本文主要介绍 Tencent ES 的主要优化点之一：零拷贝 内存 Off Heap，提升内存使用效率，降低存储成本。...ES 是通过 JAVA 语言编写的，在介绍如何降低堆内存使用率之前，先了解下 JAVA 的堆内存： image.png 堆内存就是由 JVM （JAVA 虚拟机）管理的内存。...建立在堆内存中的对象有生命周期管理机制，由垃圾回收机时自动回收过期对象占用的内存。 堆外内存是由用户程序管理的内存，堆外内存中的对象过期时，需要由用户代码显示释放。1....了解了 JAVA 堆内存后，我们看，能否通过调整运营策略来提升堆内存容量呢？ 堆内存分配大一点行不行？...解决方案 既然 FST 是常驻堆内内存，导致堆内存使用率过高，那么解决问题的思路有两种： 降低 FST 在堆内的内存使用量 将 FST 从堆内存（OnHeap，有32GB容量限制）移到堆外内存（OffHeap
本文主要介绍 Tencent ES 的主要优化点之一：零拷贝 内存 Off Heap，提升内存使用效率，降低存储成本。...ES 是通过 JAVA 语言编写的，在介绍如何降低堆内存使用率之前，先了解下 JAVA 的堆内存： [image.png] 堆内存就是由 JVM （JAVA 虚拟机）管理的内存。...建立在堆内存中的对象有生命周期管理机制，由垃圾回收机时自动回收过期对象占用的内存。 堆外内存是由用户程序管理的内存，堆外内存中的对象过期时，需要由用户代码显示释放。1....了解了 JAVA 堆内存后，我们看，能否通过调整运营策略来提升堆内存容量呢？ 堆内存分配大一点行不行？...解决方案 既然 FST 是常驻堆内内存，导致堆内存使用率过高，那么解决问题的思路有两种： 降低 FST 在堆内的内存使用量 将 FST 从堆内存（OnHeap，有32GB容量限制）移到堆外内存（OffHeap
在一个NVIDIA GPU中并行运行数百个Tensor Core，这可以极大地提高吞吐量和效率 简单地说; 它们是专门用于特定类型矩阵运算的专用内核。...FP16需要较少的内存，因此更易于训练和部署大型神经网络。它还减少了数据移动。 使用Tensor Core，数学运算的运行速度大大降低了精度。...可以看到，从FP32到安培，内存需求降低了，而精度却保持大致相同。时间也会减少，但不会减少那么多。这可能归因于简单的数据集或简单的模型。
几乎所有文章浏览统计插件，比如 WPJAM Basic 的「文章浏览统计」扩展，都是使用自定义字段来存储文章浏览数的，如果服务器开启了 Memcached 内存缓存，自定义字段的数据是怎么被缓存呢？...使用内存缓存优化文章浏览统计效率 我们可以把文章的浏览统计先缓存到内存中，每次增加10次浏览才写入数据库中去，这样就可以极大地降低 WordPress 操作因为自定义字段变更而造成 SQL 查询次数。...将上面的代码复制到当前主题的 funtions.php 文件中： // 更新文章浏览数的时候，首先更新到内存中，然后每10次，才写到数据库中 add_filter('update_post_metadata...}else{ wp_cache_delete($post_id, 'views'); } } return $check; }, 1, 4); // 获取文章浏览数的时候，首先从内存中获取...false){ return [$views]; } } return $pre; }, 1, 3); 另外可能存在一个小问题：由于 Memcached 的缓存不是持久的，如果不小心把将内存缓存的清空
在进行memcpy操作时，虽然是内存操作，但是仍然是耗一点点CPU的，今天测试了一下单线程中执行memcpy的效率，这个结果对于配置TCP epoll中的work thread 数量有指导意义。...如下基于8K的内存快执行memcpy， 1个线程大约1S能够拷贝500M，如果服务器带宽或网卡到上限是1G,那么网络io的work thread 开2个即可，考虑到消息的解析损耗，3个线程足以抗住硬件的最高负载
我收集了几个PyTorch技巧，以最大化内存使用效率和最小化运行时间。为了更好地利用这些技巧，我们还需要理解它们如何以及为什么有效。...第三，最大限度地提高内存使用效率，节约内存。然后，节省内存可以启用更大的batch size大小，从而节省更多的时间。拥有更多的时间有助于更快的模型开发周期，并导致更好的模型性能。...设置pin_memory=True 可以为CPU主机上的数据直接分配临时内存，节省将数据从可分页内存转移到临时内存(即固定内存又称页面锁定内存)的时间。...在使用混合精度的FP16时，对于所有不同架构设计，设置图像尺寸和batch size为8的倍数 为了最大限度地提高GPU的计算效率，最好保证不同的架构设计(包括神经网络的输入输出尺寸/维数/通道数和batch...对于4D NCHW Tensors使用通道在最后的内存格式 4D NCHW重新组织成 NHWC格式 使用channels_last内存格式以逐像素的方式保存图像，作为内存中最密集的格式。
