N²-Speicherproblem in ML-Pipelines: Wie quadratische Komplexität Kosten verdoppelt
Warum es zählt
ML-Pipelines mit paarweisen Ähnlichkeitsberechnungen können bei großen Clustern O(N²)-Speicher erzeugen, der Fleet-weites Overprovisioning erzwingt. Feinkörniges Stage-Level-Memory-Sampling (100ms-Intervall, cgroup-basiert) ist entscheidend, um solche Spitzen überhaupt erst sichtbar zu machen.
— Lumeric Redaktion
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