前幾天開週會的時候，乙個小夥伴提到讀入資料，稱一般的做法是：先把dataset讀到cpu上，然後gpu唯讀每個batch的資料，這樣gpu就不會報記憶體不足了。我一聽，說的有道理啊，但是仔細一想我平時好像不是這樣做的。
硬體條件不同造成的。
①小夥伴學校的硬體資源只擁有一塊gpu，所以他要保證不能因為他乙個人把所有gpu的資源都占用了，分批次讀入gpu
②我學校的硬體配置是8塊gpu只有一塊cpu，用一塊cpu控制其它gpu的運轉，如果把資料都讀入cpu的話，會影響到其它gpu的正常執行（估計會被老師罵），所以我一般都是直接把資料讀入gpu
根據自己的硬體條件選擇入讀資料的方式，另：先讀入cpu再傳入gpu，兩者之間的互動耗費的時間會不會很多？（之後有時間再深入了解，測試一下）
先刪快取還是先刪資料庫
在論壇上看到好多人說先刪除快取在更新資料庫，這種邏輯是錯誤的，第一種情況先刪快取在刪資料庫 在多執行緒環境下，當乙個執行緒把快取刪掉之後，另乙個執行緒都快取，都不到快取就會直接讀庫，讀到資料後就會更新快取，先前的執行緒呢，才更新資料庫，會造成快取髒讀的情況，很容易產生快取髒讀。第二種情況先刪資料庫再...
先刪資料庫還是先刪快取
先刪快取再刪資料庫 在高併發的情況下會導致快取擊穿 快取沒有執行緒全部訪問資料庫造成壓力過大 當第乙個執行緒進來刪除快取，第二個執行緒進來快取沒有查詢資料庫然後更新快取，第乙個執行緒更新資料庫，造成髒讀。先刪資料庫再刪快取 當乙個執行緒進來更新資料庫，另乙個執行緒進來讀取快取，然後第乙個執行緒更新快...
快取 先資料庫還是先快取 2
到底是先運算元據庫還是先操作快取，取決於哪種方案可以避免資料不一致，或者資料不一致的概率更低。下面的分析會基於cache aside策略展開，為什麼基於cache aside策略，請檢視博文 快取更新策略 先快取再資料庫的方案，在併發讀寫情況下，會出現資料不一致的情況，如下圖所示。而且，這種不一致情...