GPU 计算与 CPU 相比能够快多少？在本文中，我将使用 Python 和 PyTorch 线性变换函数对其进行测试。...可以使用 CUDA 直接访问 NVIDIA GPU 指令集，与专门为构建游戏引擎而设计的 DirectX 和 OpenGL 不同，CUDA 不需要用户理解复杂的图形编程语言。...Tensor Cores 内置在 CUDA 核心中，当满足某些条件时，就会触发这些核心的操作。 测试方法 GPU的计算速度仅在某些典型场景下比CPU快。...在其他的一般情况下，GPU的计算速度可能比CPU慢!但是CUDA在机器学习和深度学习中被广泛使用，因为它在并行矩阵乘法和加法方面特别出色。...总结 在本文中，通过在CPU、GPU CUDA和GPU CUDA +Tensor Cores中调用PyTorch线性转换函数来比较线性转换操作。
一直以来只在linux下用过好用的top命令，可以显示出排名最前的应用cpu和内存占用情况。...windows下虽然有进程管理器，性能监视器perfmon.msc，resmon资源监视器，processhacker神器等众多性能指标监控工具可以用，但就是没法看top10那样的直观。...注册表中计时器的位置是在： "SOFTWARE\\Microsoft\\Windows NT\\CurrentVersion\\Perflib\\009" 获取后存储进map结构，按cpu和内存占用大小排序...占用率 double fValue; // 内存使用 unsigned __int64 memSize; }; // 排序规则定义类 cpu占用率大小比较 class CCpuCompare {...: bool operator()(const CCpuInfo& aCpuInfo, const CCpuInfo& bCpuInfo) const; }; // 排序规则定义类 内存占用大小比较
b2:计算数据2-耗时2ms c1:计算数据（前面获取的数据1和数据2）-耗时2ms 2.2 执行时间对比 如果用单线程 执行的时间是26ms（10+2+10+2+2），这个很好理解 如果用多线程 这个计算时间是有些复杂的...核数的关系 一个程序等待IO时间 和处理逻辑时间 那个长 多线程只是为了提高 CPU 利用率，客观的说多线程是跟 CPU 核数是没有关系的，不要混淆概念，现代计算机的单 CPU 多核（相比较多 CPU...这样从 A1 到 C2 只能一个一个地执行，当 A1 执行时，CPU 被占用，B1 到 C2 的线程只能等待，甚至当它们彼此之间并不竞争同一个资源时，也要等待前面的线程执行完毕后才能执行。...这样，任务1和任务2就分成两个独立的执行对象，也就是说： A1àB1àC1 和 A2àB2àC2是并发执行的。当 A1 在执行某个运算时，A2 线程可以去做其他的一些事情，比如访问磁盘等外部设备等。...多线程的用途是IO延迟隐藏，提高程序并发能力和CPU核数毫无关系 具体需要结合业务进程测试验证！
系统运行CPU读写I/O(硬盘/内存)时可以在很短的时间内完成，几乎没有阻塞（等待I/O的实时间）时间，而CPU一直有大量运算要处理，因此CPU负载长期过高。 ...可见，CPU密集任务只有在多核CPU上、开多线程才可能提速。 CPU使用率较高时（如我们训练算法模型、搞训练集），通常线程数只需要设置为CPU核心数的线程个数就可以了。...通常我们会开CPU核心数数倍的线程，在线程进行 I/O 操作 CPU 空闲时，启用其他线程继续使用 CPU，以提高 CPU 的使用率，充分利用CPU资源。...对于双核CPU来说，它比较理想的线程数就是20，当然这都不是绝对的，需要根据实际情况以及实际业务来调整。...任务越多，花在进程、线程切换的时间就越多，通常线程数和CPU核数一致即可，这一类型在开发中主要出现在一些计算业务频繁的逻辑中。
接上篇：深入理解 CPU 和异构计算芯片 GPU/FPGA/ASIC （上） 3.2.1 CPU计算能力分析 这里 CPU 计算能力用 Intel 的 Haswell 架构进行分析，Haswell架构上计算单元有...这样的设计是因为并行计算时每个数据单元执行相同程序，不需要繁琐的流程控制而更需要高计算能力，因此也不需要大的cache容量。...比较 FPGA 和 ASIC 就像比较乐高积木和模型。举例来说，如果你发现最近星球大战里面 Yoda 大师很火，想要做一个 Yoda 大师的玩具卖，你要怎么办呢？...FPGA 和 ASIC 也是如此，在同一时间点上用最好的工艺实现的 ASIC 的加速器的速度会比用同样工艺 FPGA 做的加速器速度快 5-10 倍，而且一旦量产后 ASIC 的成本会远远低于 FPGA...3.3平台性能和功耗比较 由于不同的芯片生产工艺，对芯片的功耗和性能都有影响，这里用相同工艺或者接近工艺下进行对比，ASIC芯片还没有商用的芯片出现，Google的TPU也只是自己使用没有对外提供信息，
