使用tensorflow model库里的cifar10 多gpu训练时,最后测试发现时间并没有减少,反而更慢 参考以下两个链接 https://github.com/keras-team/keras/issues/9204 https://medium.com/@c_61011/why-multi-gpu-training-is-not-faster-f439fe6dd6ec 原因可能是在cpu上进行参数梯度同步占每一步的很大比例 ‘’‘ It seems that CPU-side data
一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master. ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slave上多线程并发复制.不过,它只能支持一个实例下多个 da
总耗CPU最多的前20个SQL total_worker_time AS [总消耗CPU 时间(ms)],execution_count [运行次数], qs.total_worker_time AS [平均消耗CPU 时间(ms)], last_execution_time AS [最大执行时间(ms)], , ( THEN DATALENGTH(qt.text) ) AS [使用CPU的语法], qt.text [完整语法], qt.dbid, dbname=db_name(qt.dbid)
--总耗CPU最多的前个SQL SELECT TOP 20 total_worker_time/1000 AS [总消耗CPU 时间(ms)],execution_count [运行次数], qs.total_worker_time/qs.execution_count/1000 AS [平均消耗CPU 时间(ms)], last_execution_time AS [最后一次执行时间],max_worker_time /1000 AS [最大执行时间(ms)], SUBSTRING(qt.te