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记一次Node项目的优化

profile主要会用于查找内存泄漏、函数调用堆栈内存大小之类的问题，所以本次优化没有考虑profile的使用 而且我个人觉得贴那么几张内存快照没有任何意义(在本次优化中)，不如拿出些实际的优化前后代码对比来得实在...，基本上是指部分数据过滤的实现 过滤相关的主要体现在一些列表数据接口中，因为要根据业务逻辑进行一些过滤之类的操作： 过滤的参考来自于另一份生成好的数据集 过滤的参考来自于Redis 其实第一种数据也是通过...降低网络传输成本 杜绝Hash的滥用 确实，使用hgetall是一件非常省心的事情，不管Redis的这个Hash里边有什么，我都会获取到。 但是，这个确实会造成一些性能上的问题。...async、await，在Node.js中的异步编程就变得很清晰，我们可以将异步函数写成如下格式： async function func () { let data1 = await getData1...你舒服了程序也舒服，程序只有在getData1获取到返回值以后才会去执行getData2的请求，然后又陷入了等待回调的过程中。 这个就是很常见的滥用异步函数的地方。

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基于Hadoop集群的大规模分布式深度学习

前言 在过去的十年里，Yahoo一直持续投资建设和扩展Apache Hadoop集群，到目前为止共有超过4万台服务器和600PB数据分布在19个集群上。...为使深度学习技术惠及更多的Yahoo产品，最近我们把此项技术迁移到自己的Hadoop集群上。基于Hadoop的深度学习主要有这些优点： 深度学习过程可以直接在我们存储数据的Hadoop集群上完成。...避免了数据在Hadoop集群和深度学习集群之间的不必要传输。 深度学习可以被定义为一流的Apache Oozie工作流，使用Hadoop进行数据处理和Spark管道进行机器学习。...Ethernet作为对外通信的主要接口，Infiniband在GPU之间提供10倍以上速率的数据传输，并且支持通过RDMA直接访问GPU内存。...通过利用YARN最近推出的节点标签功能（YARN-796），我们可以在jobs中声明容器是在CPU还是GPU节点加载。GPU节点的容器能使用Infiniband以极高的速度交换数据。

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    【java网络】编程基础

    ：流套接字使用传输控制协议TCP进行数据传输，而数据报套接字使用的是用户数据报协议UDP进行数据传输 1、客户/服务器计算模式 网络程序设计通常涉及一个服务器和一个或多个客户，客户向服务器发送请求，服务器响应请求...1.2、客户套接字 创建服务器套接字之后，服务器可以使用下述数据监听连接： Socket socket= serverSocket.accept(); 这个语句会一直等待，直到一个客户与服务器套接字建立连接...OutputStream output=socket.getOutputStream(); InputStream流和OutputStream流涌来读取或写入字节 2、网络地址类InetAddress 有时候想知道谁正连接在服务器上...为了通信，它们建立连接，传输数据，然后关闭连接。流套接字使用TCP协议进行数据传输。 如果客户与服务器通过数据报套接字进行通信，它们之间没有点对点的专用通道，数据是用分组进行传输的。...(byte[] buf,int length,InetAddress host,int port) 一旦创建了数据报分组，就可以使用getData方法和setData方法获取和设置分组中的数据 5.2、

    1.4K90

    CUDA新手要首先弄清楚的这些问题

    但是，这不是自动完成的，而是完全由你，来控制如何使用多卡。请参阅GPU计算SDK中的“multiGPU”示例，以获得编程多个GPU的示例。...4 问：我能同时进行CUDA计算和CUDA数据传输么？ 答复：CUDA支持通过多流，在GPU计算和数据传输在时间上重叠/同时进行。...答复：内存传输的性能取决于许多因素，包括传输的大小和使用的系统主板的类型。您可以使用来自SDK的bandwidthtest样例来测量系统上的带宽。...在GPU上以数据并行的方式实现算法时，操作的顺序通常是不同的。...10 问：如何查看程序生成的PTX代码? 答复：VS里面可以直接在CUDA C/C++属性里改。命令行需要用nvcc -keep选项指定（保留中间文件）。

