問題タブ [gloo]

このドキュメントhttps://pytorch.org/docs/stable/distributed.htmlに示されているように、Pytorch 分散の Gloo の場合、次のコードは CUDA 対応 MPI を使用することでパフォーマンス上の利点を得られますか? (例: CPU をバイパスしながら PCIe 経由で GPU から GPU への転送)

一連のポッドと 2 つのロードバランサー サービスを備えた kubernetes クラスターがあります。着信リクエストが来たら、クエリ パラメータをチェックし、クエリ パラメータで追加の処理を行うことで、リクエストを正しいサービスにルーティングしたいと考えています。param1 の値に従ってルーティングできることはわかっていますが、param で追加の操作を実行して、それに応じてルーティングすることは可能ですか。

https://docs.solo.io/gloo-edge/latest/を使用する予定です。

例えば：

/foo?parm1=123

値 123 を取得し、スクリプトを実行して (その値でデータベースにクエリを実行するか、バイナリに変換するなど)、値 123 を処理して新しい値を取得し、それに従って特定のサービスにルーティングすることができます。