目录 文章目录 目录 前文列表 KVM KVM 的功能列表 KVM 工具集 KVM 虚拟机的本质是什么 vCPU 的调度与性能问题 Nova 支持的 vCPU 绑定 vcpu\_pin\_set 配置项 CPU 绑定策略 前文列表 OpenStack Nova 高性能虚拟机之 NUMA 架构亲和 多进程.多线程与多处理器计算平台的性能问题 KVM KVM(Kernel-based Virtual Machine 基于内核的虚拟机)是可嵌入 Linux Kernel 的内核功能模块,与 QEMU.

一个程序指定到单独一个CPU上运行会比不指定CPU运行时快.这中间主要有两个原因:1)CPU切换时损耗的性能.2)Intel的自动降频技术和windows的机制冲突:windows有一个功能是平衡负载,可以将一个线程在不同时间分配到不同CPU,从而使得每一个CPU不“过累”.然而,Inter又有一个技术叫做SpeedStep,当一个CPU没有满负荷运行时自动降频从而达到节能减排的目的.这两个功能实际是冲突的:一个程序被分配到多个CPU协同工作->每个CPU都不是满载->每个CPU都会降频-&g

基本概念 cpu亲和性(affinity) CPU的亲和性, 就是进程要在指定的 CPU 上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器,也称为CPU关联性:再简单的点的描述就将指定的进程或线程绑定到相应的cpu上:在多核运行的机器上,每个CPU本身自己会有缓存,缓存着进程使用的信息,而进程可能会被OS调度到其他CPU上,如此,CPU cache命中率就低了,当绑定CPU后,程序就会一直在指定的cpu跑,不会由操作系统调度到其他CPU上,性能有一定的提高. 软亲和性(affinity) 就是进程要在指

原帖地址:https://www.cnblogs.com/lvdongjie/p/4476766.html 一个程序指定到单独一个CPU上运行会比不指定CPU运行时快.这中间主要有两个原因:1)CPU切换时损耗的性能.2)Intel的自动降频技术和windows的机制冲突:windows有一个功能是平衡负载,可以将一个线程在不同时间分配到不同CPU,从而使得每一个CPU不“过累”.然而,Inter又有一个技术叫做SpeedStep,当一个CPU没有满负荷运行时自动降频从而达到节能减排的目的.这两

TensorFlow指定GPU/CPU进行训练和输出devices信息 1.在tensorflow代码中指定GPU/CPU进行训练 with tf.device('/gpu:0'): .... with tf.device('/gpu:1'): ... with tf.device('/cpu:0'): ... 2.输出devices的信息 在指定devices的时候往往不知道具体的设备信息,这时可用下面的代码查看对应的信息 进入Python环境 from tensorflow.python.c

观察发现4核CPU,只有第1个核心(CPU#0)非常忙,其他都处于idle状态. 不了解Linux是如何调度的,但目前显然有优化的余地.除了处理正常任务,CPU#0还需要处理每秒网卡中断.因此,若能将CPU#0分担的任务摊派到其他CPU核心上,可以预见,系统的处理能力将有更大的提升. 两个名词 SMP (Symmetrical Multi-Processing):指在一个计算机上汇集了一组处理器(多CPU),各CPU之间共享内存子系统以及总线结构.SMP意为对称多处理系统,内有许多紧耦合多处理器

由于某些原因GPU版的TensorFlow运行起来会出现一些问题,比如内存溢出等情况.此时我们可以用CPU和系统内存来运行我们的程序. 代码如下: import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"将以上三行代码放入程序首部即可.--------------------- 作者:MarT

虽然昨天的第一招失败了,但是从失败中我们学到了与多核CPU相关的Processor Affinity(处理器关联)的知识. 既然我们可以让.NET程序的不同线程运行于指定的CPU核,那是不是也可以让IIS应用程序池的进程w3wp运行于指定的CPU核? 虽然看起来“黑色n秒”似乎与w3wp运行于哪些CPU核没有什么关系,但是我们既然把怀疑对象锁定在CPU,那么任何与CPU相关的线索都不能放过.即使失败,也会满载而归,因为如果没有“黑色n秒”这个问题的驱动,我们根本不会有心思去研究Processor

如何获取多核.多cpu系统中指定cpu的序列号作者:SkyJacker(转贴请保持完整并注明作者和出处)http://www.cnpack.orgCnPack IV  QQ Group: 1309702007-01-23 感谢:Passion,Bahamut,早安,空气,SkyJacker...没有Bahamut的奇思妙点,就没有这片文章. 在多cpu.多核中,会随机的获得不同的序列号.这就为我们根据cpu序列号来制作注册机带来了很大的麻烦.Windows 2000/xp允许设置进程和线程的亲缘

学习 KVM 的系列文章: (1)介绍和安装 (2)CPU 和 内存虚拟化 (3)I/O QEMU 全虚拟化和准虚拟化(Para-virtulizaiton) (4)I/O PCI/PCIe设备直接分配和 SR-IOV (5)libvirt 介绍 (6)Nova 通过 libvirt 管理 QEMU/KVM 虚机 (7)快照 (snapshot) (8)迁移 (migration) 1. 为什么需要 CPU 虚拟化 X86 操作系统是设计在直接运行在裸硬件设备上的,因此它们自动认为它们完全占有计

