TaiShan特战队六月底成立,至今百日有余,恰逢1024程序员节,遂整理此文,献礼致敬!希望能为广大在鲲鹏处理器上开发软件.性能调优的程序员们,提供一点帮助.从今天开始,将陆续推出性能调优专题文章.原贴链接:https://bbs.huaweicloud.com/blogs/126594 1.1 鲲鹏处理器NUMA简介 随着现代社会信息化.智能化的飞速发展,越来越多的设备接入互联网.物联网.车联网,从而催生了庞大的计算需求.但是功耗墙问题以功耗和冷却两大限制极大的影响了单核算力的发展.为了满足

http://blog.chinaunix.net/uid-7530389-id-2050116.html 由于各种的I/O负载情形各异,Linux系统中文件系统的缺省配置一般来说都比较中庸,强调普遍适用性.然而在特定应用下,这种配置往往在I/O性能方面不能达到最优.因此,如果应用对I/O性能要求较高,除了采用性能更高的硬件(如磁盘.HBA卡.CPU.MEM等)外,我们还可以通过对文件系统进行性能调优,来获得更高的I/O性能提升.总的来说,主要可以从三个方面来做工作: 1.Disk相关参数调优

CUDA优化的最终目的是:在最短的时间内,在允许的误差范围内完成给定的计算任务.在这里,“最短的时间”是指整个程序运行的时间,更侧重于计算的吞吐量,而不是单个数据的延迟.在开始考虑使用GPU和CPU协同计算之前,应该先粗略的评估使用CUDA是否能达到预想的效果,包括以下几个方面: 精度:目前GPU的单精度性能要远远超过双精度性能,整数乘法.求模.求余等运算的指令吞吐量也较为有限.在科学计算中,由于需要处理的数据量巨大,往往采用双精度或者四精度才能获得可靠的结果,目前的Tesla架构还不能很好的满

点击返回:自学Zabbix之路 点击返回:自学Zabbix4.0之路 点击返回:自学zabbix集锦 21 Zabbix系统性能优化建议 1. Zabbix性能变慢的可能表现: zabbix队列有太多被延迟的item,可以通过administration-queue查看 zabbix绘图中经常出现断图,一些item没有数据 带有nodata()函数的触发器出现flase 前端页面无响应,或者响应慢 a.通过Zabbix agent采集数据的设备处于moniting的状态但是此时机器死机或其他原因

本文绝大部分是转载自CSDN刘爱贵专栏: http://blog.csdn.net/liuben/archive/2010/04/13/5482167.aspx另外根据参考文档增补了一部分内容. 由于各种的I/O负载情形各异,Linux系统中文件系统的缺省配置一般来说都比较中庸,强调普遍适用性.然而在特定应用下,这种配置往往在I/O 性能方面不能达到最优.因此,如果应用对I/O性能要求较高,除了采用性能更高的硬件(如磁盘.HBA卡.CPU.MEM等)外,我们还可以通过对文件系统进行性能调优,来获

1.1 CPU与内存子系统性能调优简介 调优思路 性能优化的思路如下: l   如果CPU的利用率不高,说明资源没有充分利用,可以通过工具(如strace)查看应用程序阻塞在哪里,一般为磁盘,网络或应用程序的业务处理中存在休眠或信号等待,这些优化措施在后续其它章节描述. l   如果CPU利用率高,通过优化软件硬件的配置参数来更好适配业务场景,减少CPU占用率,让整个系统有更多的CPU时间来处理业务. 我们也可以选择更好的硬件,根据CPU的能力配置合适的内存条,建议内存满通道配置,发挥内存最大带

############sample 1 https://blog.51cto.com/sfzhang88/1558254 如何从Zabbix数据库中获取监控数据 sfzhang关注6人评论40627人阅读2014-09-25 21:08:57   做过Zabbix的同学都知道,Zabbix通过专用的Agent或者SNMP收集相关的监控数据,然后存储到数据库里面实时在前台展示.Zabbix监控数据主要分为以下两类: 历史数据:history相关表,从history_uint表里面可以查询到设备监

影响高性能DSP功耗的因素及其优化方法 德州仪器DSP技术应用工程师 冯华亮 摘要 本文讨论影响高性能DSP功耗的因素,介绍一些DSP功耗的优化方法. 随着嵌入式应用需求的不断提高,DSP的速度也不断提高.现在常见的高性能DSP速度已达到1GHz,TI(Texas Instruments)的TMS320C6455最高速度已达到1.2GHz.然而,DSP的功耗也随着DSP的速度提升而快速增加.DSP功耗越来越成为DSP工程师关注的重要问题. 另外,1.2GHz目前几乎是DSP速度的上限,主要原因还

MySQL的性能指标计算和优化方法1 QPS计算(每秒查询数) 针对MyISAM引擎为主的DB mysql> show global status like 'questions';+---------------+------------+| Variable_name | Value |+---------------+------------+| Questions | 2805815665 |+---------------+------------+1 row in set (0.00

