IteratorGetNext上的TensorFlow性能瓶颈 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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TensorFlow on Kubernetes性能瓶颈定位

Author: xidianwangtao@gmail.com 当前性能问题描述增加worker数，一定范围内能带来较好的性能提升，但是继续增加worker数时，训练性能提升不明显；增加ps数...，一定范围内能带来较好的性能提升，但是继续增加ps数时，训练性能提升不明显；可能原因：与ps和worker的分布情况强相关：目前的调度策略，主要根据服务器的cpu和内存使用情况进行均衡调度，...这种情况下，ps和worker的调度存在一定程度的随机性。如果调度时，每台包含worker的服务器都有对应一个ps，那么训练性能会更高?如果有，性能提升多少呢？...K8S中的worker从HDFS集群中读取训练数据时存在IO瓶颈？可能网络上的或者是HDFS本身的配置，需要通过HDFS集群的监控来进一步排查。...测试结论及思考对比两种不同场景下用例2（5个ps，50个worker）的监控数据，发现如下现象：两种场景下，虽然创建了5个ps，但是实际上只有一个ps的负载比较高，其他的ps要么cpu usage

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JPEG 在 GPU 上压缩性能瓶颈分析

目前市面主流用于服务器进行计算的Tesla系列GPU，主要有K80，P4，P40，P100，M40，这些卡性能指标有着不同差异导致成本上也相差很多。...而针对于图像压缩处理这样的场景来说，其计算量较AI又有着很大的差异。为此有必要针对于图像压缩处理这样的场景进行性能分析。...图像压缩流程首先来看我们的应用的计算过程，部分代码在CPU上运行，部分代码在GPU上运行。在CPU和GPU上的数据需要通过PCIE在主存和显存之间进行交换。...数据计算阶段性能不同型号的GPU其计算能力间存在一定的差异，性能指标上也有所不同。以下是nvidia给出的各卡之间浮点运算能力，显存大小，显存带宽，与CPU的连接方式，ECC，以及功耗做了对比。...整体影响因素和性能结论通过上述分析，针对图片压缩处理这样计算量相对较小，数据拷贝频繁的应用场景，尽可能的减少pcie bus上的传输带宽的竞争。

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HashMap的性能瓶颈

并判断p是否为null tab[i] = newNode(hash, key, value, null); //1.1.1、当p为null时，表明tab[i]上没有任何元素，那么接下来就...afterNodeInsertion(evict); return null; } 编码优化点这个好像答出来了我说 hashcode 需要占cpu资源在编码中也可以优化 HashMap 的性能...，例如，重写 key 值的 hashCode() 方法，降低哈希冲突，从而减少链表的产生，高效利用哈希表，达到提高性能的效果。...之所以能通过这种 “与运算 “来重新分配索引，是因为 hash 值本来就是随机的，而 hash 按位与上 newTable 得到的 0（扩容前的索引位置）和 1（扩容前索引位置加上扩容前数组长度的数值索引处...）就是随机的，所以扩容的过程就能把之前哈希冲突的元素再随机分布到不同的索引中去。

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性能测试中会遇到的瓶颈

性能测试中如何定位性能瓶颈：性能测试这种测试方式在发生过程中，其中一个过渡性的工作，就是对执行过程中的问题，进行定位，对功能的定位，对负载的定位，最重要的，当然就是问题中说的“瓶颈”，接触性能测试不深...JAVA_OPTS的设置，maxThreads，time_out之类的参数我们做借助LR，Jemeter或webload之类的工具，执行性能测试，尤其是对应用服务造成了压力，如果应用服务有瓶颈，一般我们设置的...然后根据日志，去进一步确定应用服务的问题系统瓶颈，这个定位虽说比较复杂，但是有很多前辈的经验值参考，不作说明，相信用LR的同行，也可以从性能记数器中得出一些指标值，加上nagios，cacti，可以很明显的看出系统哪些资源够用...工具和日志只是手段，除此之外，还需要设计合理的性能测试场景具体场景有：性能测试，负载测试，压力测试，稳定性测试，浪涌测试等好的测试场景，能更加快速的发现瓶颈，定位瓶颈 4....如果遇到这个问题，可以通过远程调用多个客户端的服务，分散性能测试工具客户端的压力来解决。说这个的目的是想说，做性能测试的时候，我们一定要确保瓶颈不要发生在我们自己的测试脚本和测试工具上。 1.

