在跑的时候可以让加些选项: with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)): 其中allow_soft_placement能让tensorflow遇到无法用GPU跑的数据时,自动切换成CPU进行. log_device_placement则记录一些日志.

3月23日(周日)下午16:30左右,博客园主站负载均衡中的2台Web服务器CPU玩起了爬楼梯的游戏(见上图),一直爬到了接近100%.发现这个状况后,我们立即将这2台阿里云临时磁盘云服务器从负载均衡中摘下来,挂上1台云盘云服务器,恢复了正常. 由于曾经多次遇到过阿里云云服务器CPU问题,现在对阿里云云服务器产生了一种偏见,只要出现CPU问题,就会首先怀疑云服务器的问题.而这次出现问题时,换上云盘云服务器立即恢复正常,我们就坚定地认为临时磁盘云服务器存在某种问题.于是,我们提交了工单,向阿里云客

前言 代码都是由 CPU 跑起来的,我们代码写的好与坏就决定了 CPU 的执行效率,特别是在编写计算密集型的程序,更要注重 CPU 的执行效率,否则将会大大影响系统性能. CPU 内部嵌入了 CPU Cache(高速缓存),它的存储容量很小,但是离 CPU 核心很近,所以缓存的读写速度是极快的,那么如果 CPU 运算时,直接从 CPU Cache 读取数据,而不是从内存的话,运算速度就会很快. 但是,大多数人不知道 CPU Cache 的运行机制,以至于不知道如何才能够写出能够配合 CPU Ca

js抽奖跑马灯程序 点击下载代码

天下没有免费的午餐,本文转载于:http://cenalulu.github.io/linux/all-about-cpu-cache/ 先来看一张本文所有概念的一个思维导图: 为什么要有CPU Cache 随着工艺的提升最近几十年CPU的频率不断提升,而受制于制造工艺和成本限制,目前计算机的内存主要是DRAM并且在访问速度上没有质的突破.因 此,CPU的处理速度和内存的访问速度差距越来越大,甚至可以达到上万倍.这种情况下传统的CPU通过FSB直连内存的方式显然就会因为内存访问的等待, 导致计算

我们使用jdk自带的jstack来分析.当linux出现cpu被java程序消耗过高时,以下过程说不定可以帮上你的忙: 1.top查找出哪个进程消耗的cpu高 21125 co_ad2    18   0 1817m 776m 9712 S  3.3  4.9  12:03.24 java                                                                                           5284 co_ad    

今天下午有段时间访问园子感觉不如以前那么快的流畅,上Web服务器一看,果然,负载均衡中的1台云服务器CPU跑高. 上图中红色曲线表示的是CPU占用率.正常情况下,CPU占用率一般在40%以下. 这台云服务器是2台主力Web服务器(承担了80%以上的访问量)中的1台,8核CPU/8G内存,用的是阿里云的临时磁盘云服务器,之前一直表现出色,今天怎么突然CPU跑高呢?难道临时磁盘云服务器的CPU也有问题?向阿里云提交工单,得到的反馈是云服务器所在的物理机表现良好. 为了尽快解决问题,我们在负载均衡中新

今天给大家演示如何在ZYNQ上,裸机跑ARM程序,本测试用的是米尔Z-turn Board单板,测试代码用的XILINX官方的C语言测试程序,用于测试挂接在ARM总线上的设备是否正常,并在串口终端打印测试结果.

总述 最近一位朋友问我,开发的代码是怎么在芯片运行起来的,我就开始给他介绍代码的预编译.汇编.编译.链接然后到一般的文件属性,再到代码运行.但是大佬问了我一句,CPU到底是怎么执行到每一个逻辑的,就讲了哈CPU的架构.这是时候真的有些迷了,虽然有模电数电的底子,但是自己都说迷糊了,汇编怎么对应到机器码再到怎么执行每一个逻辑. 所以我想了想,我自己也重新学习整理一下,写一篇文章分享给自己也分享给大家.虽然网上也有很多人讲这个过程,我也想用自己的视角去介绍一下.所以我就花了三天时间把<CODE>这

RunLoop是什么?基本操作是什么? 1.RunLoop的作用 RunLoop可以: 保持程序的持续运行 处理App中的各种事件(比如触摸事件.定时器事件.Selector事件) 节省CPU资源,提高程序性能:该做事时做事,该休息时休息 学到这里,你就知道了RUnLoop的作用了吧.看看程序里的例子: 程序中的main函数里面: int main(int argc, char * argv[]) { @autoreleasepool { return UIApplicationMain(arg

最近在鼓弄这TensorFlow的模型,有些模型实在是太大了,CPU占用率100%不说,还一跑起来就跑个大半天,严重影响了学习的进度,所以由于手里刚有一个不大使用的云服务器,配置虽然不咋地,至少还能跑跑程序,所以开始部署TensorFlow模型往上面跑. 笔记本CPU占用率图: 部署步骤: 1.使用Xftp将程序和文件拷贝到云服务器上面 2.使用Linux的nohup命令使得程序不因为终端关闭而被迫关闭 nohup: nohup python main.py & 注意:Python脚本后面(&am