    2.2K10

    对于CUDA Fortran开发者来说，函数传参真这么麻烦么？

    有天，有人在论坛上问了一个问题： 我想创建一个data区域来减少subroutine之间的数据传递（阅读原文查看楼主的代码），这样就不必在subroutine之间进行一次次的数据拷贝到设备再拷贝回主机再拷贝回设备计算...，请问这种数据传输操作可行吗？...如果可行的话，请问该如何操作呢？我只知道present导语能够告知编译器该变量已经存在于数据区域中，那么如何让GPU计算得出的变量滞留在设备内存中，直接供给下一个subroutine使用呢？...直到数据区域结束再指明需要将哪些变量传输回主机内存。 代码有点长，大神终于抽开时间看了一下。 1. 首先，强烈反对使用common的形式进行数据传递。...可见，数据在data_init()的时候，由enter data导语在设备端创建并由主机端传输到设备端；在连续5次调用data_cal()时，数据一直在设备端，供函数使用，并没有额外传输；在最后data_finalize

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    讲解Distributed package doesn‘t have NCCL built in

    NCCL是一种优化的通信库，用于在多个GPU之间进行快速的数据传输和同步。PyTorch中的分布式训练依赖于NCCL来实现高效的数据并行计算和参数更新，因此缺少NCCL会导致上述错误的出现。...然后，我们定义了一个简单的神经网络模型，并使用DistributedDataParallel将模型放置到CUDA设备上。...它能够直接在GPU内存之间传输数据，而无需通过CPU中转，从而提高了通信的效率。网络拓扑感知：NCCL可以感知到集群中各个节点的拓扑结构，并根据拓扑结构来优化数据的通信方式。...高性能：NCCL使用了底层的优化技术，如CUDA和RDMA，以及各种优化算法来提供高性能的通信服务。它能够在多个GPU之间实现低延迟和高带宽的数据传输。...NCCL是一个专为GPU集群和多GPU协作而设计的通信库。它提供了高效的数据传输和通信算法，能够显著加速分布式深度学习和其他并行计算任务。

    2.8K10

    GPU加持，TensorFlow Lite更快了

    神经网络模型越复杂，GPU加速越重要，这些模型可以更好地利用GPU，例如计算密集的预测、分段或分类任务。在非常小的模型上，可能没什么加速，使用CPU反而更有利，可以避免内存传输中固有的延迟代价。...我该如何使用它？ 教程 最简单的入门方法是按照我们的教程，使用带GPU支持的TensorFlow Lite演示应用程序。以下简要概述它们的使用。更多的信息，请参阅我们的完整文档。...GPU后端目前支持选择操作（参见文档）。如果你的模型仅包含这些操作，将运行得最快，而不受支持的GPU操作将自动回退到CPU。 它是如何工作的？...由于GPU在4通道数据结构中效率最高，因此通道大小不等于4的张量将重新整形为更加GPU友好的布局。 执行着色器程序：将上述着色器程序插入命令缓冲区队列，GPU将这些程序输出。...必要时将输出移动到CPU：一旦深度神经网络完成处理，框架将结果从GPU内存复制到CPU内存，除非网络输出可以直接在屏幕上呈现并且不需要这种传输。

    1.6K20

    ​golang如何使用原生RPC及微服务简述

    golang如何使用原生RPC及微服务简述 微服务 1....通信协议机制 广义上的协议栈分为共有协议和私有协议 共有协议 例如HTTP，SMPP，WEBSERVICE都是共有协议，拥有通用型上，公网传输的能力上 有优势 私有协议 内部约定而成的协议，弊端多，但是可以高度的定制化...，如请求参数，响应结果的命令 控制命令 一般为功能管理命令，如心跳命令等 命令的协议 一般是使用序列化协议，不同的协议在编码效率和传输效率上都不相同，如 通信模式 oneway -- 不关心响应，请求线程不会被阻塞...简易GO语言原生RPC 大概分为如下4个步骤： 设计数据结构和方法 实现方法 注册服务 客户端连接服务端，调用服务端的方法 往下看有golang如何使用原生rpc的案例 rpc调用和服务监控 RPC相关内容...原生rpc的使用 golang官方的net/rpc库使用encoding/gob进行编解码，支持tcp和http数据传输方式 server1.go package main import ( "