windows10一些环境下 软件不能用 已经更换为这个软件了 比较稳定 SoftPerfect RAM Disk下载-虚拟硬盘软件 v4.2.0 中文版 – 下载吧 PS：代码切勿放进内存盘 2021...年12月27日 11:06:59 —————————————————- 以下是原文： 环境: Windows10 20H2 IntelliJ IDEA 2020.2.4 x64 JDK1.8 内存盘软件...：内存盘软件ultraramdisk官方地址 CSDN资源链接: UltraRAMDisk1.65汉化专业版.exe ---- 硬件： i7 9700 1TB 机械盘 ddr4 2666 8G*2 -...--- 步骤0： 内存大小根据实际内存去分配合理的大小 动态分配内存根据需要 备份和恢复根据自身需要，（关机速度会很慢 内存盘内所有数据会写入到该镜像文件内） 内存盘 读写测速： 步骤1：我这边是选择直接将已有的...idea软件目录复制到内存盘下 实际写入速度基本等于数据来源磁盘读取速度 注意事项： 代码工程一定选择在内存盘之外的物理磁盘上！
函数调用过程中对象背后调用方法： 优化原则 move，forward 函数对象 =》c语言里面的函数指针 通过函数对象调用operator(),可以省略函数的调用开销，比通过函数指针调用函数（不能够inline内联调用）效率高...} template bool compare(T a,T b,Compare comp) { //通过函数指针调用函数，是没有办法内联的，效率低
Python与C或c++等低级语言相比，似乎不够节省内存。...首先在进行内存优化之前，我们首先要查看内存的使用情况 分配了多少内存? 有几种方法可以在Python中获取对象的大小。...RSS获取当前分配的所有内存。...简单地说，当使用mmap技术对文件进行内存映射时，它直接在当前进程的虚拟内存空间中创建文件的映射，而不是将整个文件加载到内存中，这节省了大量内存。...因为在某些情况下，使用一种数据类型比使用另一种数据类型更节省内存。 1、元组比列表更节省内存 元组是不可变的(在创建后不能更改)，它允许Python在内存分配方面进行优化。
本文链接：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/103411981 数据量大的时候、或者内存紧张、想着提高计算效率， 加一下这个（可节省50%...+内存同时提高计算效率）： def reduce_mem_usage(df, verbose=True): numerics = ['int16', 'int32', 'int64', 'float16
封面出自：板栗懒得很 memcpy是C/C++的一个标准函数，原型void *memcpy(void *dest, const void *src, size_t n)，用于从源src所指的内存地址的起始位置开始拷贝...n个字节到目标dest所指的内存地址的起始位置中。...正是这个特性可以用于加速内存拷贝。 在正常情况下memcpy的性能已经足够使用了，但是当我们因为某些原因在拷贝大内存遇到瓶颈的时候，可以考虑使用neon来加速内存拷贝。...比如我在使用glMapBufferRange把PBO从GPU内存映射到CPU内存的时候遇到了耗时问题，拷贝921600字节的数据需要30ms，在使用neon后，内存拷贝耗时直接降低到了4ms，相差将近8...事实上，在arm平台上使用neon指令可以高效提升数据并行处理性能，而不仅仅局限于内存拷贝。google开源的libyuv内部也使用了neon指令来并行处理数据。
前言 在笔者上一篇博客，详解了NIO，并总结NIO相比BIO的效率要高的三个原因，点击查看。 这篇博客将针对第三个原因，进行更详细的讲解。...正因为有这样的映射关系, 就不需要在用户态(User-space)与内核态(Kernel-space) 之间拷贝数据， 提高了数据传输的效率，这就是内存直接映射技术。...有关JVM和GC的相关知识，请点击查看JVM内存模型和垃圾回收机制 使用直接内存的问题 堆外内存难以控制，如果内存泄漏，那么很难排查（VisualVM可以通过安装插件来监控堆外内存）。...堆外内存只能通过序列化和反序列化来存储，保存对象速度比堆内存慢，不适合存储很复杂的对象。一般简单的对象或者扁平化的比较适合。 直接内存的访问速度（读写方面）会快于堆内存。...在申请内存空间时，堆内存速度高于直接内存。 直接内存适合申请次数少，访问频繁的场合。如果内存空间需要频繁申请，则不适合直接内存。
2.3 内存分析 Arthas支持对Java应用的内存进行实时分析，帮助开发者查找内存泄漏、优化内存使用等问题。...2.4 线上问题快速定位 Arthas可以在生产环境中实时诊断问题，无需重启应用，从而快速定位线上故障，提高故障排查效率。 3....这个代码模拟了CPU过高，线程阻塞，线程死锁，内存不断被消耗等场景。