应该变成0 , 因为卖出了5件商品 4.CAS优化 update stock set num=$num_new where id=1 and num=$num_old 只有当库存是最开始查询出的库存值时才允许修改...获取出数据的初始值是A，后续计划实施CAS乐观锁，期望数据仍是A的时候，修改才能成功 并发2：将数据修改成B 并发3：将数据修改回A 并发1（下）：CAS乐观锁，检测发现初始值还是A，进行数据修改 并发1在修改数据时，...6.使用版本号机制解决ABA问题 库存的并发读写例子，引入版本号的具体实践如下： （1）库存表由 stock(id, num) 升级为 stock(id, num, version) （2）查询库存时同时查询版本号
，一种是外部指定的，为了区分这两种情况，于是有了own_cpu_data_和own_gpu_data_，当为true时表示是对象内部自己分配的，因此需要对象自己负责释放（析构函数），如果是外部指定的，则由外部负责释放...外部指定数据时需调用set_cpu_data和set_gpu_data，代码如下： void SyncedMemory::set_cpu_data(void* data) { check_device...这就要提到，Caffe官网中说的“在需要时分配内存” ，以及“在需要时同步CPU和GPU”，这样做是为了提高效率、节省内存。...endif 其中，cpu_data()和gpu_data()返回const指针只读不写，mutable_cpu_data()和mutable_gpu_data()返回可写指针，它们4个在获取数据指针时均调用了...至此，就可以理解Caffe官网上提供的何时发生内存同步的例子，以及为什么建议不修改数据时要调用const函数，不要调用mutable函数了。
我们的计算机在绝大部分时间都运行很多很多的进程与线程，所以CPU并发执行并切换分配CPU时间片资源是一种常态。只是CPU的执行速度实在是太快了，快到绝大部分情况下你都无法感知“执行线程的切换”。...看上去你是在做两件事，等餐和读书。实际上只有一件事是需要你实际操作的，那就是读书；另外一件事实际上是做菜，做菜是由餐厅的厨师进行的。...随着计算机多核CPU的普及，计算机也在一定程度上具备了并行计算的能力。那这么说，单核心的CPU就一定不存在并行能力喽？...从线程的角度去谈并行，通常是指在多线程间不存在数据共享或通信，能够利用CPU的并行能力去运行多线程。 ?...总结一句话，希望对你与理解并发与并行有帮助，并发是看上去的并行，实际上的资源切换，并发目的是将资源利用能力最大化、最优化。 喜欢 (0)or分享 (0)
简单来说，平均负载是指单位时间内，系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数，也就是平均活跃进程数，它和 CPU 使用率并没有直接关系。...所以，不可中断状态实际上是系统对进程和硬件设备的一种保护机制。 因此，我们可以简单理解为，平均负载其实就是平均活跃进程数。平均活跃进程数，直观上的理解就是单位时间内的活跃进程数。...现实工作中，我们经常容易把平均负载和 CPU 使用率混淆，从上面我们知道平均负载是指单位时间内，处于可运行状态和不可中断状态的进程数。...大量等待 CPU 的进程调度也会导致平均负载很高，此时的 CPU 使用率也会比较高。...当进程等待某个资源的释放并且其执行不能被中断时，例如当它等待不可中断的 I/O 操作时，进程处于此状态完成（并非所有都是不可中断的）。
EasyCVR 使用 NSQ 进行消息的处理和推送，目前发现对 topic 和 channel 很难理解其使用，官网的解释也是复杂难懂，因此直接写代码进行确认。...// 如果不需要分布式，只需要发送消息，暂时不需要分布式，可以直接连接 nsqd 的 tcp 地址 // 实测使用 ConnectToNSQLookupd 的过程中，如果是新的 topic 和...停止生产者，一般在停止服务，停止进程的时候需要调用 producer.Stop() } 经过代码测试总结，对 topic 和 channel 的理解如下： 1....测试一发多收的情况，收端 topic 和 channel 完全相同的情况下： 如果两个收端A、B，topic=topic1 channel=channel1 发送端发送消息，topic=topic1 body...topic=topic1 channel=channel1 收端 B，topic=topic1 channel=channel2 发端 C，topic=topic1 body=“hello world” A 和
