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    计算CPU利用率

    一般来说对于需要大量cpu计算的进程,当前端压力越大时,CPU利用率越高。但对于I/O网络密集型的进程,即使请求很多,服务器的CPU也不一定很到,这时的服务瓶颈一般是在磁盘的I/O上。...在Linux/Unix下,CPU利用率分为用户态,系统态和空闲态,分别表示CPU处于用户态执行的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间。...平时所说的CPU利用率是指: CPU执行非系统空闲进程的时间 / CPU总的执行时间。 在Linux的内核中,有一个全局变量:Jiffies。Jiffies代表时间。它的单位随硬件平台的不同而不同。...CPU的利用率就是用执行用户态+系统态的Jiffies除以总的Jifffies来表示。 在Linux系统中,可以用/proc/stat文件来计算cpu的利用率。...那么CPU利用率可以使用以下两个方法。

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    【Go】map 利用率统计

    Go 中 map 利用率 今天刷 B 站看见有 Up 主在讲布隆过滤器,提到了利用率的问题,假设有一组数据,范围分布非常广,使用布隆过滤器时如何尽量少的减少内存使用,感觉除了针对特定数据的定向优化外没什么特别好的办法...然后想到类似的问题应该广泛存在于所有使用哈希表的数据结构中,那 go 中 map 的利用率如何呢?...,而利用率突然降低的节点就是发生了等量扩容。...从上面的测试可以看到最高利用率在 0.8 左右,最低利用率只有 0.4, 平均只有 0.5 左右 总结 总体利用率在 50% 左右,主要影响因素在于等量扩容,虽然 map 本就是空间换时间,但如果确实需要优化并且走投无路时...,希望这些数据或许可以提供一些参考(分片,卡利用率的点……) 最后放上一张合影: 代码

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    如何提升AI资源利用率

    研究显示,AI工程化落地过程中,出现痛点从高到底依次是资源利用率、大模型落地、分布式训练效率、推理效率、国产化、异构芯片调度。其中,资源利用率出现频率接近后面五名的总和。...存储资源盘活系统会充分利用用户的全部资源来提供最好的性能,帮助用户进一步提高现有硬件资源的利用率。这对于硬件更新换代频率很快的AI领域来说是好消息:再也不用担心被淘汰的设备闲置了。...因此,存储资源盘活系统可以在同一个Linux操作系统实例中与其他应用程序并发运行,在不影响整体功耗的情况下大大提高了硬件利用率,也在一定程度上缓解了AI“耗电高”的痛点。存储资源盘活系统是高性能的。...可高效地对接私有云中各种存储资源,降低AI工程化的基础架构层管理运维成本,解绑硬件锁定,消除数据孤岛,全面提升AI资源利用率,解决AI工程化落地过程中资源分配不均衡、资源规划不合理、资源碎片多的问题。

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