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    为什么FPGA主频比CPU慢，却可以帮其加速？

    为什么FPGA主频比CPU慢，却可以帮其加速？ 我们知道，FPGA的频率一般只有几百MHz，而CPU的频率却高达数GHz。...那么，有不少网友心中就有一个疑问：“为什么FPGA主频比CPU慢，但却可以用来帮CPU做加速?”。 今天，EDN就和大家系统性地讨论下这个问题。...他指出，假设用FPGA完整实现了CPU，然后再跑软件的话，的确比CPU慢。问题是FPGA不会那么干，它会直指问题本质，解决问题。 例如，有两个数组，其中有256个32位数。...就算CPU主频比FPGA快100倍也赶不上啊。话说后来CPU大量的增加SIMD指令，就有点这个意思，不过这相当于提供库函数，没那么灵活。 FPGA并行是真并行，CPU完全没得比。...为什么FPGA成为数据中心尖端技术? 最后再讨论一个话题，就是为什么FPGA一直是数据中心领域最尖端的技术? 有人可能认为，再大的问题(算力)都可以通过堆CPU核心来解决。

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    为什么FPGA主频比CPU慢，但却可以用来帮CPU加速？

    那么，有不少网友心中就有一个疑问：“为什么FPGA主频比CPU慢，但却可以用来帮CPU做加速?”。 今天，EDN就和大家系统性地讨论下这个问题。...但是实际上，单个FPGA的并行度却比CPU要高得多。FPGA的行为是确定性的，用作硬件加速器没有时间片、线程或资源冲突的问题。它始终以完全相同的速度执行一件事。...他指出，假设用FPGA完整实现了CPU，然后再跑软件的话，的确比CPU慢。问题是FPGA不会那么干，它会直指问题本质，解决问题。 例如，有两个数组，其中有256个32位数。...就算CPU主频比FPGA快100倍也赶不上啊。话说后来CPU大量的增加SIMD指令，就有点这个意思，不过这相当于提供库函数，没那么灵活。 FPGA的并行是真并行，CPU完全没得比。...为什么FPGA成为数据中心尖端技术？ 最后再讨论一个话题，就是为什么FPGA一直是数据中心领域最尖端的技术? 有人可能认为，再大的问题(算力)都可以通过堆CPU核心来解决。

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    MongoDB网络传输处理源码实现及性能调优-体验内核性能极致设计

    MongoDB工作线程每次运行完一次task任务后，都会判断本线程的有效运行时间占比，有效运行时间占比=(T1+T2)/(T1+T2+T3)，如果有效运行时间占比小于某个阀值，则该线程自动退出销毁，该阀值由...如何判断线程池中所有线程比较“空闲” control控制线程会在收集线程池中所有工作线程的有效运行时间占比，如果占比小于指定配置的阀值，则代表整个线程池空闲。...新版本中，更重要的一个功能就是control线程在发现线程池压力过大的时候创建新线程的触发情况也进行了统计，这样我们就可以更加直观的查看动态创建的线程是因为什么原因创建的。 8....sysbench慢操作测试原理: 首先写20000万数据到库中，然后通过range操作测试，range操作比较慢，慢操作启动方式： ....为什么并发越高，adaptive动态线程模型性能比Synchronous会更好，而并发低的时候反而更差，原因如下： 1.

    1.4K40

    Boost asio 官方教程

    以下例子显示了为什么这个限制通常不会成为问题。...乍一看，你可能会觉得有些奇怪，为什么异步处理还要调用阻塞式的 run() 方法。 然而，由于应用程序必须防止被中止执行，所以这样做实际上不会有任何问题。...因为线程是在处理器内核上执行的，所以创建比内核数更多的线程是没有意义的。 这样可以确保每个线程在其自己的内核上执行，而没有同一内核上的其它线程与之竞争。 要注意，使用线程并不总是值得的。...那么为什么需要 resolve_handler() 函数呢？ 互联网使用了所谓的IP地址来标识每台PC。 IP地址实际上只是一长串数字，难以记住。...#include asio.hpp> #include boost::asio::io_service io_service; boost::asio::

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    MongoDB transport_layer网络传输层模块源码实现四

    << "starting new reserve threads to unblock service executor"; //一次批量创建这么多线程...Mongodb工作线程每次运行完一次task任务后，都会判断本线程的有效运行时间占比，有效运行时间占比=(T1+T2)/(T1+T2+T3)，如果有效运行时间占比小于某个阀值，则该线程自动退出销毁，该阀值由...如何判断线程池中所有线程比较“空闲” control控制线程会在收集线程池中所有工作线程的有效运行时间占比，如果占比小于指定配置的阀值，则代表整个线程池空闲。...新版本中，更重要的一个功能就是control线程在发现线程池压力过大的时候创建新线程的触发情况也进行了统计，这样我们就可以更加直观的查看动态创建的线程是因为什么原因创建的。...adaptiveServiceExecutorRecursionLimit 由于adaptive采用异步IO操作，因此可能存在线程同时处理多个请求的情况，这时候我们就需要限制这个递归深度，如果深度过大，容易引起部分请求慢的情况