除标准的4KB页面之外，还进行内存中的大页面的管理，可以使用大页面定义1GB的页面大小的内存页面。在虚拟内存管理中，内核维护一个表，其中有一个虚拟内存地址到物理地址的映射。...下面我们就操作通过PG 的数据库压测对比一下，在没有hugepage 和 启用huge page 系统在使用中内存消耗的不同。...在压力测试中，可以关注used 和 available 的内存变化，这里可以看到在压测的时候， 两个参数一直在下降，这样很容易引起 OOM 打开hugepage 并进行一些配置，后再次进行测试...这证明在压力测试的时候，PG 在使用内存方面比较稳定。...压力测试以及硬件配置为 16G 内存，2CORE CPU SSD 磁盘， 模拟80客户端进行压力测试。
内存是否不足以支持长时间聊天内容的#LLM应用？NVIDIA工程师Song Han 开发了StreamingLLM，集成了TensorRT LLM v0.8。...特别是，存储所有先前的Key和Value（KV）状态需要大量内存，并且模型可能难以生成超出其训练序列长度的文本。StreamingLLM通过仅保留最近的标记和注意力汇聚，丢弃中间标记，来解决这个问题。...它非常适用于模型需要持续运行而不需要大量内存或依赖于过去数据的场景。一个示例是基于LLM的每日助手。StreamingLLM将让模型持续运行，根据最近的对话生成响应，而无需刷新其缓存。
对一个矢量图动画，开启位图缓存能大大提高运行效率。...在Android上运行，可以发现webview native层的内存占用飞涨，关键因素就是这个位图缓存。
这样的好处是 String 对象占用的内存稍微少了些，同时，String.substring 方法也不再共享 char[]，从而解决了使用该方法可能导致的内存泄漏问题。...对象在内存中是一块内存地址，str 则是一个指向该内存地址的引用。...真正的对象依然还在内存中，没有被改变。...不难发现，Java 在进行字符串的拼接时，偏向使用 StringBuilder，这样可以提高程序的效率。...，同时也会在常量池中创建一个字符串对象，复制到堆内存对象中，并返回堆内存对象引用。
同时 React 提供 React.cloneElement 方法用来克隆并返回一个新的 ReactElement（内部子元素也会跟着克隆），新返回的元素会保留有旧元素的 props、ref、key，也会集成新的...App = props => { const childrenWithProps = React.Children.map(props.children, child => { return React.cloneElement...React.Children.map(children, child => { return React.cloneElement( child, null, React.Children.map...(child.props.children, child => { return React.cloneElement(child, { test: 'test' }) }) )
想法：把tempdb 放在虚拟硬盘（即内存）里面，利用内存的读写速度远远大于硬盘的优势，提高速度。...两个数据库都没有超时，northwnd_Ram可以提高8倍左右的效率，基本还可以。 ...不能利用索引的情况，还是用那两个数据库，这回按照 order by ProductName, ProductID的条件来分页，采用颠倒Top的分页算法（注意这里并不是想要讨论分页算法的效率问题，而是要看看虚拟硬盘的效率...对呀，在2000年的时候，内存可不像现在是以G为单位的，那时候才128M吧 ，服务器的内存也到不了多少，估计微软施舍不能占用太多的内存，而是把一些数据写到了硬盘里面，这样我就想到了Tempdb数据库，如果能够把...原先还想把客户的数据库放在虚拟硬盘（我当然知道这么做是很危险地）里呢，现在不用了，只需要把Tempdb放在虚拟硬盘里就可以提升很大的效率，这不就不用担心库户的数据的丢失问题了吗。
在Java开发中，逃逸分析用于确定对象的生命周期和作用域，以便进行相应的优化，提高程序的性能和内存利用效率。...这样可以减少内存碎片和对象访问的开销，提高内存利用效率。 4. 方法内联（Method Inlining） 逃逸分析可以确定某些方法调用不会逃逸出当前方法的作用域。...因此，可以对这些方法进行内联优化，减少方法调用的开销，提高程序的执行效率。 通过这些优化策略，逃逸分析可以帮助JVM更好地优化代码，减少垃圾回收的开销，提高程序的执行效率和响应性，并减少内存的占用。...它可以帮助JVM优化代码，提高Java程序的性能和内存利用效率。 逃逸分析的优化策略包括栈上分配、同步消除、标量替换和方法内联。...这些优化策略可以减少垃圾回收的开销，提高程序的执行效率和响应性，并减少内存的占用。
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