诸如深度学习在线预测、直播中的视频转码、图片压缩解压缩以及HTTPS加密等各类应用对计算的需求已远远超出了传统CPU处理器的能力所及。...1 异构计算：WHY 明明CPU用的好好的，为什么我们要考虑异构计算芯片呢？ 随着互联网用户的快速增长，数据体量的急剧膨胀，数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。...诸如深度学习在线预测、直播中的视频转码、图片压缩解压缩以及HTTPS加密等各类应用对计算的需求已远远超出了传统CPU处理器的能力所及。...图1：计算需求和计算能力的缺口发展形式 2 异构计算：STANDARDS 通常我们在为业务提供解决方案的时候，部署平台会有四种选择 CPU、GPU、FPGA、ASIC。...相关阅读 深入理解CPU和异构计算芯片GPU/FPGA/ASIC （下）
知识星球有同学问了这样一个问题：开展了一次压测，但不知道如何筛选性能测试报告中的性能指标。需求里没有提到明确的技术指标，测试报告中需要说明被测服务的CPU、内存使用率数据吗？...很典型的一个和性能测试有关的问题，也是很多性能测试小白比较迷惑的问题。理论上来说，需求陈述阶段就应该明确相关指标，然后再开展性能测试的执行监控和分析优化工作。...结合我个人的实践经验和理解，这篇文章聊聊这个话题。性能指标重要吗？毫无疑问，性能指标很重要。相比于功能测试或者业务测试来说，性能测试更具有技术属性，即对结果的评估目的性更明确。...功能测试如果出现BUG，原因可能是需求描述不清晰，设计的交互逻辑不合理，或者开发和测试同学对需求实现理解有差异。但性能测试的结果是更精确，更容易用数值衡量的。...但对于技术能力强有丰富实践经验的同学来说，遇到问题解决问题从来都是因地制宜的，而不是纯粹的参考或者遵循模版或套路。作为测试同学特别是专职的性能测试同学，有责任也有义务在需求不明确时，牵头搞定这个问题。
市场上关于性能测试的专业书籍不少，专业的课程和免费的学习资料以及技术文章也有不少干货，但部分同学依然是从来不主动学习，遇到问题才想起来临时抱佛脚，这样其实对技术提升不怎么友好。...一般来说，当请求响应返回的状态码为500时，可以判断请求是通的，只是返回的响应体不是我们预期的结果。...从技术的角度来看，还要考虑系统稳定性以及系统性能的冗余能力，那就加上成功率99.99%和CPU%性能指标就是：TPS>200，99RT99.99%，CPU使用率和请求链路很熟悉，这就要求你熟知被测系统的系统架构和请求调用关系；其次，要对业务有很深入的理解，并且和业务以及研发团队有良好的沟通，这样才能得到比较明确的性能指标；最后，还要对常见的各种中间件如
在计算机硬件和软件开发领域，CPU（中央处理器）作为计算机的核心部件之一，承担着数据处理和指令执行的重任。CPU 的性能往往受到多个因素的影响，其中之一就是其运行频率。...这个参数对于 CPU 的整体性能评估非常重要，尤其是在处理多任务和多线程时。需要注意的是，Package Frq0 可能与 Base Frq0 不完全相同。...这些技术使得 CPU 在负载较低时可以降低频率以节省电能，而在需要高性能时又可以提高频率以满足更高的计算需求。...总结与建议CPU 的 Base Frq0 和 Package Frq0 参数是描述 CPU 频率的重要指标，它们分别反映了 CPU 在基础负载和高负载情况下的性能。...理解这些参数并合理利用它们，可以帮助我们更好地评估 CPU 性能，并根据实际需求进行优化。
但是经常在用Apache和Tomcat等这些服务器时，你总感觉还是不清楚他们之间有什么关系，在用Tomcat的时候总出现Apache，总感到迷惑，到底谁是主谁是次，因此特意在网上查询了一些这方面的资料，...作为一个小型的轻量级应用服务器，Tomcat在中小型系统和并发访问用户不是很多的场合下被普遍使用，成为目前比较流行的Web 应用服务器。 ...其它HTTP服务器，当遇到访问的峰值，或者有人恶意发起慢速连接时，也很可能会导致服务器物理内存耗尽频繁交换，失去响应，只能重启服务器。...而Nginx采取了分阶段资源分配技术，使得它的CPU与内存占用率非常低。...三.性能测试： 将分别测试3种软件在对动态页面和静态页面请求及并发时的响应时间 l 静态页面 搜狐首页 LIGHTTPD n/-c(ab参数) cpu% Mem RequestsperSecond
