空间的减少是指在云计算领域中,如何降低存储空间的使用量。以下是几种常见的方法和技术:
总之,在云计算中,通过数据压缩、数据去重、数据归档、数据分片和分布式存储、数据删除和彻底清理等手段,可以有效地减少存储空间的使用量,提高存储效率。
零拷贝是一种计算机操作,其中计算机的操作系统减少了在从一个应用程序到另一个或从应用程序到操作系统的数据传输过程中所需的数据复制次数。这种技术尤其在处理大量数据时非常有用,因为它可以显著减少CPU的使用率,减少上下文切换,以及减少数据在系统中的传输时间。
MongoDB是当今最受欢迎的非关系型数据库之一,它支持多种类型的索引,包括单字段索引、复合索引、文本索引和地理空间索引等。稀疏索引是MongoDB中一种特殊的索引类型,用于对缺少某个字段值的文档进行索引。与普通索引不同,稀疏索引可以帮助MongoDB应用程序优化查询性能、减少存储空间,提高数据访问效率。
FullGC是对整个堆进行垃圾回收, 会引起STW(stop the world),影响整个服务的运行.
在本文中,作者观察到在应用ViT进行图像识别时存在两级冗余。首先,固定整个网络的Token数量会在空间层面产生冗余特征;其次,不同Transformer之间的注意力图是冗余的。
数据中心空间是指可供服务器存储在数据设施中的租用空间区域,包括机架、机柜、私人套装等,它通常每周 7 天、每天 24 小时监控所有电气和机械系统,如今,越来越多的公司选择空间更大的数据中心来满足其不断增长的存储需求。
第 0 平面,原图大小:25.83KB 压缩后大小:9.11KB 压缩率64.74%(即比原图减少了多少空间) 第 1 平面,原图大小:25.83KB 压缩后大小:21.36KB 压缩率17.29%(即比原图减少了多少空间) 第 2 平面,原图大小:25.83KB 压缩后大小:33.71KB 压缩率-30.51%(即比原图减少了多少空间) 第 3 平面,原图大小:25.83KB 压缩后大小:51.68KB 压缩率-100.06%(即比原图减少了多少空间) 第 4 平面,原图大小:25.83KB 压缩后大小:73.05KB 压缩率-182.82%(即比原图减少了多少空间) 第 5 平面,原图大小:25.83KB 压缩后大小:89.63KB 压缩率-246.99%(即比原图减少了多少空间) 第 6 平面,原图大小:25.83KB 压缩后大小:96.95KB 压缩率-275.33%(即比原图减少了多少空间) 第 7 平面,原图大小:25.83KB 压缩后大小:94.04KB 压缩率-264.06%(即比原图减少了多少空间) 只对第一和第二层进行编码压缩 原图大小:206.64KB 压缩后大小:185.45KB 压缩率10.25%(即比原图减少了多少空间)
执行SQL查询时,主要的几个瓶颈在于:CPU运算速度、内存缓存区大小、磁盘IO速度。而对于大数据量数据的查询,其瓶颈则一般集中于磁盘IO,以及内存缓存。那么为了提高SQL查询的效率,一方面我们需要考虑尽量减少查询设计的数据条目数——建立索引,设立分区;另一方面,我们也可以考虑切实减少数据表物理大小,从而减少IO大小。在SQL Server 2008中,最新提供了一项功能“压缩(Compression)”,就是用于减少数据表、索引物理大小。 设置压缩 在企业管理器中,在需要压缩的表或索引上右键选择S
其中,论文一作陈云鹏现于新加坡国立大学读博士,师从颜水成和冯佳时,两人也是这篇论文的作者。其他作者来自Facebook AI。
PyTorch是一个开源的机器学习框架,它提供了丰富的高级功能,可以帮助用户更轻松地构建和训练深度神经网络模型。
其中有段话:在gc的统计信息中,如果老年代接近满了, 减少用于缓存的内存(通过减小spark.memory.Fraction)。 缓存较少的对象比降低运行速度对我们来说更有好处。 另外,可以考虑减少年轻代。可以通过减小-Xmn参数设置的值,假如使用的话。 假如没有设置可以修改JVM的NewRation参数。 大多数JVMs默认值是2,意思是老年代占用了三分之二的总内存。 这个值要足够大,相当于扩展了spark.memory.fraction.
