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Salesforce 异步处理 Queueable Apex

前边我们分别讲了Batch Apex,Future方法,他们都是异步进程,都可以在自己的线程运行,除了上述两个方法,还有一种异步进程处理方式,就是QueueableApex,它是通过使用可排队接口控制异步 Apex进程。使用此接口,可以将作业添加到队列并对其进行监视。与使用Future方法相比,使用该接口是运行异步Apex代码的增强方式。长时间运行的顶点进程(如大量数据库操作或外部 Web 服务标注)可以通过实现可排队接口并将作业添加到Apex作业队列来异步运行,异步Apex作业在其自己的线程中在后台运行,并且不会延迟主Apex逻辑的执行,每个排队的作业在系统资源变为可用时运行,如果 Apex 事务回滚,则不会处理排队等待事务执行的任何可排队作业。

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为了加速在GPU上进行深度学习训练,NVIDIA原来还做了这么多事情,你都知道么?

不同行业采用人工智能的速度取决于最大化数据科学家的生产力。NVIDIA每个月都会发布优化的NGC容器,为深度学习框架和库提供更好的性能,帮助科学家最大限度地发挥他们的潜力。英伟达持续投资于完整的数据科学栈,包括GPU架构、系统和软件栈。这种整体的方法为深度学习模型培训提供了最好的性能,NVIDIA赢得了提交给MLPerf的所有六个基准测试,这是第一个全行业的AI基准测试。NVIDIA在最近几年引入了几代新的GPU架构,最终在Volta和图灵GPU上实现了张量核心架构,其中包括对混合精度计算的本机支持。NVIDIA在MXNet和PyTorch框架上完成了这些记录,展示了NVIDIA 平台的多功能性。

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