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- 基于深度學習分布式水文模型 內(nèi)容精選 換一換
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通過Numa-Aware技術(shù)大幅度降低單節(jié)點內(nèi)CPU跨核的內(nèi)存訪問時延,同時結(jié)合分布式GTM-Lite的分布式強一致與輕量化事務(wù)快照,將單節(jié)點和分布式性能提升了5倍。在某大行金融業(yè)務(wù)實測中, GaussDB 性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行來自:專題
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