我已经在 SQL Server 上安装了机器学习服务，以便能够运行 R 脚本（从存储过程中调用）。
现在有几个这样的存储过程作为将日期填充到 Power BI 的脚本的一部分。因为我们从 Power BI 服务刷新运行这些存储过程，所以它们似乎是并行运行的，并且在运行时会消耗大量 CPU。这会降低其他（更关键的）进程的服务器速度。在任务管理器中，当调用刷新时，通常有多达 10 个 RTerm.exe 实例同时运行。
当运行这些存储过程中的一个时，有时一个实例，但通常是多个 RTerm.exe 实例开始在服务器上运行。
有没有办法限制 ML 服务/R，使其只能访问一部分可用的 CPU 或资源，并且我们可以确保它消耗的资源不会超过规定的最大值？人们是否已经部署了其他策略来解决此问题？