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遇到性能瓶颈的排查思路

top vmstat w uptime iostat 有监控的情况下，首先去看看监控大盘，看看有没有异常报警，如果初期还没有监控的情况我会按照下面步骤去看看系统层面有没有异常 1、我首先会去看看系统的平均负载...，使用top或者htop命令查看,平均负载体现的是系统的一个整体情况，他应该是cpu、内存、磁盘性能的一个综合，一般是平均负载的值大于机器cpu的核数，这时候说明机器资源已经紧张了 2、平均负载高了以后...，接下来就要看看具体是什么资源导致，我首先会在top中看cpu每个核的使用情况，如果占比很高，那瓶颈应该是cpu,接下来就要看看是什么进程导致的 3、如果cpu没有问题，那接下来我会去看内存，首先是用free...去查看，我遇到的磁盘问题比较少 5、还有就是带宽问题，一般会用iftop去查看流量情况，看看流量是否超过的机器给定的带宽 6、涉及到具体应用的话，就要根据具体应用的设定参数来查看，比如连接数是否查过设定值等...，允许送到队列的数据包的最大数目，默认为1000 net.core.netdev_max_backlog = 2500 表示socket监听（listen）的backlog上限。

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处理 SoC 中的性能瓶颈

SoC 中不断添加处理核心，但它们不会都得到充分利用，因为真正的瓶颈没有得到解决。 SoC 需要处理的数据量激增，虽然处理核心本身可以处理这些数据，但内存和通信带宽成为瓶颈。...随着计算速度的加快，需要更加重视内存是否能够跟上计算速度，并且还需要更高的带宽接口来将传输数据。但业界对处理性能非常着迷。实际上，计算单元很重要，但它们通常不是实际系统速度的限制因素。...无论你的计算速度有多快，或者你的内存阵列有多大，最终决定芯片和系统性能的是连接两者的总线带宽。这就是最大的瓶颈所在，不仅仅是总线，还有高速接口，它们都为解决数据访问瓶颈做出了自己的努力。...该逻辑芯片为逻辑芯片上的中低复杂度处理元件提供了空间。 HBM 的成功无疑帮助普及了chiplets的概念，曾经受到光罩限制或产量限制的芯片现在可以在多个chiplets上制造并集成到一个封装中。...然而，现在需要的芯片间连接解决方案可能比单个芯片上的连接解决方案慢。当公司将芯片分割成多个同质芯片时，希望在分割芯片上执行相同的操作，又不会降低性能或准确性。

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解Bug之路-NAT引发的性能瓶颈解Bug之路-NAT引发的性能瓶颈总结

解Bug之路-NAT引发的性能瓶颈笔者最近解决了一个非常曲折的问题，从抓包开始一路排查到不同内核版本间的细微差异，最后才完美解释了所有的现象。...事实上，真正的Seq是个随机数！有没有可能是WireShark在某些情况下计算错误？...NAT下固定ip地址对的性能瓶颈好了，现在可以下结论了。在ip源和目的地址固定，目的端口号也固定的情况下，五元组的可变量只有ip源端口号了。...Nginx上则基本还会失败，如此往复。...而在端口复用结束后，不管落到哪个Nginx上都会成功，所以负载均衡又会慢慢趋于均衡。为什么新扩容的Nginx表现异常优异呢?