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    基于Hadoop集群的大规模分布式深度学习

    前言 在过去的十年里，Yahoo一直持续投资建设和扩展Apache Hadoop集群，到目前为止共有超过4万台服务器和600PB数据分布在19个集群上。...为使深度学习技术惠及更多的Yahoo产品，最近我们把此项技术迁移到自己的Hadoop集群上。基于Hadoop的深度学习主要有这些优点： 深度学习过程可以直接在我们存储数据的Hadoop集群上完成。...避免了数据在Hadoop集群和深度学习集群之间的不必要传输。 深度学习可以被定义为一流的Apache Oozie工作流，使用Hadoop进行数据处理和Spark管道进行机器学习。...Ethernet作为对外通信的主要接口，Infiniband在GPU之间提供10倍以上速率的数据传输，并且支持通过RDMA直接访问GPU内存。...开源资源 秉承Yahoo的开源承诺，我们向github.com/BVLC/caffe上传了一部分代码： #2114…允许Caffe在单台计算机上使用多个GPU #1148…支持计算机之间以RDMA协议传输数据

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    GoLang协程与通道---中

    继续看示例 goroutine2.go：我们如何在通道的 sendData() 完成的时候发送一个信号，getData() 又如何检测到通道是否关闭或阻塞？...如果程序工作在多核心的机器上，大部分时间只用到了一个处理器。可以通过使用带缓冲（缓冲空间大于 0）的通道来改善。比如，缓冲大小为 100，迭代器在阻塞之前，至少可以从容器获得 100 个元素。...然而，这实际上加倍了迭代容器所需要的内存使用量，所以通道的容量需要限制一下最大值。记录运行时间和性能测试可以帮助你找到最小的缓存容量带来最好的性能。...在 select 中使用发送操作并且有 default 可以确保发送不被阻塞！如果没有 default，select 就会一直阻塞。...因为 recover 总是返回 nil，除非直接在 defer 修饰的函数中调用，defer 修饰的代码可以调用那些自身可以使用 panic 和 recover 避免失败的库例程（库函数）。

    1.1K10

    树莓派的cpu与gpu通信设计浅析

    摄像头的MIPI数据传输线连接在GPU上，其摄像头SCCB连接在CPU上。 GPU上运行着一个RTOS，就是VCOS其实是基于ThreadX系统实现的。CPU与GPU共享RAM。...当启动图像传输的时候，实际上就是首先由GPU出来图像时序，然后将图像放到RAM中，CPU与GPU通过VCHI管道进行通信，启动DMA将图像传递到CPU可以访问的内存区域。 那么GPU有哪些功能呢？...例如在树莓派4上其外设的地址为0xFE000000。上述就是CPU核操作GPU时的寄存器的布局。寄存器并不多，只需要判断状态即可。 当进行通信时，要往寄存器写的数据是什么?...4.framebuff图像访问 上述基本上讲述了cpu和gpu的访问流程，那么如果想使用树莓派的hdmi接口进行图像显示，该如何进行设计呢？...总之在使用树莓派GPU和CPU的通信过程中，弄清楚BCM的SOC的设计思想，注意几个寄存器，并且注意消息的传输格式，那么访问GPU时就不是什么很大的问题了。

    1.8K20

    ZooKeeper系列文章：ZooKeeper 源码和实践揭秘（三）

    坚持主要目的，不先陷入解析源码的繁琐的实现上，而是从系统和底层看 ZooKeeper 如何运行，通过从高层次介绍其所使用的协议，以及 ZooKeeper 所采用的在提高性能的同时还具备容错能力的机制。...以同步版本的 GetData 为例 Watcher 接口的定义，如果设置了监视点，我们要实现 process 函数。...客户端 GetData() 客户端 submitRequest() 服务端如何处理 GetData 请求呢，由于是读请求，我们可以直接看 FinalRequestProcessor 处理器的 public...，经过数据转换，再通过适当的接口下发到设备上。...当某个追随者最初与群首建立连接时，它们之间会传输相当多的数据，尤其是追随者落后整体很多时。配置 initLimit 参数值取决于群首与追随者之间的网络传输速度情况，以及传输的数据量大小。

