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对于这两种配置选项，如果它们未设置或设置为0，则默认为逻辑CPU内核的数量。测试表明，默认值对于从一个4核CPU的系统到70多个组合逻辑核心的多CPU都是有效的。
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- Erlang指南：效率指南 | Guide: Efficiency guide11.分析 | 11. Profiling
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缓存和多个CPU核并不能方便基准测试。在进行基准测试时，最好是以单用户模式运行UNIX计算机，但至少对于临时测试来说，这是不方便的。
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大多数实现将落入以下情况之一： 1.现有的CPU体系结构尚未正式由XLA支持，无论是否存在LLVM后端。 2.具有现有LLVM后端的非CPU类硬件。 3.没有现有LLVM后端的非CPU类硬件。
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限制容器的资源（引擎） | Limit a container's resources (Engine)
您可以通过以下方法减少由于OOME而导致的系统不稳定风险： 在将应用程序投入生产之前，执行测试以了解应用程序的内存需求。 确保您的应用程序仅在资源充足的主机上运行。
- SQLite其他 | MiscellaneousLong Term Support
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它在所有当前流行的CPU和操作系统上都经过了积极的测试。SQLite代码的极端可移植性将有助于它在未来的平台上保持可行性。 航空级测试→每个机器代码分支指令都在两个方向上进行测试。多次。
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Ex.1 例子： scheduler_poll:{cpu_id=4},{scheduler=1,runnable=1} driver_init driver:string*驱动器名。Ex."
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docker container run
- TensorFlow扩展 | ExtendAdding a New Op（添加一个新Op）
Adding a New Op（添加一个新Op）
测试操作。为了方便起见，我们通常在Python中执行此操作，但您也可以在C++中测试操作。如果您定义了渐变，您可以使用Python渐变检查器来验证它们。
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Benchmarks（基准）
基准 概观 在多个平台上测试了一系列图像分类模型，为TensorFlow社区创建了参考点。Methodology部分详细说明了测试如何执行并且链接到了所使用的脚本。
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