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从更新内容来看，v0.15.0不仅增加了长上下文和MTP前缀缓存命中能力，也新增了DeepSeek V4支持、MemDecode支持、投机解码中的引导解码支持，并持续完善TurboMind的内存分配、对象缓存、调度器、并行配置、张量复制、Gated Delta Rule等底层能力。本次版本围绕推理性能、模型支持、长上下文处理、投机解码、TurboMind底层能力、多机部署、Ascend适配、多模态
openFuyao v26.06 社区发行版正式上线！AI推理加速场景， InferNex 性能再突破，TTFT降低55%，总吞吐量平均提升32%，新增权重分发组件，大幅缩短模型冷启动耗时；资源调度层面，基于KubeVirt实现鲲鹏的虚拟机与容器共管能力，并整合众核调度编排，提升安全混部密度；多样化算力接入层面，进一步强化NPU DRA能力，支持更丰富的设备类型；另外引入声明式组件升级架构，内置自
2019年5月，华为云发布全球首个基于自研ARM架构的分布式缓存鲲鹏Redis，搭载华为LibOS+华为编译器+安全容器引擎三项黑科技，在保证Redis强劲高性能外，还降低客户30%的使用成本，真正实现了好用不贵的普惠型分布式缓存Redis产品。本文从技术视角解读华为云鲲鹏Redis是如何通过数据中...
同一个Redis源码包，Centos编译正常通过可使用，麒麟V10编译Redis报错 /usr/bin/ld: cannot find -latomic。2、使用Redis最新7.2.X源码包在服务器编译，编译正常，可直接使用。1、使用在Centos下编译通过工程包，使用麒麟V10服务器部署。执行文件时，提示无法执行二进制文件。操作系统：麒麟V10SP2。CPU属性：ARM、鲲鹏。
本特性通过触发基于基表条件选择率的计划选择，以及对于使用了部分索引和offset的查询提供缓存多计划管理和自适应选择。典型场景下能够提升数倍查询吞吐。
取消WalInsertLock争抢及WalWriter专用磁盘写入线程。
Gauss游马会
下表简要对比了基于openGauss磁盘的存储引擎和MOT存储引擎的各种特性。openGauss MOT引擎。openGauss 磁盘存储。纵向扩容（多核，NUMA）英特尔x86+鲲鹏ARM。3（同步、异步、组提交）对比：基于磁盘与MOT。数据容量（数据+索引）SQL和功能集覆盖率。
通过大量研究，我们找到了最佳的并发控制机制，结论为：基于SILO[的OCC算法是MOT中最符合ACID特性的OCC算法。SILO为满足MOT的挑战性需求提供了最好的基础。MOT完全符合原子性、一致性、隔离性、持久性（ACID）特性，如。下面介绍MOT的并发控制机制。
当页面没有在缓存中命中，绕过nvm缓存池直接加载至dram缓存池的概率。： 当页面在nvm缓存池命中，被迁移至dram缓存池的概率。该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考。该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考。该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考。该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考。该参数属于POSTMASTER类型参数，请参考。中对应设置方法进行设置。中对
内存存储是易失的，需要电源来维护所存储的信息。另一方面，磁盘存储是非易失性的，这意味着它不需要电源来维护存储的信息，因此它不用担心停电。MOT使用这两种类型的存储，它拥有内存中的所有数据，同时将事务性更改持久化到磁盘，并保持频繁的定期。持久性是指长期的数据保护（也称为磁盘持久性）。持久性意味着存储的数据不会遭受任何形式的退化或破坏，因此数据不会丢失或损坏。持久性可确保在有计划停机（例如维护）或计划
子事务的提交不受主事务提交或回滚影响的一类事务。
全局计划缓存打开时，可以通过no_gpc Hint来强制单个查询语句不在全局共享计划缓存，只保留会话生命周期的计划缓存。dbe_perf.global_plancache_status视图中无结果即没有计划被全局缓存。本参数仅在enable_global_plancache=on时对PBE执行的语句生效。
取消requirepass foobared 的注释，将foobared 改为自己密码。注释掉 bing 127.0.0.1，127.0.0.1：表示只允许本地连接。将daemonize 改为yes 控制服务是否以后台守护进程的形式运行。将appendonly 改为yes 开启了数据的追加写入模式。注意：自己的redis版本。
数据库的自动化参数方案是在语法分析树的基础上进行参数化，然后使用参数化后的语法分析树作为键值计划缓存中获取计划。字符串，并使用该字符串作为计划缓存的键值，用于在计划缓存中获取执行计划，从而达到参数不同的。语句在每次执行时可能会使用不同的参数，将这些参数做参数化处理，可以得到与具体参数无关的。重复利用执行计划，减少执行计划的生成代价。便可以以自动化参数后的字符串为键值从缓存中取到执行计划。数据库会缓
KV 缓存优化在昇腾 NPU 上实现双模型推理的线性加速，核心收益来自计算复杂度降低与内存压缩，为大规模模型部署提供关键技术支撑。
展望未来，Java在AI时代的发展将呈现多元化趋势。同时，Java在高性能计算方面的改进，包括对向量化操作的支持和GraalVM的引入，显著提升了AI工作负载的执行效率，使Java在现代AI技术栈中保持了强劲竞争力。在人工智能发展的早期阶段，Java凭借其卓越的跨平台特性、健壮的内存管理和丰富的生态系统，在企业级应用和早期AI系统中占据了重要地位。Java在AI时代的技术创新主要体现在三个方面：首