不多说,直接上干货! You must choose one of the following types of TensorFlow to install: TensorFlow with CPU support only. If your system does not have a NVIDIA® GPU, you must install this version. Note that this version of TensorFlow is typically much easier

安装好了tensorflow-gpu版本,然后程序中写好了 with tf.device('/gpu:0'):   但是python3 .py程序时还是有错误. 报错为: 2018-04-24 12:58:02.460531: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:140] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use:

mapreduce真的是门学问,遇到的问题逼着我把它从MRv1摸索到MRv2,从年前就牵挂在心里,连过年回家的旅途上都是心情凝重,今天终于在eclipse控制台看到了job completed successfully,当时的兴奋难以形容,都有些不敢相信自己的眼睛,压抑住激动的心情再试了一遍,特么真的跑通了,喜极而泣. 总结起来就是两处 1.报错Class not found 或者 No job jar file set 这是由于及集群中没有我们提交的jar包,所以namenode不知道怎么执行

CPU卡也称智能卡,卡内的集成电路中带有微处理器CPU.存储单元(包括随机存储器RAM.程序存储器ROM以及芯片操作系统COS.装有COS的CPU卡相当于一台微型计算机,不仅具有数据存储功能,同时具有命令处理和数据安全保护等功能.要了解什么是CPU卡,就必须从IC卡说起. IC卡是集成电路卡的简称,是镶嵌集成电路芯片的塑料卡片,其外形和尺寸都遵循国际标准(ISO).芯片一般采用不易挥发性的存储器(ROM.EEPROM).保护逻辑电路.甚至带微处理器CPU.带有CPU的IC卡才是真正的智能卡.按照

作者:qyvlik链接:http://www.zhihu.com/question/38867614/answer/78583440来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 做UI啊.如果是桌面应用,QML可以更快速.如果是手机UI,H5绝对占优. 毕竟Qt提供的那一套控件库更适合桌面应用,而当年诺基亚都开发了塞班和米果的QML手机控件库,现在Ubuntu,旗鱼,黑莓都有自己的QML手机控件库. 渲染性能上.QML有绝对统一的接口规范以及渲染机制.(跨平台是这样的). H5桌面系统一

今天在做代码重构,以前将所有python文件放到一个文件夹下,上传到hadoop上跑,没有问题:不过随着任务的复杂性增加,感觉这样甚是不合理,于是做了个重构,建了好几个包存放不同功能的python文件,历程如下: 1. 刚开始的时候,在IDE里搞,点击运行,正确.非常赞: 2. 然后搬到服务器上搞,出现了这样的问题: ImportError: no module named XXX 啊,看样子是包引用中路径不对,于是找文章解决: python中,每个py文件被称之为模块,每个具有__init__

如题. 今天细想了下合批这个东西. 合批是节省了CPU的相关准备工作的工作量. 合批后,经过VS,PS,尝试测试,模板测试后,此时已没有了纹理,顶点,索引的概念,只剩下一个个孤立的像素,各像素间没有任何关系了. 像素送到GPU后进行批量处理,呈现到屏幕硬件上. 因此合批与GPU没有任何关系,也几乎没有影响.不管是一批还是多批,最终在此帧送到GPU的像素数量是相等的,数据是相同的. 分成多批,是一帧内将像素数据分多次提交给GPU. 合批与否,对GPU的影响仅是像素到达的慢了还是快了,几乎不影响GP

GPU程序缓存 翻译文章: GPU Program Caching 总览 / 为什么 因为有一个沙盒, 每一次加载页面, 我们都会转化, 编译和链接它的GPU着色器. 当然不是每一个页面都需要着色器, 合成器使用了一些着色器, 这些着色器需要为tab选项卡重新渲染. 我们应该去缓存一些之前的缓存程序, 并在重新需要的时候, 直接使用他们. 我们通过一个GPU缓存完成这项缓存, 这里会使用基于内存, 或者磁盘的缓存来加速这一过程. 缓存等级 内存缓存(In-Memory Cache) 由于磁盘的访

总述     最近一位朋友问我,我开发的代码是怎么运行起来的,我就开始给他介绍代码的预编译.汇编.编译.链接然后到一般的文件属性,再到代码运行.但是大佬问了我一句,CPU到底是怎么执行到每一个逻辑的,就讲了哈CPU的架构.这是时候真的有些迷了,虽然有模电数电的底子,但是自己都说迷糊了,汇编怎么对应到机器码再到怎么执行每一个逻辑. 所以我想了想,我可以写一篇文章,从我嵌入式开发的工作中去描述一下CPU的代码执行的过程.虽然网上也有很多人讲这个过程,我也想用自己的视角去介绍一下.所以我就花了三天时间

在前文Arduino+ESP32 之 驱动GC9A01圆形LCD(一), 我们已经移植好了arduino GFX库, 该库的示例程序内,还有LVGL的示例程序哦. arduino环境下移植lvgl是很方便的,我们一起来移植一个,并且跑一下lvgl的示例demo! 由于arduino的library这个路径内的arduino工程文件是只读的,不便于我们编译测试示例程序,所以我们复制一份lvgl的示例程序到桌面上的我的一个文件夹内. 打开LvglHelloWorld.ino工程文件. 工具->管理库