衡量 CPU 的计算能力: 比如一个 Intel 的 i5-2520M @2.5 Ghz 的处理器, 则其计算能力 2.5 * 4(4核) = 10 GFLOPS FLOP/s,Floating-point operations per second,每秒峰值速度, 一个 MFLOPS(megaFLOPS)等於每秒一佰万(=10^6)次的浮点运算, 一个 GFLOPS(gigaFLOPS)等於每秒拾亿(=10^9)次的浮点运算, 一个 TFLOPS(teraFLOPS)等於每秒万亿(=10^12…
[精]从CPU架构和技术的演变看GPU未来发展 http://www.pcpop.com/doc/0/521/521832_all.shtml 显存与纹理内存详解 http://blog.csdn.net/pizi0475/article/details/8739557 GPU 与CPU的作用协调,工作流程.GPU整合到CPU得好处 http://blog.csdn.net/maopig/article/details/6803141 双剑合璧:CPU+GPU异构计算完全解析 http://bj…
引用自:http://tech.sina.com.cn/mobile/n/2011-06-20/18371792199.shtml 这篇文章写的深入浅出,把异构计算的思想和行业趋势描述的非常清楚,难得一见的好文章.按捺不住转一下.^_^   相对于串行计算,并行计算可以划分成时间并行和空间并行.时间并行即流水线技术,空间并行使用多个处理器执行并发计算,当前研究的主要是空间的并行问题.以程序和算法设计人员的角度看,并行计算又可分为数据并行和任务并行.数据并行把大的任务化解成若干个相同的子任务,处理…
按内存使用情况查找前15个进程,在批处理模式下为"top" 使用top命令查看有关当前状态,系统使用情况的更详细信息:正常运行时间,负载平均值和进程总数. 分类:Linux命令操作系统 2016-07-27 00:00:00 类似于前面的技巧有关找出由RAM和CPU使用率最高的进程 ,还可以使用top命令来查看相同的信息. 也许有相比前一个这种方法的一个额外的优势:顶级的"头",提供有关当前状态和使用该系统的额外信息:正常运行时间,平均负载和进程总数,仅举几例例子.…
CPU/GPU/TPU/NPU...XPU都是什么意思? 现在这年代,技术日新月异,物联网.人工智能.深度学习等概念遍地开花,各类芯片名词GPU, TPU, NPU,DPU层出不穷......都是什么鬼?与CPU又是什么关系? HW发布了新款Mate 手机,里面有个叫什么NPU的,听起来很厉害,这是什么东西啊?就是人工智能处理器. 什么是人工智能处理器?和CPU有啥区别?和GPU有啥区别?不都带个PU吗? 本文通俗易懂的科普一下这些所谓的"XPU"! CPU CPU( Central…
Ambari server安装完毕后,都能正确显示各种信息.运行了几天后,发现无法显示内存,CPU等信息. 查找日志发现有错误,日志路径:/var/log/ambari-server/ambari-server.log 日志一直在打印这样的错误.从日志来看,无法连接collector.试着重启,如下: 重启之后,就能正常显示了.…
C#实现对远程服务器的内存和CPU监控小记 1.  主要使用到的组件有System.Management.dll 2.  主要类为 :ManagementScope 连接远程服务器示例代码: private const string PROPERTY_CAPACITY = "Capacity"; private const string PROPERTY_AVAILABLE_BYTES = "AvailableBytes"; private const string…
时间 2015-06-05 00:00:00  JavaChen's Blog 原文  http://blog.javachen.com/2015/06/05/yarn-memory-and-cpu-configuration.html 主题 YARN Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度,本文介绍如何配置YARN对内存和CPU的使用. YARN作为一个资源调度器,应该考虑到集群里面每一台机子的计算资源,然后根据application申请的资源进行分配Container.Co…
 Raspberry Pi B+ 定时向物联网yeelink上传CPU GPU温度 硬件平台: Raspberry Pi B+ 软件平台: Raspberry 系统与前期安装请参见:树莓派(Rospberry Pi B+)到货亲测  :http://blog.csdn.net/xiabodan/article/details/38984617#0-qzone-1-66514-d020d2d2a4e8d1a374a433f596ad1440 更多内容关注http://blog.csdn.net…
Spark Tungsten揭秘 Day4 内存和CPU优化使用 今天聚焦于内存和CPU的优化使用,这是Spark2.0提供的关于执行时的非常大的优化部分. 对过去的代码研究,我们会发现,抽象的提高,转过来会变成对CPU和内存的使用.也就是说,抽象提升,会对内存对Cpu会有很多不必要的使用,执行很多无谓的没有实际作用的操作.比如面向接口调用,就是使用了指针的指针,接口这层并没有实际的作用,可以直接跳过. whole-stage code Spark2.x的Tungsten中做了个非常重要的改进,…