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#内存

【Q&A】从文本到知识图谱:DGX Spark如何高效支持离线批处理与图构建

GPUS Lady

DGX Spark软件更新今日上线,同步支持基于NVIDIA GB10的OEM系统

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DGX Spark是否支持GPUDirect RDMA技术?一文看懂

GPUS Lady

NET/IB : GPU Direct RDMA Disabled for HCA 0 ‘rocep1s0f0’ NET/IB : GPU Direct RDM...

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Micron:AI PC存储,SSD如何成为“准内存”?

数据存储前沿技术

本文将深入探讨AI PC时代存储的革命性转变。SSD不再仅仅是“数据盘”,它正演变为AI运算流程中不可或缺的“准内存”组件。这背后不仅需要硬件层面的高速大容量S...

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计算向左,内存向右;ScaleUp Fabric与内存池化

数据存储前沿技术

随着AI大模型参数规模的爆炸式增长,对计算和内存资源的需求已达到前所未有的高度。传统的服务器架构,尤其是GPU与CPU之间、以及GPU与GPU之间的数据传输瓶颈...

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鸿蒙 PC 使用 Electron 实现截图功能详解

徐建国

在桌面应用开发中,截图功能是一个常见且重要的需求。无论是用于用户反馈、错误报告、内容分享,还是系统监控和演示,截图功能都能大大提升应用的实用性和用户体验。

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JVM内存模型深度剖析:从JMM到运行时数据区的架构师面试实战指南

用户6320865

在这样的背景下,传统的"越大越好"的内存配置思路已经过时。架构师需要基于对JVM内存模型的深度理解,进行精细化的内存规划:如何平衡堆内存与堆外内存的使用?如何在...

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架构师面试必备:类加载机制揭秘——从字节码到内存对象的生死轮回

用户6320865

内存管理:明确的类生命周期管理有助于JVM进行有效的内存回收和资源管理。在容器化环境中,类卸载机制的优化显著减少了内存泄漏风险。

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Hive执行引擎深度解析:从MapReduce到Tez再到Spark的演进与调优指南

用户6320865

Spark的资源管理则更加灵活,支持动态内存分配和堆外内存使用,能够高效利用集群资源。但其内存密集型特性意味着需要更多内存资源,否则可能引发GC问题或OOM错误...

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彻底理解嵌入式系统内存布局:Flash与RAM的分工与协作

紫昭

在嵌入式开发面试中,一个经典问题是:“请说明程序运行时,代码、全局变量、局部变量分别存储在什么地方?” 这个问题看似简单,却涉及编译、链接、硬件架构等深层知识。...

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嵌入式软件八股文C 语言、硬件与操作系统基础核心知识(面试必看,建议收藏!!!),建议对照问题做一遍在于答案进行对照

紫昭

原因:现代计算机内存按字(如 4 字节或 8 字节)访问,未对齐数据可能需多次访问内存,增加访问时间。部分处理器只能访问对齐数据,否则可能出现硬件异常或性能下降...

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嵌入式八股文之c语言相关函数的实现(建议收藏!!!)

紫昭

通过比较 strlen(src) + 1 和 sizeof(dest),可以判断目标字符串数组是否有足够的空间来存储源字符串及其结束符。如果 strlen(sr...

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深入探究宏在编程中的应用与特性(建议收藏!!!)

紫昭

在编程的世界里,宏是一种极具特色的工具,它在特定的编程场景中发挥着独特的作用。深入理解宏的意义、适用场合、定义方式以及与函数的差异,对于编写高效、灵活且易于维护...

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深入理解 FreeRTOS 中的内存碎片问题

紫昭

内存碎片是在动态内存分配过程中出现的一种现象。当系统频繁地分配和释放内存块时(例如频繁的启动任务和删除任务),内存空间逐渐被分割成众多小块的空闲内存。这些小块可...

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内存越界:隐藏在代码深处的 “定时炸弹”(建议收藏)

紫昭

在堆内存中,当使用动态内存分配函数(如 C 中的malloc、C++ 中的new)分配内存后,如果访问超出了所分配的堆内存区域,也会造成堆内存越界。例如:

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MySQL数据库性能调优秘籍:深入解析InnoDB缓冲池与关键参数

用户6320865

有些用户倾向于将缓冲池设置为接近系统总内存的值,但这可能引发内存竞争,甚至导致系统崩溃。避免方法是始终为操作系统和其他应用保留足够的内存,通常建议保留总内存的2...

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Flink内存模型深度调优:JVM参数与Off-Heap内存管理实战指南

用户6320865

Apache Flink 作为业界领先的流处理框架,其高性能和低延迟的特性很大程度上依赖于其精心设计的内存模型。对于 Flink 集群中的 TaskManage...

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Flink状态后端深度解析:从原理到生产环境选择

用户6320865

Heap内存分配依赖JVM的TLAB(Thread-Local Allocation Buffer)机制,虽然针对小对象分配高度优化,但存在内存碎片化问题。Of...

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Spark Tungsten引擎基石:UnsafeRow与堆外内存管理深度解析

用户6320865

随着大数据处理需求的持续爆发式增长,Apache Spark作为业界领先的分布式计算框架,在2025年依然不断突破性能瓶颈。自早期版本依赖JVM内存管理机制以来...

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Spark内存管理揭秘:UnifiedMemoryManager如何动态协调Execution与Storage内存

用户6320865

在大数据计算领域,Apache Spark凭借其卓越的内存计算能力成为分布式处理的主流框架。其核心优势在于能够将数据尽可能保留在内存中,从而显著减少磁盘I/O带...

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Spark Shuffle读取过程深度解析:从ShuffleReader到BlockStoreShuffleReader

用户6320865

内存使用方面,Shuffle Read阶段需要大量内存来存储聚合中的中间数据。如果内存不足,会导致频繁的磁盘溢写,显著降低性能。优化内存使用的方法包括:

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