process-ram.svg...

                    <mxGeometry x="1110" y="410" width="190" height="500" as="geometry"/>
                </mxCell>
                <mxCell id="7" value="&lt;font style=&quot;font-size: 24px&quot; face=&quot;Roboto&quot;&gt;RAM&lt;br&gt;&lt;/font&gt;" style="text;html=1;strokeColor=none;fillColor=none;align=center;verticalAlign=middle;whiteSpace=wrap;rounded=0;strokeWidth=3;fontFamily=Roboto Mono, mono;FType=g;" parent="1" vertex="1">

limitations under the License.
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#ifndef TENSORFLOW_C_EXPERIMENTAL_FILESYSTEM_PLUGINS_GCS_RAM_FILE_BLOCK_CACHE_H_
#define TENSORFLOW_C_EXPERIMENTAL_FILESYSTEM_PLUGINS_GCS_RAM_FILE_BLOCK_CACHE_H_

#include <functional>
#include <iostream>
#include <list>
#include <map>
#include <memory>
#include <string>
#include <vector>

See the License for the specific language governing permissions and
limitations under the License.
==============================================================================*/
#include "tensorflow/c/experimental/filesystem/plugins/gcs/ram_file_block_cache.h"

#include <cstring>
#include <memory>
#include <sstream>
#include <utility>

#include "absl/synchronization/mutex.h"
#include "tensorflow/c/experimental/filesystem/plugins/gcs/cleanup.h"

limitations under the License.
==============================================================================*/

#include "tensorflow/c/experimental/filesystem/plugins/gcs/ram_file_block_cache.h"

#include <cstring>

#include "tensorflow/c/tf_status.h"
#include "tensorflow/c/tf_status_internal.h"
#include "tensorflow/core/lib/core/status_test_util.h"

    deps = [
        "//tensorflow/c:env",
    ],
)

cc_library(
    name = "cleanup",
    hdrs = ["cleanup.h"],
)

cc_library(
    name = "ram_file_block_cache",
    srcs = ["ram_file_block_cache.cc"],
    hdrs = ["ram_file_block_cache.h"],
    deps = [
        ":cleanup",
        "//tensorflow/c:env",
        "//tensorflow/c:logging",
        "//tensorflow/c:tf_status",

そして複数のプロセスは通常、**メモリを共有しません**。これは、実行中の各プロセスがそれぞれ独自の変数やメモリ等を持っていることを意味します。つまり、コード内で大量のメモリを消費している場合、**各プロセス**は同等の量のメモリを消費することになります。

### サーバーメモリー

例えば、あなたのコードが **1GBのサイズの機械学習モデル**をロードする場合、APIで1つのプロセスを実行すると、少なくとも1GBのRAMを消費します。

また、**4つのプロセス**（4つのワーカー）を起動すると、それぞれが1GBのRAMを消費します。つまり、合計でAPIは**4GBのRAM**を消費することになります。

リモートサーバーや仮想マシンのRAMが3GBしかない場合、4GB以上のRAMをロードしようとすると問題が発生します。🚨

Und wenn Ihr entfernter Server oder Ihre virtuelle Maschine nur über 3 GB RAM verfügt, führt der Versuch, mehr als 4 GB RAM zu laden, zu Problemen. 🚨

### Mehrere Prozesse – Ein Beispiel

And if your remote server or virtual machine only has 3 GB of RAM, trying to load more than 4 GB of RAM will cause problems. 🚨

### Multiple Processes - An Example

### 每个进程的内存

现在，当程序将内容加载到内存中时，例如，将机器学习模型加载到变量中，或者将大文件的内容加载到变量中，所有这些都会消耗服务器的一点内存 (RAM) 。

多个进程通常**不共享任何内存**。 这意味着每个正在运行的进程都有自己的东西、变量和内存。 如果您的代码消耗了大量内存，**每个进程**将消耗等量的内存。

### 服务器内存

例如，如果您的代码加载 **1 GB 大小**的机器学习模型，则当您使用 API 运行一个进程时，它将至少消耗 1 GB RAM。 如果您启动 **4 个进程**（4 个工作进程），每个进程将消耗 1 GB RAM。 因此，您的 API 总共将消耗 **4 GB RAM**。

如果您的远程服务器或虚拟机只有 3 GB RAM，尝试加载超过 4 GB RAM 将导致问题。 🚨


### 多进程 - 一个例子