參考這個結果來做。
前言: Redis-benchmark: Redis 自帶了一個叫 redis-benchmark 的工具來模擬 N 個客戶端同時發出 M 個請求。 (類似於 Apache ab 程序)。你可以使用 redis-benchmark -h
本文分享自華爲雲社區《CCE雲原生混部場景下在線任務搶佔、壓制離線任務CPU資源、保障在線任務服務質量效果測試》,作者:可以交個朋友。 背景 企業的 IT 環境通常運行兩大類進程,一類是在線服務,一類是離線作業。 在線任務:運行時間長,服
比對結論 如果只能單機部署的話,clickhouse基本無敵。 如果集羣化,starRocks可以替換clickhouse,但支持的函數會相對少一些(clickhouse有不少自定義函數) 信息比對 功能 clickhouse
1. 測試背景 starrocks 2.0.1版本使用低基數全局字典優化後,性能有很大提升,這是準備重點測試部分,測試後對於聚合sql有明顯的性能提升。當然企業中統計分析中多維數據分析的場景也比較多,有助於整體的性能提升,大家可以規劃合適
到家搜索業務具有數據量大、過濾比高等特點,爲了在保證高召回率的同時進一步提高檢索性能,美團到家搜索技術團隊與基礎研發機器學習平臺團隊基於GPU實現了支持向量+標量混合檢索的通用檢索系統,召回率與檢索性能均有較大提升。本文將介紹我們在GPU
Faiss 實現的 ScaNN,又名 FastScan,它使用更小的 PQ 編碼和相應的指令集,可以更爲友好地訪問 CPU 寄存器,展示出優秀的索引性能。 Milvus 從 2.3 版本開始,在 Knowhere 中支持了 ScaNN 算法
1.TensorRT-LLM 如何提升 LLM 模型推理效率 大型語言模型(Large language models,LLM)是基於大量數據進行預訓練的超大型深度學習模型。底層轉換器是一組神經網絡,這些神經網絡由具有 self-atte
前言 PolarDB-X 作爲PolarDB分佈式版,是阿里巴巴自主設計研發的高性能雲原生分佈式數據庫產品,採用 Shared-nothing 與存儲分離計算架構,支持集中式和分佈式一體化形態,具備金融級數據高可用、分佈式水平擴展、混合負
一、folio [ˈfoʊlioʊ] 是什麼 1.1 folio 的定義 Add memory folios, a new type to represent either order-0 pages or the head pa
序言 在當下生成式模型的AI時代,瞭解和使用AI相關技術是前後端研發同學遲早要面對的事。 所有產品都值得用AI去重新做一遍。其根本原因在於當下AI的形態即生成式模型是通過AI輔助來改變和創造新的產品形態,而不是像以往的技術一樣只是對現有產
背景 PolarDB-X作爲一款雲原生分佈式數據庫,具有在線事務及分析的處理能力(HTAP)、計算存儲分離、全局二級索引等重要特性。在HTAP方面,PolarDB-X對於AP引擎的向量化已經有了諸多探索和實踐,例如實現了列式內存佈局,MP
雲原生網關:將安全、流量和微服務三合一 作爲面向南北向的公網網關,使用 Waf 防護異常流量是很常規的需求,而且隨着互聯網環境變得越來越複雜,用戶對防護的訴求是持續增強的,常規做法是將流量先接入 Waf 安全網關,過濾後再將流量轉發給流量
The SPEC CPU® 2017 benchmark package contains SPEC's next-generation, industry-standardized, CPU intensive suites for me
背景 上一篇中,我們使用了 PAI-Blade 優化了 diffusers 中 Stable Diffusion 模型。本篇,我們繼續介紹使用 PAI-Blade 優化 LoRA 和 Controlnet 的推理流程。相關優化已經同樣在
使用redis-benchmark進行壓測,是redis自帶的壓測工具,只要是參數如何設置。 如下是使用腳本執行set命令,-c指定500個連接,-n指定總共執行2w次請求(這裏是演示需要,實際壓測時指定200w+),-q表