为了更好地了解怎样减少内存的使用量，让我们看看 Pandas 是如何将数据存储在内存中的。 数据框的内部表示 在底层，Pandas 按照数据类型将列分成不同的块（blocks）。...让我们创建一个原始数据框的副本，然后分配这些优化后的数字列代替原始数据，并查看现在的内存使用情况。 虽然我们大大减少了数字列的内存使用量，但是从整体来看，我们只是将数据框的内存使用量降低了 7%。...下面的图标展示了数字值是如何存储在 NumPy 数据类型中，以及字符串如何使用 Python 内置的类型存储。 你可能已经注意到，我们的图表之前将对象类型描述成使用可变内存量。...此外，对象列的内存使用量已经从 752MB 将至 52MB，减少了 93%。现在，我们将其与数据框的其余部分结合起来，再与我们最开始的 861MB 的内存使用量进行对比。...总结和后续步骤 我们已经了解到 Pandas 是如何存储不同类型的数据的，然后我们使用这些知识将 Pandas 里的数据框的内存使用量降低了近 90%，而这一切只需要几个简单的技巧： 将数字列 downcast
只是让数据库进行数据处理过程，将最终获取的结果加载到Java内存中。因为一些非常聪明的人已经优化了这些昂贵的产品。所以，事实上，通过向OLAP数据库上进行迁移，您将得到两个好处： 1. 简洁。...如果在SQL标准已定义如下支持，那将会好很多： · UNION(允许重复) · UNION DISTINCT(去掉重复) 一般很少需要去除重复(有时去重甚至是错误的)，而且对于具有很多列的大结果集，...这与正确的元数据相关(我不用再举Tom Kyte的例子了)。然而，也有仍然可能有不少Java开发人要会从单独的查询中加载两个表到map容器中，在java内存中以某种方式进行连接操作。...这在有很多列的大结果集上会十分的缓慢。DISTINCT会执行ORDER BY操作来删除重复。 3. 这在大型笛卡尔积中也十分的缓慢，因为这样做仍然会导致在内存中加载大量数据。...解决办法 作为一个经验法则，当你得到不想要的重复结果时，应该首先检查你的连接谓词。因为有可能是在某个地方存在着一个不易察觉的笛卡尔积。
在基准测试中，我们将使用有限的资源，并根据我的理解将它们分配给两个集群。 然后，我将进行一轮基准测试，以了解两种解决方案如何处理相同的工作负载，以及它们在使用分配的资源方面的效率如何。...大型工作负载的建议 要求大约 140 个 CPU 和 800GB 内存，用于 1000 万个活跃时间序列。...因此，在资源分配方面，我将尽量在为 Mimir 分配的边界内。 请注意，我们 建议 运行具有大量小型 vmstorage 节点的集群，而不是运行具有少量大型 vmstorage 节点的集群。...如果需要更高的可用性，我们建议将复制下沉到 SSD PD 等持久存储或为集群分配额外资源。 Mimir 在复制后消除重复数据的能力非常酷。它不仅降低了存储成本，而且还应该提高了读取性能。...写这些文章的目的是为了证明不同解决方案的优势和劣势，以展示令人印象深刻的数字和结论。但是，我必须警告，没有一个基准测试是客观的，通常与现实的关联性很弱。
《IEEE科技纵览》发表文章称，富士通开发的新技术可以大幅减少深度学习算法对内存的需求。...富士通实验室下一代计算机系统项目组的Yasumoto Tomita表示：通过一条有效的捷径，该方法能够将神经网络计算所需内部图形处理器（GPU）的内存需求量减少40%。...Tomita表示：富士通公司根据从加权数据计算中间误差数据与从中间数据产生加权误差数据的过程，来判断如何重复利用GPU的特定内存区域。这一过程是独立且同时进行的。...他估计，减少40%的内存使用量可以允许在一个GPU上运行更大的具有“大约两倍层数或神经元”的神经网络。...Tomita表示：将存储效率技术与GPU并行化技术相结合，可以使得大型神经网络的快速学习成为可能，且无需模型的并行化。