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解决Flink流式任务的性能瓶颈

重点还是在于“过早”这个词，之所以Knuth告诫我们不要过早进行性能优化，原因在于：判断性能是否存在问题，不能太早太早做性能优化，有可能并没有弄清楚性能瓶颈在哪里 ⚜ 2016年8月，我有机会在斯坦福大学小住...一种立竿见影的手段是增加更多的资源，但我们还是想在没有更多资源支持下，看看能否竭尽所能提升性能。——这时，我们才想到去探索性能瓶颈到底在哪里？...我们开始监控实时流任务的执行，通过日志记录执行时间，在单条数据处理能力已经无法优化的情况下，发现真正的性能瓶颈不在于Flink自身，而是任务末端将处理后的数据写入到ElasticSearch这一阶段。...当上游采集的数据量非常多，且采用流式方式传入时，下游ElasticSearch的逐条写入与即刻刷新机制就成为了性能瓶颈。...，归根结底，在于我们发现了性能瓶颈，然后再对症下药，方可取得疗效。

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如何排查系统的性能瓶颈点？

作者 | 朱小厮的博客来源 | https://mp.weixin.qq.com/s/ZpqMN7og73IVC16WNF2G5A 梳理系统的性能瓶颈点这件事应该不是一件简单的事情，需要针对不同设计的系统来进行单独分析...)更好的并发运行性能。...Redis部分性能瓶颈分析一些大key的查询，导致网络出现拥塞情况例如说往一个list集合中存储了50m的数据，一旦发生list全量查询，同时又有其他指令在进行访问的时候，就容易会导致网络堵塞。...MySQL部分性能瓶颈分析通常我们在分析sql查询方面都容易出现一个误区，就是上来直接进行explian分析，但是却忽略了系统的运作上下文环境。...以下是我总结的一些对于数据库层面可能出现性能瓶颈的几点总结： 1.锁排查是否会存在锁表的情况导致数据库响应缓慢。

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论系统的木桶理论与性能瓶颈

在我们实际开发环境中，根据木桶理论，系统的最终性能取决于系统中性能表现最差的组件，因此为了提高整体系统性能，必须对系统中表现最差的组件进行优化，而不是对表现良好的组件进行优化。...根据应用的特点不同，任何计算机资源都i有可能成为系统瓶颈，其中最有可能成为瓶颈的计算资源如下。...因此，如不加特殊处理，也极可能成为系统瓶颈。 CPU ：对计算资源要求较高的应用，由于其长时间、不间断地大量占用 CPU 资源，那么对 CPU 的争夺将导致性能问题。...数据库：大部分应用程序都离不开数据库，而海量数据的读写操作可能是相当费时的。而应用程序可能需要等待数据库操作完成或者返回请求的结果集，那么缓慢的同步操作将成为系统瓶颈。...而且，这些开销都是与应用需求尤关的系统开销，日自占用宝贵的 CPU 资源，却不带来任何好处。内存：一般来说，只要应用程序设计合理，内存在读写速度上不太可能成为性能瓶颈。

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如何分析机器学习中的性能瓶颈

本文参考编译自NVIDIA Blog 软件性能分析是达到系统最佳效能的关键，数据科学和机器学习应用程序也是如此。...在 GPU 加速深度学习的时代，当剖析深度神经网络时，必须了解 CPU、GPU，甚至是可能会导致训练或推理变慢的内存瓶颈 01 nvidia-smi 使用 GPU 的第一个重要工具是 nvidia-smi...选择特定 GPU 执行工作负载时，建议选择与 NVLink 连接的 GPU，因为它们具有较高的带宽，尤其是在 DGX-1 系统上。...您已习惯在 TensorFlow 上进行优化，现在可以在 PyTorch 上，将程序代码优化。还有一个步骤：启用混合精度，并检查是否可以进一步将程序代码优化。...在TensorFlow 上可以获得类似的改善。虽然TensorFlow 已进行额外的优化（XLA），也可以仅使用AMP，在PyTorch 上获得进一步的改善。

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解Bug之路-NAT引发的性能瓶颈

感觉就像每天10点在做活动，导致流量超过了系统瓶颈，进而暴露出问题。而11:40之后，流量慢慢下降，系统才慢慢恢复。难道LVS这点量都撑不住?才550TPS啊？就崩溃了？难道是网络问题?...事实上，真正的Seq是个随机数！有没有可能是WireShark在某些情况下计算错误？...如下图所示: NAT下固定ip地址对的性能瓶颈好了，现在可以下结论了。在ip源和目的地址固定，目的端口号也固定的情况下，五元组的可变量只有ip源端口号了。...Nginx上则基本还会失败，如此往复。...而在端口复用结束后，不管落到哪个Nginx上都会成功，所以负载均衡又会慢慢趋于均衡。为什么新扩容的Nginx表现异常优异呢?