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    golang如何使用原生RPC及微服务简述

    通信协议机制 广义上的协议栈分为共有协议和私有协议 共有协议 例如 HTTP，SMPP，WEBSERVICE都是共有协议，拥有通用型上，公网传输的能力上 有优势 私有协议 内部约定而成的协议，弊端多，但是...，如请求参数，响应结果的命令 控制命令 一般为功能管理命令，如心跳命令等 命令的协议 一般是使用序列化协议，不同的协议在编码效率和传输效率上都不相同，如 image 通信模式 oneway -- 不关心响应...简易GO语言原生RPC 大概分为如下4个步骤： 设计数据结构和方法 实现方法 注册服务 客户端连接服务端，调用服务端的方法 往下看有golang如何使用原生rpc的案例 rpc调用和服务监控 RPC相关内容...原生rpc的使用 golang官方的net/rpc库使用 encoding/gob 进行编解码， 支持tcp和http数据传输方式 server1.go package main import (...// 创建客户端对象 // 需要声明函数原型 var getdata func(int) (Data, error) CallRPCFun(conn, "GetData", &getdata

    1.1K00

    GPU算力爆发下的IO瓶颈，是怎么一回事

    GDS如何工作？ GDS的核心目标是绕过CPU与主机内存的中转环节，在存储设备与GPU显存间建立端到端直连通道，消除传统I/O路径中的冗余数据拷贝与CPU性能瓶颈。...• 有序性控制：使用内存屏障指令（如CUDA的“__threadfence()”函数）或硬件定义的顺序规则（如“写后读”语义），约束多设备操作的全局可见顺序。...• 无锁同步：基于硬件原子操作或设备间共享状态标记（如信号量），直接在GPU与存储设备间完成同步，数据传输阶段无需CPU介入。...传统I/O传输路径 在未使用GDS技术的传统GPU加速系统中，数据从存储设备到GPU显存的传输必须经过主机内存中转。...其核心机制为： • 硬件级传输控制：基于PCIe P2P与DMA技术，通过cuFileRead/cuFileWrite函数直接调度存储设备（如NVMe SSD）与GPU显存间的数据传输，规避传统I/O路径中的内存拷贝

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    UE4中的DynamicTexture数据更新

    最近在UE4中实现了程序实时生成的Mesh顶点动画， 使用的顶点数目很多（几十万量级） 一开始是创建Dynamic Vertex Buffer， 然后每帧去更新顶点数据，发现效率比较低 效率的瓶颈在顶点坐标的计算上...， 毕竟数量有点多 于是改成了基于Vertex Texture(Material中的World Position Offset)的实现，那VB就不用更新了， 只需要每帧更新Texture 这么做虽然传输的数据量是一致的...DynamicTexture->UpdateResource(); } 改完一测， Crash了, 仔细一看， 原来是FTexture2D::UpdateResource()中会重新创建D3D Texture对象，相关函数必须是...void ADynamicTextureTestCharacter::UpdateInRenderThread() { FVector4* Dest = DataBuffer.GetData();...// Height RHIUpdateTexture2D( Context.DestTextureResource->GetTexture2DRHI(), // Destination GPU

    3.1K110

    独家 | 教你使用Keras on Google Colab（免费GPU）微调深度神经网络

    本文将指导您如何使用Google上的Keras微调VGG-16网络。 简介 在CPU上训练深度神经网络很困难。...本教程将指导您如何使用Google Colaboratory上的Keras微调VGG-16网络，这是一个免费的GPU云平台。...如果您是Google Colab的新手，这是适合您的地方，您将了解到： 如何在Colab上创建您的第一个Jupyter笔记本并使用免费的GPU。 如何在Colab上上传和使用自定义数据集。...然后选择您的运行时间类型，从硬件加速器下拉菜单中选择GPU并保存您的设置，如下图所示： ? 3. 将您的自定义数据集上传到Colab 您已将笔记本设置为在GPU上运行。...创建一个从Colab加载数据的函数。