结果在很大程度上与之前相似，Linkerd在延迟、内存占用（可能还有CPU）方面保持着明显优于Istio的优势。下面可以注意到Istio的更新数字。...600rps内存图 在500rps时，Linkerd在所有数据平面代理上的内存使用量为517mb（平均每个代理5.7mb），而控制平面本身的内存使用量略低于500mb，内存总量约为1gb。...相比之下，Istio在所有数据平面代理上的内存使用量为4307mb（平均每个代理为47mb），在控制平面上的内存使用量为1305mb，总计将近5.5gb。 在600rps条件下，情况几乎相同。...可以说，这应该被排除在外，因为Prometheus在Istio中被禁用。） 概要：Linkerd有明显的内存优势。Istio消耗的内存是Linkerd的5.5倍。...虽然没有数字报告，但从这个描述可以清楚地看出，在这个配置中，Linkerd的CPU使用量小于Istio。）
提高 Web 应用程序的性能是很重要的。我们希望页面加载得更快、更流畅，并且没有太多的布局变化。在这篇文章中，我想将关于这些的所有知识一一列出来。...preconnect 完全相同，但具有更广泛的浏览器支持。...你还可以使用代码拆分，它将代码拆分为可以按需加载的包。 扫描模块以查找重复项 从包中删除大型重复的 JavaScript 模块以减少最终包的大小。...图像元素具有明确的宽度和高度 在图像元素上设置明确的宽度和高度，以减少布局偏移并改善 CLS。 预加载最大内容绘画 (LCP) 预加载 LCP 元素使用的图像以缩短 LCP 时间。...避免过大的 DOM 大小 大型 DOM 会增加内存使用量，导致更长的样式计算，并产生代价高昂的布局回流。 多个页面重定向 重定向在页面加载之前引入了额外的延迟。
考虑到这些优势和劣势，为每种游戏类型确定一个合适的目标。 了解游戏最大内存使用量 本节主要关注最大内存使用量。要确定最大内存使用量，首先确定受支持的设备上有多少内存可用。...按照以下步骤测量内存使用情况。 1.注意某个场景中的内存使用情况 2.过渡到另一个场景 3.重复“1”至“2”约3至5次 如果测量结果显示内存使用量净增加，那么肯定有什么东西泄漏了。...相反，重复转换的内存使用量逐渐增加最终会导致崩溃。 只是内存占用高 如果只是内存占用高而没有泄漏，则有必要探索可以减少内存占用的领域。...减少内存 减少记忆的关键是从大的区域切掉。因为1000个1KB只会减少1MB。然而，如果你将10mb的纹理压缩到2mb，你可以将其减少8mb。考虑到成本效益，你应该从最大的项目开始并首先减少它们。...首先应该减少的是那些具有成本效益的领域。建议关注以下项目。 •每帧分配的区域 •大量分配发生的区域 但这并不意味着分配应该为零。例如，没有办法防止在Instantiate进程期间发生分配。
该公司今天开发了由NVIDIA Jetson 边缘 AI平台提供支持的杂草识别，用于在玉米和小麦农场精确施用除草剂，可将除草剂的使用量减少多达 92%。...通过在农业中应用物联网和人工智能技术，定点喷洒可以减少92%的水和农药使用量。物联网和人工智能技术在改善农业生产过程方面具有巨大潜力。通过这样做，它可以带来更可持续的生产，并大幅减少农药和水的使用。...这使他们能够利用 8 位整数而不是浮点数，并且使用整数数学代替浮点有助于减少内存和计算使用以及应用程序延迟。...揭示Nvidia Jetson扮演角色的生态系统 Serrat描述了正在发展的有趣的数字生态系统。“有一些大型企业，比如通过联网设备运行大型物联网网络的企业。...随着欧洲收紧影响农民的碳上限限制以及消费者接受有机食品，对农业化学品减少的关注出现了。根据尼尔森的数据，2020 年美国有机农产品销售额同比增长 14% 至 85 亿美元。
在以标准表格式存在与业务对应的数字化元宇宙中有多个表，它们的可能关系，是一个笛卡尔积。这个笛卡尔积的组合是很巨大的。但对于某个业务主题，往往需要的是几个有关系的表。...第三步，选择字段，因此，每个字段是不同的。 第四步，按字段的内容分组，因此，同一字段的内容可以被分组，该分组要满足 MECE 原则，彼此独立，互不重复。 第五步，按字段分组后的汇总。...星型模型是这样的： 我还清楚的记得国内某大厂的高级分析专家在探讨时死扣概念，一定要说明星型模型和雪花模型的差异之类。...目前，市面上可以找到的教科书并没有显示这种真实的复杂应该如何面对。 请注意，这里需要强调： 维度建模方法论，本身没有任何问题，而且非常重要。...总结 具有超过一百个数据源的大型真实模型内置于《HRCM Power BI - 员工职业生涯分析》案例，即将推出下载，可以供你参考学习其中的精华，不要错过。