OutOfMemoryError 异常原因:可能真的数据量太大、可能要数据显示的太多、可能内存泄露
数据库操作中最为耗时的操作就是 IO 处理,大部分数据库操作 90% 以上的时间都花在了 IO 读写上面。所以减少 IO 次数可以在很大程度上提高数据库操作的性能。
文件管理在操作系统中负责文件的存储、检索、共享和保护。管理空闲空间是其中的一项重要任务,以确保文件系统的高效和灵活性。常见的空闲空间管理方法有空闲区表法、空闲链表法、位示图法和成组链表法。
模型轻量化加速是深度学习领域的重要研究方向,旨在减小模型的体积和计算复杂度,从而提高在资源受限设备上的运行效率,模型参数量在轻量化加速中扮演着至关重要的角色。
Full GC 的成本远高于 Mirror GC 因此某些情况下,尽量让对象进入新生代,虽然大部分情况下,JVM 会尝试在 Eden 区分配对象,但是由于空间紧张,新生代的数据会提前进入老年代。因此最大限度的避免新对象直接进入老年代。
摘要:训练大型语言模型(LLMs)面临着显著的内存挑战,主要是由于权重和优化器状态的不断增大。常见的内存降低方法,如低秩适应(LoRA),在每一层中向冻结的预训练权重添加一个可训练的低秩矩阵,从而减少可训练参数和优化器状态。然而,这些方法通常在预训练和微调阶段的性能上都不如使用全秩权重训练,因为它们将参数搜索限制在低秩子空间中,改变了训练动态,并且可能需要全秩热启动。在这项工作中,我们提出了Gradient Low-Rank Projection(GaLore),一种允许全参数学习但比LoRA等常见低秩适应方法更节省内存的训练策略。我们的方法在优化器状态的内存使用上最多减少了65.5%,同时在使用C4数据集进行LLaMA 1B和7B架构的预训练以及在GLUE任务上对RoBERTa进行微调时,保持了效率和性能。我们的8位GaLore相较于BF16基准,将优化器内存进一步降低了82.5%,总训练内存降低了63.3%。值得注意的是,我们首次证明了在具有24GB内存的消费级GPU上(例如NVIDIA RTX 4090)进行7B模型的预训练是可行的,而无需模型并行、检查点策略或卸载策略。
做过C/C++的同学可能知道,小对象在堆上频繁地申请释放,会造成内存碎片(有的叫空洞),导致分配大的对象时无法申请到连续的内存空间,一般建议是采用内存池。Go runtime底层也采用内存池,但每个span大小为4k,同时维护一个cache。cache有一个0到n的list数组,list数组的每个单元挂载的是一个链表,链表的每个节点就是一块可用的内存,同一链表中的所有节点内存块都是大小相等的;但是不同链表的内存大小是不等的,也就是说list数组的一个单元存储的是一类固定大小的内存块,不同单元里存储的内存块大小是不等的。这就说明cache缓存的是不同类大小的内存对象,当然想申请的内存大小最接近于哪类缓存内存块时,就分配哪类内存块。当cache不够再向spanalloc中分配。
近日,Facebook AI、新加坡国立大学、360 人工智能研究院的研究人员提出一种新的卷积操作 ——Octave Convolution (OctConv)。
平时在面试中你肯定会经常碰见的问题就是:RocketMQ为什么快?Kafka为什么快?什么是mmap?
如vmstat中的wa 很高。但IO等待增加,wa也不一定会上升(请求I/O后等待响应,但进程从核上移开了)
选自HeartBeat 作者:Julien Despois 机器之心编译 参与:Pedro、张倩、刘晓坤 运行深度神经网络对计算能力、能耗及磁盘空间要求甚高,智能手机的计算资源十分有限,需要多种优化
SDS(Simple Dynamic String)是Redis中用于处理字符串的数据结构。
Java虚拟机(JVM)的内存管理是Java应用程序性能的核心。理解对象在堆内存中的流转不仅有助于优化内存分配和垃圾收集策略,还能有效地提高应用程序的性能和稳定性。本文将详细介绍JVM对象在堆中的流转机制,包括对象在Eden区的分配、大对象直接进入老年代、长期存活对象进入老年代、动态对象年龄判定以及空间分配担保等方面的内容,并深入探讨相关的技术细节和优化策略。
引言 传统的 Linux 操作系统的标准 I/O 接口是基于数据拷贝操作的,即 I/O 操作会导致数据在操作系统内核地址空间的缓冲区和应用程序地址空间定义的缓冲区之间进行传输。这样做最大的好处是可以减少磁盘 I/O 的操作,因为如果所请求的数据已经存放在操作系统的高速缓冲存储器中,那么就不需要再进行实际的物理磁盘 I/O 操作。但是数据传输过程中的数据拷贝操作却导致了极大的 CPU 开销,限制了操作系统有效进行数据传输操作的能力。 零拷贝( zero-copy )技术可以有效地改善数据传输的性能,在内核驱动程序(比如网络堆栈或者磁盘存储驱动程序)处理 I/O 数据的时候,零拷贝技术可以在某种程度上减少甚至完全避免不必要 CPU 数据拷贝操作。
在Java中,对象的创建是非常频繁的操作。如果每次对象创建都需要进行同步处理,那么性能将受到严重影响。为了解决这一问题,JVM引入了TLAB。它是一种为每个线程分配独立内存空间的技术,旨在减少多线程环境下的内存分配竞争,从而提高内存分配效率。
