最近在学一门课,叫做“C++与并行计算”.要用到多CPU(进程)并行的原理,实现语言是C++的MPI接口.联想到上学期用到CUDA C/C++来做并行计算,就对这两门语言做一个总结,分享下自己关于并行计算的认识. 1 并行计算的基本原理 并行计算一般有两个维度,一个是指令(Instruction)或程序(Program),另一个是数据(Data).这样,就可以归纳出各种并行模式(S代表Single,M代表Multiple). 除了SISD,其他几个都算是并行计算方法.这里重点介绍下SPMD. S

大话一个CPU(沙子是如何影响未来的) CPU是个啥? 先大体上了解一下 中央处理器 (英语:Central Processing Unit,缩写:CPU),是计算机的主要设备之一,功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据.通俗点来说,就是计算机的大脑,计算机的所有操作都是通过中央处理器完成的. 中央处理器包括: 运算器 控制器 算数逻辑运算单元 计数器 累加器 指令寄存器 数据总线 指令解码器 寄存器组 时钟发生器 发展历史什么的,百度搜索就好了 这里只简单的讲一下起源 这里就需要介

啦啦啦,我是卖身不卖艺的二哈,ε=(´ο｀*)))唉错啦(我是开车的二哈),我又来了,铁子们一起开车呀! 今天来分析下CPU结构对Redis性能会有影响吗? 在进行Redis性能分析的时候,通常我们会考虑下面这些方面,如: 1. 缩短 key 的长度 2. 禁止使用 keys * 我们都知道 keys *, 在使用的时候 Redis 会处于阻塞状态,导致其它任何命令在你的 Redis 实例中都无法执行.这个情况在 Redis 数据量大的时候就很明显,严重影响系统的运行.(一般我们用 scan 来

[转]http://www.cnblogs.com/wuzhenbo/archive/2012/06/05/2537465.html 1.前言 在IBM开发社区上发现一篇叫'Data alignment: Straighten up and fly right'的文章,下面的很多内容都是来自那篇文章的. 内存可以看成一个byte数组,我们通过编程语言提供的工具对这个'大数组'中的每个元素进行读写,比如在C中我们可以用指针一次读写一个或者更多 个字节,这是我们一般程序员眼中的内存样子.但是从机器角

Redis被广泛使用的一个很重要的原因是它的高性能.因此我们必要要重视所有可能影响Redis性能的因素.机制以及应对方案.影响Redis性能的五大方面的潜在因素,分别是: Redis内部的阻塞式操作 CPU核和NUMA架构的影响 Redis关键系统配置 Redis内存碎片 Redis缓冲区 这一讲,我们来学习一下CPU对Redis的性能影响及应对方法. 主流CPU架构 学习之前,我们先来了解主流CPU架构有哪些,有什么特点,以便我们更好地了解CPU是如何影响Redis的. CPU多核架构 一个C

Docker使用Linux cgroup来实现资源的限制,对于CPU的限制有两种方法: 1.cpuset CPU Set限定容器使用某个固定的CPU核.使用默认的libcontainer引擎时,可以通过--cpuset来指定进程/docker容器在执行时使用某几个固定的CPU.比如0-3或以逗号分割如0,3,4(0是第一个CPU). 2.cpu.shares    CPU shares是相对权重, 设置为一个正整数,代表所分配的相对CPU资源比.在Docker中,使用默认的libcontaine

10月21日,教育部计算机类教学指导委员会.中国计算机学会教育专委会将2016 CNCC期间在山西太原举办“面向计算机系统能力培养的龙芯CPU高校开源计划”活动,在活动中,龙芯中科宣布将GS132和GS232两款CPU核向高校和学术界开源.那么—— 龙芯开源的CPU核性能如何? 以往将CPU开源的公司有哪些? 开源CPU核又会带来哪些影响呢? 开源的CPU核性能如何? CPU核也叫微结构,是决定CPU性能.安全.功耗.成本的最重要因素,日常我们所说的双核.四核.八核芯片,其实是将2.4.8个CP

紧接上一篇文章,继续渲染的优化问题,若有错误,请指出,让我也学习进步,谢谢. 如果游戏渲染问题来自CPU 概括的来说,CPU在一帧的渲染中的工作可以分为三个部分: . 决定谁需要被渲染 . 为GPU准备渲染指令 . 发送渲染指令给GPU 在每个部分中又有许多单独的任务,这些任务主要通过多个进程来执行.多进程确保渲染任务的并发执行,单个进程执行单个渲染任务,从而大大提高渲染性能.如果渲染任务被分配到多个进程进行,这就是多进程渲染. 在渲染中主要有三种进程:主进程,渲染进程和工作进程.主进程主要负责

任何一个后端应用,包括代码都要考虑对于CPU和内存的影响.redis本质上类似于nodejs,单进程.单线程,事件驱动,但不同的是redis是CPU密集型的.这里列出了redis与内存CPU的相关考虑点. 单进程.单线程的redis如何实现高并发 同nodejs类似 * 优点: 1. 采用多路 I/O 复用技术可以让单个线程高效的处理多个连接请求; 2. 避免线程切换而消耗CPU * 缺点: 1. 无法发挥多核CPU性能,不过可以通过在单机开多个Redis实例来完善 如果redis内存满了怎么办

在centos7的/sys/fs/cgroup下面可以看到与cpu相关的有cpu,cpuacct和cpuset 3个subsystem.cpu用于对cpu使用率的划分:cpuset用于设置cpu的亲和性等,主要用于numa架构的os:cpuacct记录了cpu的部分信息.对cpu资源的设置可以从2个维度考察:cpu使用百分比和cpu核数目.前者使用cpu subsystem进行配置,后者使用cpuset subsystem进程配置.首先看cpu subsystem的用法 cpu subsyste

转眼间<.Net Discovery>系列文章已经推出1年了,本文为该系列的第10-13篇文章,在本文中将对以前所讲的.Net平台知识做一个小小的总结与机制分析,引出并重点介绍这些机制对程序性能的影响与改进建议.    本文将分为四部分,分别讲述了:垃圾回收机制.即时编译机制.异常处理机制.字符串驻驻留机制的原理与性能改进建议.<.Net Discovery>系列的每篇文章撰写耗时都在2天以上,转载时麻烦著名作者Aicken(李鸣),并且未经作者同意,禁止一切商业用途!    一.

