CJALR	X5					// 8292
	CBEQZ	X10, 1(PC)				// 09c1
	CBNEZ	X10, 1(PC)				// 09e1

	// 26.5.1: Compressed Integer Constant-Generation Instructions
	CLI	$-32, X5				// 8152
	CLI	$31, X5					// fd42
	CLUI	$-32, X5				// 8172
	CLUI	$31, X5					// fd62

	// 26.5.2: Compressed Integer Register-Immediate Operations
	CADD	$-32, X5				// 8112
	CADD	$31, X5					// fd02
	CADDI	$-32, X5				// 8112
	CADDI	$31, X5					// fd02

- Fixes regression in CPUManager that caused freeing of exclusive CPUs at incorrect times ([#90377](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/90377), [@cbf123](https://github.com/cbf123)) [SIG Cloud Provider and Node]

#endif  // !IS_MOBILE_PLATFORM

using tensorflow::string;

namespace {

string DeviceName(const tensorflow::Device* d) {
  return (d == nullptr) ? "cpu:0" : d->name();
}

// Annotate eager runtime construction context to the given `function_def` as
// an attribute.
void AnnotateEagerRuntimeConstructionContext(
    tensorflow::FunctionDef& function_def) {

un proceso Uvicorn ejecutando tu aplicación FastAPI). Todos serían **contenedores idénticos**, ejecutando lo mismo, pero cada uno con su propio proceso, memoria, etc. De esa forma, aprovecharías la **paralelización** en **diferentes núcleos** de la CPU, o incluso en **diferentes máquinas**.

Y el sistema de contenedores distribuido con el **load balancer** **distribuiría las requests** a cada uno de los contenedores con tu aplicación **en turnos**. Así, cada request podría ser manejada por...

FastAPI-Anwendung ausführt). Es wären alles **identische Container**, die das Gleiche ausführen, welche aber jeweils über einen eigenen Prozess, Speicher, usw. verfügen. Auf diese Weise würden Sie die **Parallelisierung** in **verschiedenen Kernen** der CPU nutzen. Oder sogar in **verschiedenen Maschinen**.

Und das verteilte Containersystem mit dem **Load Balancer** würde **die Requests abwechselnd** an jeden einzelnen Container mit Ihrer Anwendung verteilen. Jeder Request könnte also von einem...

pkg debug/elf, method (R_RISCV) GoString() string
pkg debug/elf, method (R_RISCV) String() string
pkg debug/elf, type R_RISCV int
pkg debug/macho, const CpuArm64 = 16777228
pkg debug/macho, const CpuArm64 Cpu
pkg debug/pe, const IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_ARCHITECTURE = 7
pkg debug/pe, const IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_ARCHITECTURE ideal-int
pkg debug/pe, const IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_BASERELOC = 5

processo Uvicorn executando seu aplicativo FastAPI). Todos seriam **contêineres idênticos**, executando a mesma coisa, mas cada um com seu próprio processo, memória, etc. Dessa forma, você aproveitaria a **paralelização** em **núcleos diferentes** da CPU, ou até mesmo em **máquinas diferentes**.

E o sistema de contêiner com o **balanceador de carga** iria **distribuir as solicitações** para cada um dos contêineres com seu aplicativo **em turnos**. Portanto, cada solicitação poderia ser tratada...

	erasureLockOwner string

	// List of endpoints provided on the command line.
	endpoints PoolEndpoints

	// String version of all the endpoints, an optimization
	// to avoid url.String() conversion taking CPU on
	// large disk setups.
	endpointStrings []string

	// Total number of sets and the number of disks per set.
	setCount, setDriveCount int
	defaultParityCount      int

	poolIndex int

앱을 실행하는 각 컨테이너는 보통 **프로세스 하나만** 가집니다(예: FastAPI 애플리케이션을 실행하는 Uvicorn 프로세스). 모두 같은 것을 실행하는 **동일한 컨테이너**이지만, 각자 고유한 프로세스, 메모리 등을 가집니다. 이렇게 하면 CPU의 **서로 다른 코어** 또는 **서로 다른 머신**에서 **병렬화**의 이점을 얻을 수 있습니다.

그리고 **로드 밸런서**가 있는 분산 컨테이너 시스템은 여러분의 앱을 실행하는 각 컨테이너에 **번갈아가며** 요청을 **분산**합니다. 따라서 각 요청은 여러분의 앱을 실행하는 여러 **복제된 컨테이너** 중 하나에서 처리될 수 있습니다.

使用 Kubernetes 或類似的分散式容器管理系統時，使用其內部網路機制可以讓在主「埠口」上監聽的單一「負載平衡器」，把通訊（請求）傳遞給可能的「多個執行你應用的容器」。

每個執行你應用的容器通常只有「單一行程」（例如執行你的 FastAPI 應用的 Uvicorn 行程）。它們都是「相同的容器」，執行相同的東西，但各自擁有自己的行程、記憶體等。如此即可在 CPU 的「不同核心」、甚至是「不同機器」上發揮「平行化」的效益。

而分散式容器系統中的「負載平衡器」會「輪流」把請求分配給各個執行你應用的容器。因此，每個請求都可能由多個「複製的容器」中的其中一個來處理。

通常這個「負載平衡器」也能處理送往叢集中「其他」應用的請求（例如不同網域，或不同 URL 路徑前綴），並把通訊轉送到該「其他」應用對應的容器。