    4.2K10

    原生RPC介绍

    通信协议机制 广义上的协议栈分为共有协议和私有协议 共有协议 例如 HTTP，SMPP，WEBSERVICE都是共有协议，拥有通用型上，公网传输的能力上 有优势 私有协议 内部约定而成的协议，弊端多，但是...，如请求参数，响应结果的命令 控制命令 一般为功能管理命令，如心跳命令等 命令的协议 一般是使用序列化协议，不同的协议在编码效率和传输效率上都不相同，如 image 通信模式 oneway -- 不关心响应...简易GO语言原生RPC 大概分为如下4个步骤： 设计数据结构和方法 实现方法 注册服务 客户端连接服务端，调用服务端的方法 往下看有golang如何使用原生rpc的案例 rpc调用和服务监控 RPC相关内容...原生rpc的使用 golang官方的net/rpc库使用 encoding/gob 进行编解码， 支持tcp和http数据传输方式 server1.go package main import (...// 创建客户端对象 // 需要声明函数原型 var getdata func(int) (Data, error) CallRPCFun(conn, "GetData", &getdata

    1.6K10

    基于Hadoop集群的大规模分布式深度学习

    转自|CSDN:http://www.csdn.net/ 前言 在过去的十年里，Yahoo一直持续投资建设和扩展Apache Hadoop集群，到目前为止共有超过4万台服务器和600PB数据分布在19个集群上...为使深度学习技术惠及更多的Yahoo产品，最近我们把此项技术迁移到自己的Hadoop集群上。基于Hadoop的深度学习主要有这些优点： 深度学习过程可以直接在我们存储数据的Hadoop集群上完成。...避免了数据在Hadoop集群和深度学习集群之间的不必要传输。 深度学习可以被定义为一流的Apache Oozie工作流，使用Hadoop进行数据处理和Spark管道进行机器学习。...Ethernet作为对外通信的主要接口，Infiniband在GPU之间提供10倍以上速率的数据传输，并且支持通过RDMA直接访问GPU内存。...开源资源 秉承Yahoo的开源承诺，我们向github.com/BVLC/caffe上传了一部分代码： #2114…允许Caffe在单台计算机上使用多个GPU #1148…支持计算机之间以RDMA协议传输数据

    2K80

    Yahoo基于Hadoop集群的大规模分布式深度学习

    前言 在过去的十年里，Yahoo一直持续投资建设和扩展Apache Hadoop集群，到目前为止共有超过4万台服务器和600PB数据分布在19个集群上。...为使深度学习技术惠及更多的Yahoo产品，最近我们把此项技术迁移到自己的Hadoop集群上。基于Hadoop的深度学习主要有这些优点： 深度学习过程可以直接在我们存储数据的Hadoop集群上完成。...避免了数据在Hadoop集群和深度学习集群之间的不必要传输。 深度学习可以被定义为一流的Apache Oozie工作流，使用Hadoop进行数据处理和Spark管道进行机器学习。...Ethernet作为对外通信的主要接口，Infiniband在GPU之间提供10倍以上速率的数据传输，并且支持通过RDMA直接访问GPU内存。...开源资源 秉承Yahoo的开源承诺，我们向github.com/BVLC/caffe上传了一部分代码： #2114…允许Caffe在单台计算机上使用多个GPU #1148…支持计算机之间以RDMA协议传输数据

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    HTML5 - 拖放

    ondragenter 当拖动中鼠标第一次进入一个元素时触发 ondragover 当拖动中的鼠标移动经过一个元素时触发 ondragleave 当拖动中的鼠标离开元素时触发 ondrop 当拖动操作结束并释放于释放元素上触发...dropEffect 拖放的操作类型，决定了浏览器如何显示鼠标形状 items 属性返回所有项与相关格式的所有文件 setData(format,data) 在dragstart事件调用此函数在dataTransfer...对象中存储数据 getData(format) 从dataTransfer对象取出数据 setDragImage(element,x,y) 使用存在的图像元素作为拖动图像 addElement(element...) 提供一个页面元素作为参考，同时使用此参数作为拖放反馈图像 clearData() 表示清空所有已注册数据，带参数则清除指定的注册数据(此方法不需要传参99) 具体API请参照：https://developer.mozilla.org...它可以保存一项或多项数据、一种或多数数据类型。通俗一点讲，就是可以通过它来传输被拖动的数据，以便在拖拽结束的时候，对数据进行其他的操作。 <!

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