心血来潮想了解一下自己的电脑.在网上搜索cpu-z,大小只有几百kb.下面以我自己电脑为例,上图: 某些地方我也不是很了解,不太了解的我就直接跳过了.在网上查阅相关资料后,有下面的认识: (1)处理器的"名字"和下面"规格"中的处理器型号可能是不一样的,如果发生这种情况以"规格"中的为准,好在我这里是一致的. (2)i5和i7的区别:i7支持超线程,我们可以看到最下面一行"核心数"为4,"线程数"为4,这表

这是英特尔首个达到 1 TeraFLOP 算力的图形模块,与第九代酷睿移动版的性能相比,15W Ice Lake-U 在游戏测试场景中,平均帧速率的性能提升了 40%. 与同等的 AMD 产品相比,英特尔表示,几乎不可能在设备中找到实际运行功率为 15W 的 ADM APU,能找到的每台设备实际上都运行着 AMD 高性能模式.为了使测试公平,英特尔准备了一款 Ice Lake-U 处理器,相当于 25W TDP 并进行了直接比较,基本上 AMD 的 Vega 10 与英特尔的第 11 代能够打个

本文主要来学习内存屏障和 CPU 缓存知识,以便于我们去了解 CPU 对程序性能优化做了哪些努力. 首先来看下 CPU 缓存: CPU 缓存 CPU 缓存是为了提高程序运行的性能,CPU 在很多处理上内部架构做了很多调整,比如 CPU 高速缓存,大家都知道因为硬盘很慢,可以通过缓存把数据加载到内存里面,提高访问速度,而 CPU 处理也有这个机制,尽可能把处理器访问主内存时间开销放在 CPU 高速缓存上面,CPU 访问速度相比内存访问速度又要快好多倍,这就是目前大多数处理器都会去利用的机制,利用处

                                      intel  Xeon(R) CPU E5-2650 v2                                                      性能测试报告  一．测试背景: 验证Xeon(R) CPU E5-2650 v2 的性能,和基于KVM的openstack平台的处理能力和稳定性.镜像.虚拟机用horizon控制台管理,按照测试方法从horizon开启虚拟机,同时观察宿主机的CPU.MEM.

首先是良好的硬件体制,CPU.内存和显卡都必须是健康的,在100%负荷下工作也能拥有合理的温度和功耗.其次就是硬件准备,超频需要一块强大的主板做支撑,特别是主板供电部分,考虑到CPU和内存超频后功耗大增,高低电平信号要求不能模糊,所以主板的供电部分一定要达到4+1或者更高项数,这样每项供电的压力才能小.超频还需要强大的散热器和电源,前者可以让CPU和显卡工作在合理温度下,提升超频潜能和超频过程的稳定性,后者可以给予硬件足够的电能支撑,即使功耗提升也能轻松应对. 在准备工作进行完之后,就是BIOS

看到许多玩家对电脑的配置一点都不懂,这里特地制作了最新的硬件天梯图--CPU,显卡,主板,让大家对电脑硬件孰优孰劣有个一目了然的了解. 看不清楚的情点击小图看大图. 首先是CPU天梯图: 其次是显卡天梯图: 最后是主板:

PostgreSQL CPU满(100%)性能分析及优化 转自:https://help.aliyun.com/knowledge_detail/43562.html    在数据库运维当中,一个DBA比较常遇到又比较紧急的问题,就是突发的CPU满(CPU利用率达到100%),导致业务停滞.遇到CPU满,往往需要从后端数据库开始排查,追溯到具体SQL,最终定位到业务层.下面是这个问题具体的处理方法. 查看连接数变化 CPU利用率到达100%,首先怀疑,是不是业务高峰活跃连接陡增,而数据库预留的资

最近翻出以前做过的Windows系统性能统计程序,这个程序可以统计系统中的CPU使用情况,内存使用情况以及网络流量.现在将其整理一下(共有三篇),希望对大家有所帮助. 目录如下: 1．<Windows系统CPU内存网络性能统计第一篇 内存> 2．<Windows系统CPU内存网络性能统计第二篇 CPU> 3．<Windows系统CPU内存网络性能统计第三篇网络流量> 本篇将介绍统计系统内存使用情况,包括内存使用率.总物理内存大小.可用物理内存大小.总虚拟内存大小,可用虚

centos下查看网卡,主板,CPU,显卡,硬盘型号等硬件信息 osc_4o5tc4xq 2019/10/11 15:03 阅读数 253 centos下查看网卡,主板,CPU,显卡,硬盘型号等硬件信息rose_willow rose_willow 发布于 2016/06/16 11:32 字数 902 阅读 405 收藏 0 点赞 0 评论 0 centos下查看网卡,主板,CPU,显卡,硬盘型号等硬件信息 查看网卡型号 [root@server]# lspci | grep Ethernet

centos下查看网卡,主板,CPU,显卡,硬盘型号等硬件信息 rose_willow rose_willow 发布于 2016/06/16 11:32 字数 902 阅读 405 收藏 0 点赞 0 评论 0  centos下查看网卡,主板,CPU,显卡,硬盘型号等硬件信息 查看网卡型号 [root@server]# lspci | grep Ethernet00:19.0 Ethernet controller: Intel Corporation 82567V-2 Gigabit Netw

  问题概述 单核CPU的计算机上, 多线程能够提高程序运行的性能吗? 这个问题看起来简单,实际很复杂,设计到多方面的因素. 首先我们要把概念搞清楚, 那就是什么是性能? 一般来说, 我们把运行一个任务所花的时间来评价性能, 所花的时间可以是在CPU上, 也可能是在I/O操作上, 运行任务的程序, 也可能同时在运行另外若干的任务(吞吐量). 这里我们把概念给缩小一下: 我们这里把性能限制在一个程序运行一个任务, 这个任务是只消耗CPU资源(CPU bound), 所花的时间越小, 说明性能越好.