Web 前端性能优化相关内容,来源于《Google官方网页载入速度检测工具PageSpeed Insights 使用教程》一文中PageSpeed Insights 的相关说明。大家可以对照着去优化自己的网站或者相关项目。本文由Jeff 整理。 0.提高服务器的响应速度 砸钱的东西,但却最根本;搞好这一项,甚比下面任何一项。 1.优化样式表和脚本的排列顺序 正确地排列外部样式表与外部和内嵌脚本的顺序,可增加下载时同时加载的数据量,并提高浏览器显示网页的速度。 将样式表放在顶部,将脚本放在底部 2.使用浏览器
在当今数据驱动的时代,Apache Kafka作为一个高吞吐量的分布式流处理平台,在处理大数据和实时数据流方面扮演着关键角色。Kafka之所以能够在众多技术中脱颖而出,归功于其一系列精心设计的性能优化策略。在本文中,我们将重点探讨Kafka中两个最具影响力的设计决策:顺序I/O的运用和零拷贝原则。
本文探讨Linux中 主要的几种零拷贝技术 以及零拷贝技术 适用的场景 。为了迅速建立起零拷贝的概念,我们拿一个常用的场景进行引入:
1. 元空间相关知识 ---- 元空间是1.8之后才有的,其功能其实和永久代一样。唯一的区别在于永久代使用的是JVM堆内存空间,而元空间使用的是物理内存,直接受到本机物理内存的限制。 2. 元空间内存参数调整 ---- No. 参数名称 描述 01 -XX:MetaspaceSize 设置元空间的初始大小 02 -XX:MaxMetaspaceSize 设置元空间的最大容量,默认是没有限制的(受到本机物理内存限制) 03 -XX:MinMetaspaceFreeRatio 执行GC之后,最小的剩余元空间百分
CNN卷积神经网络问世以来,在计算机视觉领域备受青睐,与传统的神经网络相比,其参数共享性和平移不变性,使得对于图像的处理十分友好,然而,近日由Facebook AI、新家坡国立大学、360人工智能研究院的研究人员提出的一种新的卷积操作OctConv使得在图像处理性能方面得到了重大突破与提升,OctConv和CNN中的卷积有什么不同呢?
本文对 Java 中稀疏数组进行了介绍,讲解了稀疏数组和定义语法、应用场景和优势,并给出了样例代码。
JVM本质就是一个进程,因此其内存空间(也称之为运行时数据区,注意与JMM的区别)也有进程的一般特点。深入浅出 Java 中 JVM 内存管理,这篇参考下。
算法的关键性和优化算法的必要性是计算机科学和软件开发领域的核心概念。 算法的关键性:
如果按照这个顺序放的话,先放第一个,B1<=剩余空间(此时是20),放进去之后洞的体积减少A1,之后放第二个B2<=剩余空间(此时是10),放入之后洞的体积减少A2,最后放第三个,B3<=剩余空间(此时是7),这样就都放进去了。 但是假如换个顺序,先放入A2,之后是A3,A1,就放不进去。 - 扩展到第i个装备和第j个装备:
1. SDS简介 Redis中使用的字符串均为『简单动态字符串』(Simple Dynamic String),简称SDS。 SDS是在C字符串的基础上进行了一些包装,使得它更符合Redis的使用场景。 在Redis中,C字符串只用在一些无需修改的地方,如日志打印;其他需要使用字符串的地方基本上使用的都是SDS。 2. 数据结构 struct sdshdr{ int len; int free; char buf[]; }; len:buf数组中字符串的实际使用量。 free:buf数组中空闲
精益管理,或者精益生产(Lean Production)一般定义为:彻底消除浪费,创造更大利润的管理和改进方法。
方法区(落地实现jdk7永久代,jdk8元空间),元空间并不在虚拟机中,而是使用本地内存,它和堆在逻辑上是连续的,但在物理上是不连续的,所以也叫非堆。
Elastic 可观测解决方案里面一些最常用的集成插件在最新版本里面默认使用更加经济高效的时间序列索引来存储指标数据。Kubernetes、Nginx、System、AWS、Azure、RabbitMQ、Redis 和更多的常用 Elastic 可观测集成插件开始支持时间序列数据流 (TSDS)。
HashiCorp 发布了 CDK for Terraform(CDKTF)0.13 版本,在性能上有了显著的改进。这个版本引入了命名空间,极大提升了基础设施的性能。这个版本基于 0.12 版本,而 0.12 版本见证了 CDKTF 的普遍可用。
今天给大家带来一个好消息,ONLYOFFICE推出更安全的协作空间了,好多朋友看到这个标题不认识是什么,我也是,今天来给大家介绍一下。
用户空间消耗大量cpu,产生的系统调用是什么?那些函数使用了cpu周期? 参考 Linux 性能优化解析 MySQL 几种调式分析利器
压缩指针是一种内存优化技术,旨在减少堆内存使用量。它通过将32位和64位指针压缩为更小的大小,从而节省堆内存的使用量。
文章首发在https://www.amoshuang.com/archives/1901 使用IDEA的小伙伴可以在Run -> Edit Configurations 设置VM options属性来设置JVM参数。 1. 设置最大堆 使用-Xmx参数可以指定Java应用程序的最大堆。最大堆为新生代和老年代的大小纸盒的最大值,是Java程序的堆上限。 使用如下代码进行测试,每次循环将会向容器v中增加1M的数据。
上一次我们说了传统的IO操作是如何是实现的,最后引出了零拷贝技术,这次我们看看有那些零开拷贝技术.(如果不使用零拷贝技术,普通的IO操作在OS层面是如何执行的)
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