自从ChatGPT这样的大型语言模型在全球引起轰动以来，很少有人注意到，训练和运行大型语言模型正在产生惊人的碳排放量。...随着AI大模型和对云计算需求的增长，这一数字预计还会上升。 AI大模型，正在成为碳排放的一个重要来源。...降低AI大模型的碳排放 AI模型的训练和运营过程需要消耗大量能源，但关键问题是，如何知道及测算单个机器学习实验正在产生多少温室气体排放，以及可以减少多少？...工程师应该在最环保的数据中心中最快的处理器上训练模型，这些数据中心越来越多地在云上。 机器学习的研究人员应该专注于设计更有效的模型，如：利用稀疏性或包括检索来减少模型。...从目前的实践来看，理解和实现减排的关键是对减排的效果进行预测和监控，而AI在节能减排中具有预测排放、监测排放、减少排放三个关键应用。
注意：服务器垃圾回收在具有单个核心的计算机上不可用。 有关详细信息，请参阅 IsServerGC。 在典型 Web 服务器环境中，CPU 使用率比内存更重要，因此服务器 GC 更好。...引用但不再需要的对象会导致内存泄露。 如果应用经常分配对象，但在不再需要对象之后未能释放它们，则内存使用量会随着时间推移而增加。...连续调用 fileprovider API 时它会不断增加内存使用量。 用户代码中可能会发生相同的泄漏，如下所示之一： 未正确释放类。 忘记调用 Dispose 应释放的依赖对象的方法。...大型对象堆 频繁的内存分配/释放周期可能会导致内存碎片，尤其是在分配大型内存区块时。 对象在连续内存块中进行分配。 为了减少碎片，当 GC 释放内存时，它会尝试对其进行碎片整理。 此过程称为压缩。...为了获得最佳性能，应最大程度减少大型对象使用。 如果可能，请拆分大型对象。 例如，ASP.NET Core 中的响应缓存中间件会将缓存项拆分为小于 85,000 字节的块。
它为函数添加了缓存功能，存储计算耗费的函数调用结果，提高了具有相同输入的重复调用效率。 示例 我记得在做一个需要大量计算的项目时，重复计算拖慢了一切。...生成器是一种特殊函数，通过一次生成一个元素的方式返回可迭代序列，节省内存并支持延迟计算。 示例 我曾经处理过无法同时放入内存的大型数据集。...，它们可以有效地减少内存消耗并提高性能。...它提供了高效的数据遍历工具函数，如排列、组合和笛卡尔积等，极大提升了迭代处理的性能。 示例 我经常需要从一个项目列表中生成所有可能的配对或组合。在使用 itertools 之前，我的代码既笨重又低效。...使用 pathlib 使我的文件操作更简洁、更直观。它对于管理文件路径和简化文件处理任务尤其有用。试试 pathlib，看看它如何简化你的代码！
，大模型不再只是大型科技公司的玩具了。...通过将 LOMO 与现有的内存节省技术集成，与标准方法（DeepSpeed 解决方案）相比，新方法将内存使用量减少到了之前的 10.8%。...因此，新方法能够在一台具有 8×RTX 3090 的机器上对 65B 模型进行全参数微调，每个 RTX 3090 具有 24GB 内存。...这使得作者可以删除优化器状态的整个部分，因为 SGD 不存储任何中间状态。 新提出的优化器 LOMO 将梯度张量的内存使用量减少到 O (1)，相当于最大梯度张量的内存使用量。...这是因为 forward+backward 过程的内存占用应该不会比单独的 forward 过程少。
机器之心报道 机器之心编辑部 全参数微调的显存使用量和推理一样多，大模型不再只是大型科技公司的玩具了。 在大模型方向上，科技巨头在训更大的模型，学界则在想办法搞优化。...通过将 LOMO 与现有的内存节省技术集成，与标准方法（DeepSpeed 解决方案）相比，新方法将内存使用量减少到了之前的 10.8%。...因此，新方法能够在一台具有 8×RTX 3090 的机器上对 65B 模型进行全参数微调，每个 RTX 3090 具有 24GB 内存。...这使得作者可以删除优化器状态的整个部分，因为 SGD 不存储任何中间状态。 新提出的优化器 LOMO 将梯度张量的内存使用量减少到 O (1)，相当于最大梯度张量的内存使用量。...这是因为 forward+backward 过程的内存占用应该不会比单独的 forward 过程少。
