TVM性能评估分析(二) Figure 1.  A bird's eye view of the µTVM + AutoTVM infrastructure Figure 2.  A standard µTVM setup, where the host communicates with the device via JTAG. Figure 3.  The performance results of MicroTVM Figure 4. Improved performance by ~2…

TVM性能评估分析(七) Figure 1.  Performance Improvement Figure 2.  Depthwise convolution Figure 3.  Data Fusion Figure 4.  Data Fusion(2) Figure 5.  Shared memory can be seen as cache in GPU. It is on-chip and much faster than global memory. Figure 6.   Shar…

TVM性能评估分析(六) Figure 1.  The workflow of development PC, compile, deploy to the device, test, then modify the codes again to see whether it accelerates. Figure 2.   The Android APP takes shared library as input and runs compiled functions on the mobil…

TVM性能评估分析(五) Figure 3.  A futher speed up with operator fusion Table 1.  Performance issue of cuBLAS' batch matmul Table 2.  Finding the best combination of number_thread. The results are obtained on a NVIDIA M40 GPU device with CUDA8.0. Figure 4.  D…

TVM性能评估分析(四) Figure 1.  Efficient Privacy-Preserving ML Using TVM Figure 2.  Motivation: Privacy-Preserving ML Figure 3.  Backend Figure 4. Differential privacy (DP) provides a formal guarantee that models trained on similar datasets are indistinguis…

TVM性能评估分析(三) Figure 1. TVM's WebGPU backend close to native GPU performance when deploying models to the web. Figure 2.  WebGPU is to write shaders for primitive operators in deep neural networks Figure 3.  Build a WebGPU runtime inside TVM's JS runt…

TVM性能评估分析(一) System Overview AutoTVM vs Auto-scheduler Table 1. Workflow Comparision Figure 1. Search Process Overview Figure 2. Code Performance Comparision (Higher is better) Figure 3. Search Time Comparision (Lower is better) Figure 4. The expecte…

如上篇文章提到,如果出现了autovacuum的问题,那么这可能是个悲伤的故事.怎么解决? 笔者觉得可以从如下几个方面着手去考虑解决问题,可以避免一些坑.1) 持续观察,是不是autovacuum问题一直存在,如果只是偶尔出现一次,可能不需要那么慌张.因为很有可能是其他异常情况造成的.比如当时正在做大规模数据迁移等操作,这种操作如果是偶发的,大可不必在意.2) 笔者一般的分析思路是从大到小,比如先检查外围的关键配置项,如果有必要的话,再去深究postgres autovacuum相关的配置项.因…

Linux性能分析:生产环境服务器变慢,诊断思路和性能评估 一.整机:top 二.CPU:vmstat 所有CPU核信息 每个进程使用CPU的用量分解信息 三.内存:free 四.硬盘:df 五.磁盘IO:iostat 六.网络IO:ifstat 七.生产环境出现CPU占用过高,分析思路和定位 先用top命令找出CPU占比最高的 ps -ef或者jps进一步定位 定位到具体线程或者代码 线程ID转换为16进制格式(英文小写格式) jstack 进程ID|grep tid(16进制线程ID小写英文…

在sklearn当中,可以在三个地方进行模型的评估 1:各个模型的均有提供的score方法来进行评估. 这种方法对于每一种学习器来说都是根据学习器本身的特点定制的,不可改变,这种方法比较简单.这种方法受模型的影响, 2:用交叉验证cross_val_score,或者参数调试GridSearchCV,它们都依赖scoring参数传入一个性能度量函数.这种方法就是我们下面讨论的使用scoring进行模型的性能评估. 3:Metric方法,Metric有为各种问题提供的评估方法.这些问题包括分类.聚类…

性能监控分析的命令包括如下: 1.vmstat 2.sar 3.iostat 4.top 5.free 6.uptime 7.netstat 8.ps 9.strace 10.lsof ===================================================== 命令sar介绍: sar命令是非常强大的性能分析命令,通过该命令可以全面的获取系统的CPU.运行队列.磁盘I/O.交换区.内存.CPU中断.网络等性能数据. 安装: 通过yum -y install sys…

上一篇介绍了性能问题分析的诊断的基本过程,还没看过的可以先看下[性能测试]常见的性能问题分析思路-道与术,精炼总结下来就是,当遇到性能问题的时候,首先分析现场,然后根据现象去查找对应的可能原因,在通过对应的方法和工具去定位问题. 本篇来给出个具体实际工作中的案例,以及会简单说一下一种性能分析工具的使用技巧,加深这方面的认知和学习. 案例分析 背景 对某个项目(内部项目脱敏)进行压测的时候出现了内存泄漏的问题,经过发现问题-分析现象和过程-定位问题,排查出根因是定时任务引发的内存泄漏,因此把整个分…