前言 这篇文章的内容是我回顾和再学习 Android 内存优化的过程中整理出来的,整理的目的是让我自己对 Android 内存优化相关知识的认识更全面一些,分享的目的是希望大家也能从这些知识中得到一些启发. Android 应用运行在 ART 环境上,ART 是基于 JVM 优化而来的,ART 优化的目标就是为了让 Android 应用能更高效地在 Android 平台运行. 不严谨地说,Android 应用就是一个在 Android 平台运行良好的 Java 程序,承载着 Android 应用

在上一篇<为什么房间的 Wi-Fi 信号这么差>中,猫哥从微波炉.相对论.人存原理出发,介绍了影响 Wi-Fi 信号强弱的几大因素,接下来猫哥再给大家介绍几种不用升级带宽套餐也能提升网速的路由器优化方法. 防蹭网 开启 UPnP QoS 与网络限速 设置正确的 MTU 值 使用路由器交换机模式 使用无线中继扩展 Wi-Fi 信号 1.防蹭网 这是最最首要的一条:确认没有陌生人在蹭网! 被蹭网意味着你的 Wi-Fi 密码被泄露(看看是不是不小心用万能钥匙把自家 Wi-Fi 共享出去了?),或者你

php-fpm优化方法 php-fpm存在两种方式,一种是直接开启指定数量的php-fpm进程,不再增加或者减少:另一种则是开始时开启一定数量的php-fpm进程,当请求量变大时,动态的增加php-fpm进程数到上限,当空闲时自动释放空闲的进程数到一个下限.这两种不同的执行方式,可以根据服务器的实际需求来进行调整. 要用到的一些参数,分别是pm.pm.max_children.pm.start_servers.pm.min_spare_servers和pm.max_spare_servers.

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描, Sql 代码 : select id from t where num is null; 可以在 num 上设置默认值 0,确保表中 num 列没有 null 值,然后这样查询: Sql 代码 : select id from t where num=0; 3.应尽量避免在 wh

Android中的ListView应该算是布局中几种最常用的组件之一了,使用也十分方便,下面将介绍ListView几种比较常见的优化方法: 首先我们给出一个没有任何优化的Listview的Adapter类,我们这里都继承自BaseAdapter,这里我们使用一个包含100个字符串的List集合来作为ListView的项目所要显示的内容,每一个条目都是一个自定义的组件,这个组件中只包含一个textview: Activity: package com.alexchen.listviewoptimi

原文地址:https://www.douban.com/note/315222037/ 背景最近将Wordpress迁移至阿里云.由于自己的服务器是云服务器,硬盘和内存都比较小,所以内存经常不够使,通过Linux命令查看后,发现启动php-fpm进程数有20多个,占用了将近1G的内存,整个服务器才1.5G的内存,最后通过对php-fpm进程数优化解决了此问题,服务器多节省出600M的内存,将php-fpm的优化方法和大家分享下.备注:目前根据nginx.fpm-php进行了内存优化,详情见相关资

DevExpress ChartControl加载大数据量数据时的性能优化方法有哪些? 关于图表优化,可从以下几个方面解决: 1.关闭不需要的可视化的元素(如LineMarkers, Labels等): Series.View.LineMarkerOptions.Visible =false. 2. 关闭图表的滚动与缩放功能,手动调整范围,这样将大大减少所需计算的个数. 3. 将 ChartControl.RefreshDataOnRepaint属性设为false 4. 将 ChartContr

Tomcat有很多方面,从内存.并发.缓存四个方面介绍优化方法.   一.Tomcat内存优化 Tomcat内存优化主要是对 tomcat 启动参数优化,我们可以在 tomcat 的启动脚本 catalina.sh 中设置 java_OPTS 参数. JAVA_OPTS参数说明 -server 启用jdk 的 server 版: -Xms Java虚拟机初始化时的最小内存: -Xmx java虚拟机可使用的最大内存: -XX: PermSize 内存永久保留区域 -XX:MaxPermSize

code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);}.main-container {

上文提到,到目前为止,caffe总共提供了六种优化方法: Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"), Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"), Adam (type: "Adam"), Nesterov’s Accelerated Gradient (type: "Nesterov&qu

有些人还不知道sql语句的基本性能优化方法,在此我简单提醒一下,最基本的优化方法:   1.检查是否缺少索引.调试的时候开启“包括实际的执行计划”   执行后会显示缺少的索引,   然后让dba帮助添加适当的索引,以提高sql执行性能.   2.监控io读写情况和cpu耗时情况,调试的时候通过 set STATISTICS io on ; set STATISTICS time on ;  来开启监控,然后调整sql逻辑来对比优化情况,以选择最优的sql逻辑,比如: set STATISTICS

概述 对于网络的行为,可以简单划分为 3 条路径:1) 发送路径,2) 转发路径,3) 接收路径,而网络性能的优化则可基于这 3 条路径来考虑.由于数据包的转发一般是具备路由功能的设备所关注,在本文中没有叙述,读者如果有兴趣,可以自行学习(在 Linux 内核中,分别使用了基于哈希的路由查找和基于动态 Trie 的路由查找算法).本文集中于发送路径和接收路径上的优化方法分析,其中的 NAPI 本质上是接收路径上的优化,但因为它在 Linux 的内核出现时间较早,而它也是后续出现的各种优化方法的基