在當今高性能計算需求日益增加的背景下,分佈式處理能力顯得尤為重要。在此情況下,Ollama多顯卡分佈的實施成為了一個技術聚焦點。利用多顯卡的優勢能夠顯著提高模型的訓練和推理速度,但同時也帶來了分佈式計算環境中資源管理的不確定性和複雜性。 背景定位 隨着AI模型的發展,對計算能力的需求也在不斷攀升。以深度學習模型為例,單張GPU往往無法滿足訓練複雜模型的要求,分佈式計算因此成為了必
0、需求 假設我們在做一款偷菜遊戲,推出了一系列花裏胡哨的農社與作物皮膚作為氪金點。玩家扮演老王在其他玩家的田地中偷菜,玩家可能會有很多,但可能會有許多人使用最新推出的皮膚,故需要實現一套動態關卡加載與資源管理,使得切換過程中儘可能絲滑無感。 1、動態加載Level 首先給出答案,然後面向答案編程 // 設置一個流關卡顯示與隱藏 void ULe