一 linux服务器性能查看 1.1 cpu性能查看 1.查看物理cpu个数: cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"|sort|uniq|wc -l 2.查看每个物理cpu中的core个数: cat /proc/cpuinfo |grep "cpu cores"|wc -l 3.逻辑cpu的个数: cat /proc/cpuinfo |grep "processor"|wc -l 物理cpu个数*核数=逻辑c…

http://fuliang.iteye.com/blog/1024360 http://unixhelp.ed.ac.uk/CGI/man-cgi?vmstat -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 工作这么久了,主要就是服务器端的开发,由于业务性质,对于性能的考虑是每天不得不…

前言: 规则引擎中, 往往涉及到多个条件构成了复杂布尔表达式的计算. 对于这类布尔表达式, 一是动态可变的(取决于运营人员的设定), 二是其表达式往往很复杂. 如何快速的计算其表达式的值, 该系列文章将以两种方式, Antlr4动态生成AST(抽象语法树), 以及Groovy动态编译的方式来对比评估, 看看哪种方式性能更优, 以及各自的优缺点. 本篇文章将侧重于Groovy的实现思路. 模型简化: 每个规则可以理解为多个条件构建的复杂布尔表达式, 而条件本身涉及不同的变量和阈值(常量), 以及中…

网络内容总结(感谢原创) 1.前言简介 一.影响Linux服务器性能的因素   1. 操作系统级         性能调优是找出系统瓶颈并消除这些瓶颈的过程. 很多系统管理员认为性能调优仅仅是调整一下内核的参数即可解决问题, 事实上情况并不是这样. 性能调优是实现操作系统的各个子系统之间的平衡性,这些子系统包括: Ø       CPU Ø       内存 Ø       磁盘I/O带宽 Ø       网络I/O带宽 子系统之间相互依存,任何一个子系统的负载过度都能导致其他子系统出现问题,例…

一.Aggregate Report 是 JMeter 常用的一个 Listener,中文被翻译为“聚合报告 如果大家都是做Web应用的性能测试,例如只有一个登录的请求,那么在Aggregate Report中,会显示一行数据,共有10个字段,含义分别如下. 1.Lable:每个Jmeter的element(例如Http Request)都有一个Name属性,这里显示就是Name属性的值 2.Samples:表示这次测试一共发出了多少次请求,如果模拟10用户,每个用户迭代10次,那么这里显示10…

前面 2 篇 golang 性能优化分析系列文章: golang 性能优化分析工具 pprof (上) golang 性能优化分析工具 pprof (下) 一.基准测试 benchmark 简介 在 golang 中,可以通过 benchmark 基准测试来测试代码性能.基准测试主要是通过测试 cpu 和内存的效率问题,来评估被测试代码的性能. 基准测试的指标: 程序所花费的时间 内存使用的情况 cpu 使用情况 基准测试文件名和函数规定: go 基准测试文件都是以 _test.go 结尾,和单…

SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(一) SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(二) SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(三) 上接SQL SERVER 查询性能优化——分析事务与锁(四) (四)未检测到的分布式死锁 某应用程序持有数据库资源,开启事务之后又与用户交互,而在与用户的交互过程中出现了错误,导致数据库资源迟迟不能释放.SQL SERVER 2005/2008 动态管理视图sys.dm_exec_requests提供相关信息,该SESSIO…

SQLite入门与分析(二)---设计与概念(续)   写在前面:本节讨论事务,事务是DBMS最核心的技术之一.在计算机科学史上,有三位科学家因在数据库领域的成就而获ACM图灵奖,而其中之一Jim Gray(曾任职微软)就是因为在事务处理方面的成就而获得这一殊荣,正是因为他,才使得OLTP系统在随后直到今天大行其道.关于事务处理技术,涉及到很多,随便就能写一本书.在这里我只讨论SQLite事务实现的一些原理,SQLite的事务实现与大型通用的DBMS相比,其实现比较简单.这些内容可能比较偏于理论…

Delphi 6 Web Services初步评估之二(转)   ★ 测试环境:CPU:PIII 550内存: 256MBOS: Windows2000 Server + SP2Web Server:IIS 5.0 + SP3开发环境:Borland Delphi 6.0 EnterpriseMicrosoft Visual Studio 7.0 Beta 2Microsoft SOAP TOOLKIT 2.0★ 基本测试过程:Web Services通过接口方法调用返回值来获取调用结果,因此测…