在日常的性能工程实践中，比较注重方法论的探索、优化案例的沉淀。热衷于 eBPF 技术，擅长传统工具与 BPF 工具的结合应用。...尤其推荐阅读第 5 章，帮助理解 shell 执行原理与子 shell 用法。 推荐2：《Linux/Unix 系统编程手册》 个人觉得这本书已超越经典书籍 APUE，非常值得推荐。...本书的主要内容包括：硬件、内核和应用程序的内部结构，以及它们的工作机制，对复杂系统进行性能分析的方法，针对 CPU、内存、文件系统、磁盘和网络的优化手段，以及如何使用 perf、Ftrace和BPF (...当遇到性能瓶颈时，恰当的时机选择恰当的性能工具可以事半功倍。然而，想要把性能工具用好，一方面离不开对其所揭示的关键性能指标以及背后基础原理的深入理解，另一方面需要辅以性能方法作理论指导。...误区 2：手忙脚乱，遇到问题时眉毛胡子一把抓。 究其原因，主要是缺少有效的性能方法作理论指导。
知识点： 1，进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是分配资源的基本单位,线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位 2，线程不能够独立执行，必须依存在应用程序中，由应用程序提供多个线程执行控制...，但是现代cpu通过超线程技术可以同时处理两个线程 6，核心数即cpu个数 7，同一时刻，单个cpu线程数只能处理一个java线程，或者其他任意线程 8，java所有线程都在JVM进程中 9，cpu调度的是进程中的线程...在这种方式下,当一个线程已运行了配额的时间后，或出现抢先情况时，操作系统将中断该线程。如图所示： 线程转让CPU处理时间是被迫的。...可粗略看做是时间分片机制和cpu多核线程可同时处理机制的作用结果。...16，从java角度理解进程与线程：启动一个main方法就启动了一个jvm虚拟机进程，如果我在main程序中又new Thread（）了十个线程，那么这个进程中就有一个主线程（main）和十个附加线程。
刚才我的知识星球里，一位同学问了我这样一个问题：问题：没有性能指标，是不是就不能开展性能测试？背景：开项目会议，产品和研发提出要对系统进行性能验证，但又无法提供明确的性能技术指标。...至于性能测试的结果和性能指标之间的关系，我更认为性能指标是一个参考值。与之相比更重要的是，最终的性能测试结构是否能被团队或项目中其他角色认可和接受。在性能测试开展之前要确定性能测试指标，这句话没错。...简单来说，在性能测试开展之前要确定性能测试指标，这是按照比较标准的模版或者套路往下走，更适合初学者或者没太多实践的同学。...但对于技术能力强有丰富实践经验的同学来说，遇到问题解决问题从来都是因地制宜的，而不是纯粹的参考或者遵循模版或套路。理论正确和实践正确，是两码事。理论正确指导实践，但最终的实践结果，绝不是照本宣科。...作为测试同学特别是专职的性能测试同学，有责任也有义务在面对需求不明确时，去牵头搞定需求不明确的问题。需求不明确，那就找相关干系人(产品/研发/运维)沟通确认，帮他们捋清思路，确认需求。
其中的问题千奇百怪，比如下面这几种，还比较常见： 第三方产品的质量要求与我们的不一致，比如功耗要求不同、比如支持的系统范围差异等等。...第三方产品的一些关键性能指标，比如内存占用、cpu、耗电量、流量消耗等。需要对方提供核心功能或常见操作路径的相关性能指标，以评估对我们产品本身的综合影响，以免影响用户口碑。...以从以下几个方面考虑： 项目管理角度： 明确对接人，遇到问题明确协调和解决问题的对象。 项目进度公示时，相互同步，进度和风险共知。 项目排期预留提前量，避免进度风险导致项目delay。...第三方产品，单方面版本迭代时，需要提前周知，并给出相关影响范围。 产品角度： 涉及双方的需求和需变，需要同步，组织双方集中评审和讨论，不能单独形成结论。万一牵扯到其他方，或者其他方无法按预期实现呢。...建立第三方产品迭代时的验收流程，每次第三方产品改动时，需要进行相关的回归测试。当然自己产品迭代，有相关风险时，也需要进行相关的回归测试。
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