- Bumped Dashboard version to v1.10.0 ([#68450](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/68450), [@jeefy](https://github.com/jeefy))
- Added env variables to control CPU requests of kube-controller-manager and kube-scheduler. ([#68823](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/68823), [@loburm](https://github.com/loburm))

          CI_DOCKER_BUILD_EXTRA_PARAMS="--build-arg py_major_minor_version=${{ matrix.pyver }} --build-arg is_nightly=${is_nightly} --build-arg tf_project_name=${tf_project_name}" \

---

Exemplos comuns de operações limitadas por CPU são coisas que exigem processamento matemático complexo.

Por exemplo:

* **Processamento de áudio** ou **imagem**

	if err != nil {
		return nil, grid.NewRemoteErr(err)
	}
	info := getLocalServerProperty(globalEndpoints, &r, metrics)
	return madminServerProperties.NewJSONWith(&info), nil
}

// GetCPUsHandler - returns CPU info.
func (s *peerRESTServer) GetCPUsHandler(_ *grid.MSS) (*grid.JSON[madmin.CPUs], *grid.RemoteErr) {
	info := madmin.GetCPUs(context.Background(), globalLocalNodeName)
	return madminCPUs.NewJSONWith(&info), nil
}

          CI_DOCKER_BUILD_EXTRA_PARAMS="--build-arg py_major_minor_version=${{ matrix.pyver }} --build-arg is_nightly=${is_nightly} --build-arg tf_project_name=${tf_project_name}" \
          ./tensorflow/tools/ci_build/ci_build.sh cpu.arm64 bash tensorflow/tools/ci_build/rel/ubuntu/cpu_arm64_test_build.sh
      - name: Upload pip wheel to PyPI

          "interval": "",
          "legendFormat": "{{server}}",
          "range": true,
          "refId": "A"
        }
      ],
      "title": "CPU Usage",
      "type": "gauge"
    },
    {
      "datasource": {
        "type": "prometheus",
        "uid": "${DS_PROMETHEUS}"
      },

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。

## Concepts de déploiement { #deployment-concepts }

Ici, vous avez vu comment utiliser plusieurs workers pour paralléliser l'exécution de l'application, tirer parti de plusieurs cœurs du CPU et être en mesure de servir davantage de requêtes.

  ASSERT_EQ(TF_OK, TF_GetCode(s)) << TF_Message(s);
  TF_DeleteGraph(graph);
  TF_DeleteStatus(s);
}

// If `device` is non-empty, run Min op on that device.
// Otherwise run it on the default device (CPU).
void RunMinTest(const std::string& device, bool use_XLA) {
  TF_Status* s = TF_NewStatus();
  TF_Graph* graph = TF_NewGraph();

  // Make a placeholder operation.
  TF_Operation* feed = Placeholder(graph, s);

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Typische Beispiele für CPU-lastige Vorgänge sind Dinge, die komplexe mathematische Berechnungen erfordern.

Zum Beispiel:

* **Audio-** oder **Bildbearbeitung**.