转载自:Linux服务器性能评估与优化 一.影响Linux服务器性能的因素 1. 操作系统级 CPU 内存 磁盘I/O带宽 网络I/O带宽 2.        程序应用级 二.系统性能评估标准 影响性能因素 评判标准 好 坏 糟糕 CPU user% + sys%< 70% user% + sys%= 85% user% + sys% >=90% 内存 Swap In(si)＝0 Swap Out(so)＝0 Per CPU with 10 page/s More Swap In &…

list .set .map 粗浅性能对比分析   不知道有多少同学和我一样,工作五年了还没有仔细看过list.set的源码,一直停留在老师教导的:"LinkedList插入性能比ArrayList好,LinkedList顺序遍历性能比ArrayList好"的世界里.可是真是如此么?本文很"肤浅"的对比和分析了几种常用的集合,"高手"可以就此打住不必往下阅读了... 本文分开介绍了List.Map.Set: (测试环境:win7.jdk.4G.i…

原文链接:安全运维之:网络性能评估工具Iperf详解:http://os.51cto.com/art/201410/454889.htm 参考博文:http://linoxide.com/monitoring-2/install-iperf-test-network-speed-bandwidth/     http://fasterdata.es.net/performance-testing/network-troubleshooting-tools/iperf-and-iperf3/ 一.…

Android4.0图库Gallery2代码分析(二) 数据管理和数据加载 2012-09-07 11:19 8152人阅读 评论(12) 收藏 举报 代码分析android相册优化工作 Android4.0图库Gallery2代码分析(二) 数据管理和数据加载 一 图库数据管理 Gallery2的数据管理 DataManager(职责:管理数据源)- MediaSource(职责:管理数据集) - MediaSet(职责:管理数据项).DataManager中初始化所有的数据源(LocalSo…

1.前言 在手机App竞争越来越激烈的今天,Android App的各项性能特别是流畅度不如IOS,安卓基于java虚拟机运行,触控响应的延迟和卡顿比IOS系统严重得多.一些下拉上滑.双指缩放快速打字等操作,安卓的流畅度都表现比较糟糕,但是,对于App使用过程是否流畅,一直没有一个可靠的指标将用户的客观感受和数据一一对应.虽然之前有FPS(每秒帧数)作为游戏或视频类App的性能指标,但对于那些界面更新不多的App来说,仍不是一个合适的衡量数据.以下会根据实际app性能测试案例,展开进行app性能…

目标检测模型中性能评估的几个重要参数有精确度,精确度和召回率.本文中我们将讨论一个常用的度量指标:均值平均精度,即MAP. 在二元分类中,精确度和召回率是一个简单直观的统计量,但是在目标检测中有所不同的是及时我们的物体检测器在图像中检测到物体,如果我们仍无法找到它所在的图像中的哪个位置也是无用的.由于我们需要预测图像中的目标的发生和位置,所以在计算精确度和召回率与普通的二分类有所不同. 一.目标检测问题目标检测问题是指: 给定一个图像,找到其中的目标,找到它们的位置,并且对目标进行分类.目标检测…

一.影响Linux服务器性能的因素 1. 操作系统级 CPU 内存 磁盘I/O带宽 网络I/O带宽 2. 程序应用级 二.系统性能评估标准 影响性能因素 影响性能因素 评判标准 好 坏 糟糕 CPU user% + sys%< 70% user% + sys%= 85% user% + sys% >=90% 内存 Swap In(si)＝0Swap Out(so)＝0 Per CPU with 10 page/s More Swap In & Swap Out 磁盘 iowait %…

前言: 规则引擎中, 往往涉及到多个条件构成了复杂布尔表达式的计算. 对于这类布尔表达式, 一是动态可变的(取决于运营人员的设定), 二是其表达式往往很复杂. 如何快速的计算其表达式的值, 该系列文章将以两种方式, Antlr4动态生成AST(抽象语法树), 以及Groovy动态编译的方式来对比评估, 看看哪种方式性能更优, 以及各自的优缺点. 本篇文章将侧重于介绍Antlr4的实现思路. 模型简化: 每个规则可以理解为多个条件构建的复杂布尔表达式, 而条件本身涉及不同的变量和阈值(常量), 以…

      性能工程师可以具备的专业素养 程序语言原理,包括:C.C++.java及jvm.ASP,因为建站大部分外围应用和中间件都是JAVA编写,大部分的电商平台采用的ASP编写,底层核心系统是C/C++编写: 数据库管理和性能优化,数据库永远的性能要点,包括:传统的关系型数据库oracle.db2.mysql.sql server等,更有对象型新贵数据库mongodb.hadoop.Cassandra等: kernel的实现(比如内存管理.文件系统.系统调用.线程与进程管理),如果不熟悉ke…