gè)worker線程。每個(gè)worker線程都負(fù)責(zé)監(jiān)聽端口，accept請求，讀取數(shù)據(jù)和解析協(xié)議，實(shí)現(xiàn)了Redis的多線程。 軟件開發(fā)與中間件專場 爆款DevSecOps和中間件服務(wù)來自：專題![]()
算效率非常重要。以TensorFlow計(jì)算為例，配置“ps”和“worker”之間的親和性，以及“ps”與“ps”之間的反親和性，可使“ps”和“worker”盡量調(diào)度到同一臺(tái)節(jié)點(diǎn)上，從而提升“ps”和“worker”之間進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)交互的效率，進(jìn)而提升計(jì)算效率。然而Kuber來自：專題![]()
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