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    c++异步：asio的scheduler实现！

    这个其实tag_invoke机制本身也有跟property相关的对比，个人认为，同样是对库的定制和对泛型的支持的目的，基于cpo的tag invoke本身应该是更值得选择的，而property本身我感觉就比cpo...size_t>::max)()) ++n; return n;} 注意开始处对outstanding_work_数量的判断，如果为0，则run会马上执行scheduler的stop()，并退出，这也是为什么我们之前的测试代码中会创建一个...ctx.poll(); std::this_thread::sleep(1ms);} 这样我们可以在外围更好的组织整个线程的任务执行，这就是有了run()，我们为什么还会需要其他的运行模式的原因，这样整个调度器的执行有更高的自由度...这个分支，如果推送的任务没有得到及时的执行，那么locked_标识依然还是true，则后续推送的任务会被加入到waiting_queue_，而因为waiting_queue_本身是带锁的，这也不难理解，为什么通过...选择winrt_timer_scheduler的原因 如上节提到的，asio默认有好些timer scheduler实现，那我们为什么偏好于使用比较冷门的winrt_timer_scheduler呢?

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    C++异步任务处理与消息可靠性保障指南：从基础到实战

    data_queue.empty();});value=std::move(data_queue.front());//取出元素data_queue.pop();//移除队首元素}};unique_lock为何比lock_guard...测试数据显示，在8线程生产者/8线程消费者场景下，细粒度锁队列的吞吐量比单锁设计提升约2-3倍，且随着线程数增加，优势更加明显[14][15]。...例如循环调用std::async处理单个元素，不仅浪费线程资源，还会因频繁上下文切换拖慢整体性能[3]。...构建可量化的监控体系优化效果需通过工具链和关键指标双重验证：1.性能分析工具链GProf：编译时添加-pg选项，运行后生成gmon.out，执行gprofservergmon.out>analysis.txt可分析函数耗时占比，...例如消息队列优化后，若批处理使I/O次数减少60%，且msg_status_persisted占比提升至99.9%，则可判定优化有效。

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    服务器开发语言比较

    语言无法编译为DLL，也不支持DLL加载（linux平台的.so加载忽略不计） Web对接：非常方便， 代码精简 崩溃处理：崩溃后以命令行方式打印出栈，程序内可以捕获任何崩溃错误并继续运行 网络库编写难度：简单，比C...可精确到函数级的热更新 Web对接：有一些http支持，通过社区慢慢进行完善 崩溃处理：lua天生可以捕获错误 网络库编写难度：自带，无需编写 第三方网络库及框架数量：通过社区慢慢完善 C++ 开发效率：编译慢，...年经验的熟手仍然会写出崩溃和泄露代码 热更新：可通过DLL进行 Web对接：代码啰嗦，第三方库少 崩溃处理：Windows下可使用SEH捕获段异常，其他平台只能通过崩溃后进行coredump分析，容错非常差 网络库编写难度：基于asio

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    服务器开发语言比较

    语言无法编译为DLL，也不支持DLL加载（linux平台的.so加载忽略不计） Web对接：非常方便， 代码精简 崩溃处理：崩溃后以命令行方式打印出栈，程序内可以捕获任何崩溃错误并继续运行 网络库编写难度：简单，比C...可精确到函数级的热更新 Web对接：有一些http支持，通过社区慢慢进行完善 崩溃处理：lua天生可以捕获错误 网络库编写难度：自带，无需编写 第三方网络库及框架数量：通过社区慢慢完善 C++ 开发效率：编译慢，...年经验的熟手仍然会写出崩溃和泄露代码 热更新：可通过DLL进行 Web对接：代码啰嗦，第三方库少 崩溃处理：Windows下可使用SEH捕获段异常，其他平台只能通过崩溃后进行coredump分析，容错非常差 网络库编写难度：基于asio

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    C++网络库都干了什么？

    ASIO 也实现为 Proactor ，而 libevent 实现为 Reactor 模式 。...为什么要将数据全部读取出来？这又设计到 epoll 的两种触发模式，水平触发和边缘触发。...水平触发比边缘触发效率要低一些，在 epoll 内部实现上，用了两个数据结构，用红黑树来管理监测的 socket，每个节点上对应存放着 socket handle 和触发的回调函数指针。...读饥渴：就是如果两个 socket 在同一个线程中触发了读取事件，而前一个 socket 的数据量较大，后一个 socket 就会一直等待读取，对客户端看来就是服务器反应慢。...在初始化 IOCP handle 的时候，有一个参数就是告知其创建几个网络 IO 线程，但是 epoll 没有管这么多。

    2.4K50
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