转自:http://blog.csdn.net/Androidlushangderen/article/details/50282593 前言 最近在运维我们部门的hadoop集群时,发现了很多Job OOM的现象,因为在机器上可以用命令进行查看,full gc比较严重.我们都知道,full gc带来的后果是比较大的,会"stop the world"的,一旦你的full gc elapsed time超过几分钟,那么其他的活动都得暂停这么多时间.所以Full gc一旦出现并且异常,一

http://blog.csdn.net/papenghan/article/details/7727955 gnash是一个firefox的flash插件版本.当使用firefox打开含有falsh的网页时,就产生了大量的gtk-gnash进程,大量占用cpu资源,严重影响工作学习.解决办法:ubuntu下在终端运行命令:sudo kill all gnash pidsudo apt-get remove –purge gnash  ,gnash-common ,brower-plugin-g

1     CPU热点分析定位背景 CPU资源还是很昂贵的,为了深刻感受到这种昂贵,间下图当前CPU的资源售价: 所以对于程序猿们来说,需要让程序合理高效的使用CPU资源.利用有限的CPU资源来解决完成我们面对的实际问题,这就是为什么我们要尽可能优化程序. 不篇从微观层面展开介绍说明,不做宏观层面的介绍(譬如数据中心级容量监控,管理调度(OpenStack,Kubernates等)以及迁移(手动,自动,冷迁,热迁)). 本篇将以倒推式方法组织目录结构.出现了问题怎么办,以及为什么要这样做,以及后

所谓“CPU封装技术”是一种将集成电路用绝缘的塑料或陶瓷材料打包的技术.以CPU为例,我们实际看到的体积和外观并不是真正的CPU内核的大小和面貌,而是CPU内核等元件经过封装后的产品. CPU封装对于芯片来说是必须的,也是至关重要的.因为芯片必须与外界隔离,以防止空气中的杂质对芯片电路的腐蚀而造成电气性能下降.另一方面,封装后的芯片也更便于安装和运输.由于封装技术的好坏还直接影响到芯片自身性能的发挥和与之连接的PCB(印制电路板)的设计和制造,因此它是至关重要的.封装也可以说是指安装半导体集成电

概述 做压力测试的时候,我们经常会关注两个指标,CPU利用率和CPU负载 Linux中,进程分为三种状态: 阻塞的进程blocked process 可运行的进程runnable process 正在运行的进程running process 当进程处于不可中断时,进程会等待I/O设备的数据或者系统调用:进程处于可运行状态时,它处在一个运行队列中,与其他可运行进程争夺CPU CPU使用率 CPU使用率指的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比,这是对一个时间段内CPU使用状况的统计. 通过这个指标

龙芯将两款 CPU 核开源,这意味着什么? https://www.oschina.net/news/78316/loongson-open-source-two-cpu-core 文章挺不错的 也讲了 mips arm 还有 ppc64的故事 之前听说过, 这次可以在学习一下.   10月21日,教育部计算机类教学指导委员会.中国计算机学会教育专委会将2016 CNCC期间在山西太原举办“面向计算机系统能力培养的龙芯CPU高校开源计划”活动,在活动中,龙芯中科宣布将GS132和GS232两款C

一.服务器硬件. CPU不够快,内存不够多,磁盘IO太慢. 对于计算密集型的应用,CPU越可能去影响系统的性能,此时,CPU和内存将越成为系统的瓶颈. 当热数据大小远远超过系统可用内存大小时,IO资源可能成为系统的瓶颈. 网络对性能的影响往往发生在数据被大量查询时,特别是当我们用 redis等缓存层时,当缓存大量失效时,救护产生大量的网络传输,从而影响服务器的性能. 解决办法: 升级IO子系统,增加更多的内存. 1.如何选择CPU? 我们究竟是需要更多的CPU还是更快的CPU(频率&数量)? a

1 我们知道MATLAB支持并行运行一般有四种模式: 第一种模式:本机调用多核CPU性能并行运算 第二种模式:本机调用GPU性能并行运算 第三种模式:多计算机组成集群,调用集群CPU性能并行运算 第四种模式:运用MATLAB提供的云计算服务. 2 在第一种并行运算模式中: 标准模式为: 第一步:打开并行池parpool 第二步:parfor等相关PCT,并行计算工具箱中函数 第三步:关闭并行池 3 第一步:打开并行池的方式: 1)p = parpool('local',2);   % 在知道有几

先看看从系统层面反映出来的numa cpu信息.采样机器为实体机.80核.128内存. [root@ht2 src]# lscpu Architecture: x86_64 #x86架构下的64位 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit #表示支持运行模式,getconf LO

点击上方"开源Linux",选择"设为星标" 回复"学习"获取独家整理的学习资料! 服务器主板上数据传输流依次为CPU .内存.硬盘和网卡,针对图形加速特殊场景增加GPU .具体过程表现为:数据经由网卡封装与解封.链路管理.数据编码与译码后,储存于外存硬盘为主 之中当程序需要执行时,将数据从外存经由一级存储器,传至CPU.其中一级存储器分为容量相对较大的主存储器(内存 DRAM )和容量较小但速度接近 CPU 的高速缓存. CPU发挥"