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解Bug之路-NAT引发的性能瓶颈

感觉就像每天10点在做活动，导致流量超过了系统瓶颈，进而暴露出问题。而11:40之后，流量慢慢下降，系统才慢慢恢复。难道LVS这点量都撑不住?才550TPS啊？就崩溃了？难道是网络问题?...事实上，真正的Seq是个随机数！有没有可能是WireShark在某些情况下计算错误？...如下图所示: NAT下固定ip地址对的性能瓶颈好了，现在可以下结论了。在ip源和目的地址固定，目的端口号也固定的情况下，五元组的可变量只有ip源端口号了。...Nginx上则基本还会失败，如此往复。...而在端口复用结束后，不管落到哪个Nginx上都会成功，所以负载均衡又会慢慢趋于均衡。为什么新扩容的Nginx表现异常优异呢?

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5个容易忽视的PostgreSQL查询性能瓶颈

PostgreSQL 查询计划器充满了惊喜，因此编写高性能查询的常识性方法有时会产生误导。...所有测试查询都是在 PostgreSQL 12 上针对一百万个对象的表执行的。...但是，在每个查询的基础上添加自定义索引并不是一种非常可扩展的方法。您可能会发现自己有多个冗余索引，这些索引会减慢写入操作。如果大小写字母无关紧要，您可以运行迁移以将所有值小写，并使标准索引正常工作。...但是，就像在按函数搜索的情况下一样，在每个查询的基础上添加自定义索引是一种不好的做法。获得所需结果的一种简单方法是编写两个查询。第一个将获取已排序的非空值。...概括优化 PostgreSQL 的挑战在于，大多数问题只有在数据集和流量足够大的情况下才会出现。在使用小型开发数据库创建新功能时，您不太可能发现潜在的瓶颈。

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实用技巧：快速定位Zuul的性能瓶颈

Zuul的性能不是特别好，特别是，某些项目对Zuul进行了一些扩展，代码还不那么考究时。如何快速定位出Zuul的性能瓶颈呢？我们知道，Zuul的核心是过滤器，Zuul大多功能都是基于过滤器实现的。...一次请求，会经过若干过滤器，如何查看每个过滤器执行的耗时呢？只需开启Zuul的Debug能力即可。...例如监控路径 ZUUL_HOST:ZUUL_PORT/SOME_PATH 经过了哪些过滤器，性能瓶颈出现在哪个过滤器，只需构造 ZUUL_HOST:ZUUL_PORT/SOME_PATH?...简单分析一下，就能了解Zuul的性能瓶颈了。...也非常简答，只需在上文的基础上，添加如下配置即可： zuul: debug: request: true 这样，即使不添加 debug=true ，Zuul也会Debug。

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解决Android卡顿性能瓶颈的深度探讨

在移动应用开发中，Android卡顿是一个常见但令人讨厌的问题，它可能导致用户体验下降，甚至失去用户。本文将深入探讨Android卡顿的原因，以及如何通过代码优化和性能监测来提高应用的性能。...内存管理确保在不再需要的对象上及时释放引用，以避免内存泄漏。...，如Android Profiler和Systrace，用于帮助您找到性能瓶颈并进行优化。...这些日志用于追踪消息的处理时间点。这段代码对 Android 卡顿相关内容的分析非常重要。通过记录消息的处理起点和终点时间，开发者可以分析主线程消息处理的性能瓶颈。...结语 Android卡顿问题可能是用户体验的重要破坏因素。通过了解卡顿的原因，采取相应的优化策略，利用性能分析工具和消息处理日志监测，您可以提高应用的性能，使用户体验更加流畅。