由于一般密码破解工具的破解速度实在是太慢,而且支持的密码破解协议也不多,暴力破解的话,有的密码1年时间也破不出来,用字典跑的话必须要明文密码在字典里才行,而且密码字典太大的话,也很浪费时间,跑不出来也是很常见的事情,下面推荐一款世界上破解密码速度最快的工具,hashcat,hashcat github地址,选择最新版的下载即可. hashcat支持多种计算核心: GPUCPUAPUDSPFPGACoprocessor 下载官方NVIDA驱动程序 到NVIDA官网下载与自己电脑显卡型号相对应的显卡

cpu性能监控 #!/bin/bash column_count= i= m= is_want= str_msg=""; file_name=./test/`date +%Y-%m-%d`_CPU.txt -rn` do ] then str_msg=""; #if [ `expr $p \> $m` = 1 ] && [ "$p"x != "%CPU"x ] if [ `awk -v a=$p -v b

系统 uname -a # 查看内核/操作系统/CPU信息 head -n 1 /etc/issue # 查看操作系统版本 cat /proc/cpuinfo # 查看CPU信息 hostname # 查看计算机名 lspci -tv # 列出所有PCI设备 lsusb -tv # 列出所有USB设备 lsmod # 列出加载的内核模块 env # 查看环境变量 资源 free -m # 查看内存使用量和交换区使用量 df -h # 查看各分区使用情况 du -sh <目录名> # 查看指定目

运行时间分析 不同的模型在cpu和gpu下的时间差异较大,一般来说gpu会比cpu快5-20倍.我们选用了最常用的inception v3的分类模型,输入图片尺寸为:3x299x299. GPU 在一块P100GPU(显存16276MiB),性能如下: 由上图可见,随着进程数目的增大耗时会线性增加. 所以:如果服务中在同个卡上多开进程只是服务连接/下载图片的并发实现了并发提速(neuron框架中连接建立.下载图片.算法处理是并发独立的,可近似认为互不影响):算法的吞吐量基本不变.而且从RT角度考

查看连接数变化 CPU利用率到达100%,首先怀疑,是不是业务高峰活跃连接陡增,而数据库预留的资源不足造成的结果.我们需要查看下,问题发生时,活跃的连接数是否比平时多很多.对于RDS for PG,数据库上的连接数变化,可以从控制台的监控信息中看到.而当前活跃的连接数>可以直接连接数据库,使用下列查询语句得到: select count( * ) from pg_stat_activity where state not like '%idle'; 追踪慢SQL 如果活跃连接数的变化处于正常范围

CPU VS GPU 关于绘图和动画有两种处理的方式:CPU(中央处理器)和GPU(图形处理器).在现代iOS设备中,都有可以运行不同软件的可编程芯片,但是由于历史原因,我们可以说CPU所做的工作都在软件层面,而GPU在硬件层面. 总的来说,我们可以用软件(使用CPU)做任何事情,但是对于图像处理,通常用硬件会更快,因为GPU使用图像对高度并行浮点运算做了优化.由于某些原因,我们想尽可能把屏幕渲染的工作交给硬件去处理.问题在于GPU并没有无限制处理性能,而且一旦资源用完的话,性能就会开始下降了(

GetsysInfo.h: #ifndef _H_GETSYSINFO #define _H_GETSYSINFO #pragma once #include <afxtempl.h> class GetSysInfo { public: GetSysInfo(void); ~GetSysInfo(void); public: /********获取操作系统版本,Service pack版本.系统类型************/ void GetOSVersion(CString &st

在内存与cpu寄存器之间,还有一块区域叫做cpu高速缓存,即我们常常说的cache. cache分为L1.L2.L3三级缓存,速度递减,离cpu越来越远,L1.L2每个内核自己都有,L3是每个插槽上的多个内核共用一个.cpu按照值使用频道来从1.2.3缓存逐个进行检索,L1如果没有命中,就向下继续检索L2.L3直到内存. 从CPU到 大约需要的CPU周期 大约需要的时间(单位ns) 寄存器 1 cycle   L1 Cache ~3-4 cycles ~0.5-1 ns L2 Cache ~10

业务场景:大批量更新时,数据库长时间CPU占用超过90,影响其他正常业务流程,参考阿里云上的一篇文章:https://help.aliyun.com/knowledge_detail/43562.html 在数据库运维当中,一个DBA比较常遇到又比较紧急的问题,就是突发的CPU满(CPU利用率达到100%),导致业务停滞.遇到CPU满,往往需要从后端数据库开始排查,追溯到具体SQL,最终定位到业务层.下面是这个问题具体的处理方法. 查看连接数变化 CPU利用率到达100%,首先怀疑,是不是业务高

系统 uname -a # 查看内核/操作系统/CPU信息 head -n 1 /etc/issue # 查看操作系统版本 cat /proc/cpuinfo # 查看CPU信息 hostname # 查看计算机名 lspci -tv # 列出所有PCI设备 lsusb -tv # 列出所有USB设备 lsmod # 列出加载的内核模块 env # 查看环境变量 资源 free -m # 查看内存使用量和交换区使用量 df -h # 查看各分区使用情况 du -sh <目录名> # 查看指定目