是什么优化让 .NET Core 性能飙升？（转）

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是什么优化让 .NET Core 性能飙升？

.NET Core(开放源代码,跨平台,x-copy可部署等)有许多令人兴奋的方面,其中最值得称赞的就是其性能了. 感谢所有社区开发人员对.NET Core做出的贡献,其中的许多改进也将在接下来的几个版本中引入.NET Framework. 本文主要介绍.NET Core中的一些性能改进,特别是.NET Core 2.0中的,重点介绍各个核心库的一些示例. 集合集合是任何应用程序的基石,同时.NET库中也有大量集合..NET库中的一些改进是为了消除开销,例如简化操作以便更好的实现内联,减少指令…

是什么优化让 .NET Core 性能飙升？（转）

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ASP.NET Core 性能优化最佳实践

本文提供了 ASP.NET Core 的性能最佳实践指南. 译文原文地址:https://docs.microsoft.com/en-us/aspnet/core/performance/performance-best-practices?view=aspnetcore-3.1 积极利用缓存这里有一篇文档在多个部分中讨论了如何积极利用缓存. 有关详细信息,请参阅︰ https://docs.microsoft.com/en-us/aspnet/core/performance/caching…

通过/proc/sys/net/ipv4/优化Linux下网络性能

通过/proc/sys/net/ipv4/优化Linux下网络性能 /proc/sys/net/ipv4/优化1) /proc/sys/net/ipv4/ip_forward该文件表示是否打开IP转发.0,禁止1,转发缺省设置:02) /proc/sys/net/ipv4/ip_default_ttl 该文件表示一个数据报的生存周期(Time To Live),即最多经过多少路由器. 缺省设置:64 增加该值会降低系统性能. 3) /proc/sys/ne…

NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析（下）

NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析(下) DeepBench推理测试之RNN和Sparse GEMM DeepBench的最后一项推理测试是RNN和Sparse GEMM,虽然测试中可以选择FP16,但实际上它们都只支持FP32运算. 虽然RNN可能会有加速,但DeepBench和NVIDIA目前仅支持单精度RNN推理. NVIDIA Caffe2测试之ResNet50和ImageNet 虽然内核和深度学习数学运算可能很有用,但实际应用中是使用真实数据集进行训练的.使用标准的IL…

NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析（上）

NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析(上) 本篇将通过多项测试来考验Volta架构,利用各种深度学习框架来了解Tensor Core的性能. 很多时候,深度学习这样的新领域会让人难以理解.从框架到模型,再到API和库,AI硬件的许多部分都是高度定制化的,因而被行业接受的公开基准测试工具很少也就不足为奇.随着ImageNet和一些衍生模型(AlexNet.VGGNet.Inception.Resnet等)的影响,ILSVRC2012(ImageNet大规模视觉识别挑战)中的图像数据集…