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深度解析YashanDB数据库的性能瓶颈

YashanDB作为一款现代化的数据库解决方案，具有高性能与高可靠性特点，但其复杂的架构体系也可能引发潜在性能瓶颈问题。...本文旨在针对YashanDB的架构和关键技术，深入分析可能的性能瓶颈，并为优化提供具体、可行的建议，以帮助技术团队提高YashanDB在实际应用过程中的性能表现。...然而，分布式情况下，由于数据分片与节点间的数据同步、网络延迟等因素，可能会引入数据不一致性、延迟增加等性能瓶颈。因此，部署形式的选择与配置优化对YashanDB性能至关重要。...优化存储引擎配置，根据业务特点选择适合的存储方式，减少IO性能瓶颈。灵活调整数据库的并发控制机制，适当设置事务的隔离级别，以平衡读写之间的性能影响。...监控网络性能，合理规划网络架构，确保数据在节点间的稳定快速传输。结论随着业务的快速发展以及数据规模的不断增加，解决YashanDB的性能瓶颈问题将是数据库技术更新换代的主要挑战。

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bottlenecks：Python程序性能的瓶颈分析工具

一、bottlenecks概述 bottlenecks是一个基于Python的性能瓶颈分析工具。其核心功能是可以识别Python程序中最慢的部分。...bottlenecks提供了一些工具，如命令行工具和Web界面，可以帮助程序员识别性能瓶颈，并生成性能报告，以便于更好地了解程序的性能瓶颈和执行过程。...使用bottlenecks命令行工具 bottlenecks命令行工具允许您分析Python程序的性能瓶颈。...例如，您可以使用“Callstack”，“Code View”和“Functions”选项卡来查看代码的性能瓶颈。 4. 性能优化在识别了性能瓶颈后，您可以修改代码以提高其性能。...结论 bottlenecks是一个非常方便的工具，可以帮助Python程序员识别性能瓶颈和优化代码。

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Redis慢查询日志：揭秘高性能背后的性能瓶颈定位利器

在分布式系统中，Redis常被用作缓存层、消息队列或会话存储，有效分担后端数据库的压力，提升整体系统的吞吐能力。然而，即便Redis本身具备出色的性能，在实际应用过程中仍可能遇到各种性能瓶颈。...理解这一参数的配置逻辑及其对系统性能的影响，对于高效运维 Redis 数据库至关重要。参数的基本作用机制 slowlog-log-slower-than 本质上是一个时间阈值过滤器。...通过合理设置 slowlog-log-slower-than，可以将这些潜在的性能瓶颈操作捕捉到日志中，而忽略那些执行时间较短的常规操作。...初步分析表明，这可能是一个潜在的性能瓶颈点，尤其是当这类操作频繁发生时。场景一：高延迟查询的定位与优化高延迟查询是Redis中常见的性能问题，通常由大键操作、复杂命令或网络延迟引起。...掌握慢查询日志的使用，本质上是在培养一种“数据驱动的性能优化”思维。它要求我们不仅关注命令的执行结果，更要深入理解每个命令背后的时间成本和资源消耗。

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线程池优化实战：从性能瓶颈到极致性能的演进之路

线程池优化实战：从性能瓶颈到极致性能的演进之路线程池作为并发编程的核心组件，其性能表现直接决定了系统的整体吞吐量。然而，多数系统在线程池使用上仍停留在 "配置初始化" 阶段，缺乏持续优化的意识和方法。...本文将系统讲解线程池的性能瓶颈识别、参数调优技巧、架构优化方案和监控体系建设，帮助你将线程池性能推向极致。一、线程池性能瓶颈的精准诊断优化的前提是找到问题，线程池的性能瓶颈往往隐藏在表象之下。...1.1 核心性能指标体系评估线程池性能需关注四个核心指标，形成完整的监控闭环：任务吞吐量：单位时间内完成的任务数量，反映线程池的处理能力任务响应时间：从任务提交到执行完成的时间，包含排队等待时间和执行时间线程利用率...context.stop(); taskCompleteMeter.mark(); } }; } // 省略其他方法和构造函数}1.2 常见性能瓶颈特征不同的瓶颈具有鲜明的特征表现...掌握参数间的联动关系，才能找到最优配置。2.1 线程数的数学建模线程数的确定需要建立在量化分析基础上，而非经验值。

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