大家好，我是 ConardLi。作为一名 Web 应用程序开发者，排查和修复 JavaScript 代码的内存泄漏一直是最困扰我的问题之一。...Meta 使用 MemLab 成功地控制了不可持续的内存增长，并识别出了产品和基础设施中的内存泄漏和内存优化的一些手段。...我们也没有适当的自动化系统和流程来控制内存，因此防止此类问题的唯一防御措施就是专家通过 Chrome DevTools 定期挖掘内存泄漏，一些大型的项目几乎每天都会有发布和变更，这样的工作方式是不可持续的...这个优化将 Facebook 上的平均内存使用量减少了近 25%，其他使用 React 的站点在升级时也有了很大的改进。...（V8 对 string interning 支持的不是很好，这是一种对具有相同值的字符串实例进行重复数据删除的优化。） 另外很大一部分字符串内存被 Relay 中缓存的键字符串消耗。
所以我们需要找到一种方法，在保持反向传播工作的同时，在内存中存储更少的元素。 3、减少计算时间 减少内存占用的一种方法是在神经网络开头的反向传播过程中重新计算每一层。...这种技术可以访问以前无法装入GPU内存的大型模型 5、可以微调这个量化模型吗? 不行，因为这种技术只适用于推理，不适合训练。...如果我们可以使用量化减少GPU内存占用，并使用LoRA技术训练新的适配器，会怎么样? 还记得我们以前介绍的QLoRA吗，它就干的是这个事，他们成功地将预训练模型量化为4位!...6、如何在代码中使用量化?...我们介绍了3种技术来减少内存占用:梯度检查点、LoRA和量化。我们看到了如何通过利用PEFT、BitsAndBytes和Transformers将这些技术应用到我们的代码中。
本文我们讨论pandas的内存使用，展示怎样简单地为数据列选择合适的数据类型，就能够减少dataframe近90%的内存占用。...这个方法默认情况下返回一个近似的内存使用量，现在我们设置参数memory_usage为'deep'来获得准确的内存使用量： 我们可以看到它有171907行和161列。...对象型数据列用于字符串或包含混合数据类型的列。 由此我们可以进一步了解我们应该如何减少内存占用，下面我们来看一看pandas如何在内存中存储数据。...由于不同类型的数据是分开存放的，我们将检查不同数据类型的内存使用情况，我们先看看各数据类型的平均内存使用量： 由于不同类型的数据是分开存放的，我们将检查不同数据类型的内存使用情况，我们先看看各数据类型的平均内存使用量...对于唯一值数量少于50%的object列，我们应该坚持首先使用category类型。如果某一列全都是唯一值，category类型将会占用更多内存。
今天我们来分享一些如何减少Figma内存使用，加速Figma使用体验的技巧。避免这四个常见错误，你的工作压力会小很多。...当你的设计系统开始变的庞大，事情就变的令人讨厌了。不仅浏览所有页面变的不方便，你电脑的内存使用量也会快速增长。 解决方法是什么呢？ 此时，您可能会考虑将主文件拆分为较小的文件。...所以，所有这些额外嵌套操作，可能最终只是为了“艺术”而“艺术”； 03.包含多种变体的大型组件 复杂大型组件 很多按钮也往往是相当复杂的组件。它们有多种状态、类型和大小。...它们可以是主要的、次要的、填充的或轮廓的。它们也可以是小型、中型或大型的。它们可以有前导图标、标签或尾随图标。 具有所有可能变体组合的全能按钮 可以将所有这些特性组合成一个超级精美的全能按钮。...简化的复杂组件 04.大资产 使用大量高分辨率照片也会增加您的内存使用量。您可能还会遇到图片加载缓慢甚至完全从画布上消失的情况。发生这种情况时，您可能应该进行一些清理并开始删除冗余元素。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