目录 文章目录 目录 前言 演进方向 Cellv2 更新 Rocky Support disabling a cell Stein Handling a down cell Train Count quota usage from placement Nova Scheduling 更新 Rocky Complex Anti-Affinity Policies Report CPU features to the placement service Support traits in Glanc

一 什么是kvm KVM 全称 Kernel-Based Virtual Machine.也就是说 KVM 是基于 Linux 内核实现的,这就使得linux内核本身就相当于一个Hypervisor. Hypervisor即vmm,主要功能就是用来控制生成vm,并管理多个vm的运行,不同的vm中可以安装不同的操作系统,这些操作系统共用一台硬件主机, 因为直接使用linux内核的调度器进行管理,所以比xen的代码少很多 二 为何要用kvm 虚拟化是云计算的基础之一,而无论是在部署,还是在研发.测试

1.1 为什么要虚拟化CPU 虚拟化技术是指在x86的系统中,一个或以上的客操作系统(Guest Operating System,简称:Guest OS)在一个主操作系统(Host Operating System,简称:Host OS)下运行的一种技术.这种技术只要求对客操作系统有很少的修改或甚至根本没有修改.x86处理器架构起先并不满足波佩克与戈德堡虚拟化需求(Popek and Goldberg virtualization requirements),这使得在x86处理器下对普通虚拟机

前言 任何平台根据场景的不同,都有相应的优化.不一样的硬件环境.网络环境,同样的一个平台,它跑出的效果也肯定不一样.就好比一辆法拉利,在高速公路里跑跟乡村街道跑,速度和激情肯定不同… 所以,我们做运维工作,也是如此.首先你得充分了解你所用的软件平台,然后根据你现有的生产环境去充分的测试,最后得出结果,做最优的调整. KVM也是一样,首先要做的是充分的了解它,看看有哪些参数和设置我们可以做出调整,最终应用以求发挥最高的性能. 那么KVM的性能调优,我们可以从四个方面入手 —— CPU.内存.磁盘I

1. 为什么需要 CPU 虚拟化 X86 操作系统是设计在直接运行在裸硬件设备上的,因此它们自动认为它们完全占有计算机硬件.x86 架构提供四个特权级别给操作系统和应用程序来访问硬件. Ring 是指 CPU 的运行级别,Ring 0是最高级别,Ring1次之,Ring2更次之…… 就 Linux+x86 来说, 操作系统(内核)需要直接访问硬件和内存,因此它的代码需要运行在最高运行级别  Ring0上,这样它可以使用特权指令,控制中断.修改页表.访问设备等等. 应用程序的代码运行在最低运行级别

目录 文章目录 目录 前文列表 x86 体系结构的虚拟化 硬件辅助的 CPU 虚拟化 由 VMX 切换支撑的 CPU 虚拟化技术 KVM 的 CPU 虚拟化实现 vCPU 的调度方式 客户机 CPU 拓扑和模型 虚拟机 vCPU 数量分配原则 总结 参考文档 前文列表 <虚拟化技术实现 - 虚拟化技术发展编年史> <虚拟化技术实现 - QEMU-KVM> x86 体系结构的虚拟化 首先回顾一下,我们在<虚拟化技术实现 - 虚拟化技术发展编年史>介绍了 x86 体系结构虚

前言 任何平台根据场景的不同,都有相应的优化.不一样的硬件环境.网络环境,同样的一个平台,它跑出的效果也肯定不一样.就好比一辆法拉利,在高速公路里跑跟乡村街道跑,速度和激情肯定不同... 所以,我们做运维工作,也是如此.首先你得充分了解你所用的软件平台,然后根据你现有的生产环境去充分的测试,最后得出结果,做最优的调整. KVM也是一样,首先要做的是充分的了解它,看看有哪些参数和设置我们可以做出调整,最终应用以求发挥最高的性能. 那么KVM的性能调优,我们可以从四个方面入手 —— CPU.内存.磁

Kubernetes K8S之CPU和内存资源限制详解 Pod资源限制 备注:CPU单位换算:100m CPU,100 milliCPU 和 0.1 CPU 都相同:精度不能超过 1m.1000m CPU = 1 CPU. 官网地址: 1 https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/configure-pod-container/assign-cpu-resource/ 2 https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/configure-p

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

进程就是一段执行的程序,每当一个程序执行时.对于操作系统本身来说,就创建了一个进程,而且分配了相应的资源.进程能够分为3个类别:     1.交互式进程(I/O)     2.批处理进程 (CPU)     3.实时进程 (REAL-TIME)          对于交互式进程来说,一般其占用的cpu时间片非常段,可是优先级偏高;批处理进程占用的cpu时间片非常长,可是优先级偏底;实时进程是内核所使用的,其优先级高于前面两种.     上面说到了优先级,linux进程是具有优先级的,一般分为两种