最近看到一个关于性能优化的不错的文章。作者写了上中下三篇，由浅入深的写了关于性能优化的方方面面，并不仅仅局限于代码层面。我看了之后还是很有收获的，同时也惊叹于作者扎实的技术能力与思考能力。于是借花献佛，把作者的三篇整理合并之后分享给大家。希望你也能有所收获。上篇引言：取与舍 软件设计开发某种意义上是“取”与“舍”的艺术。关于性能方面，就像建筑设计成抗震9度需要额外的成本一样，高性能软件系统也意味着
我们都知道，手机使用的时日一长，手机就会越来越不流畅，并且在安卓手机上这个现象则更为严重，所以今天小编就来给各位介绍几个能够让手机变得流畅的方法。首先我们需要打开手机中的"开发者模式"，打开方法：设置——我的设备——全部参数——敲击版本号(直到进入开发者模式) 一、强制进行GPU渲染在手机的使用过程中，CPU的运行会有比较大的负担，而当你打开了开发者模式中的"强制进行GPU渲染"之后，
5． GPU性能优化建议5.1 性能优化策略概述总体上说，性能优化主要包括以下三个策略：最大化并行度以达到GPU 核的最大利用率。内存优化以达到最大的内存带宽。指令集优化以达到最大的指令带宽。对于一个应用程序来讲，哪种优化策略能达到最好的性能取决于该应用程序的性能瓶颈在哪；比如说，对一段性能瓶颈在内存访问的代码进行指令使用方面的优化将不会得到很好的优化效果。所以，在性能优化之前，需要测量或者监控，
部分知识摘自一个网站的描述，自己通过程序实现进行了测试，得到了一些感性的认识C++ AMP是微软提供的一套利用GPU并行计算的API。GPU运算不是新概念，用GPU运算比较有名的已有NVIDIA的CUDA，AMD的stream。同时对于OpenCL这个标准大家也一定没见过也听说(AMP同样与近日放出了开放标准)。导读:C++ AMP是微软提供的一套利用GPU并行计算的API. GPU运算不是新概念
工作原因，需要了解一下 GPU 的硬件和 CUDA 的对应关系和调度方法。由于不是专职优化 GPU 代码，所以就是个大概了解。TL;DRPerfect solution for {数据并行}硬件设计思路：1. 高吞吐，低响应
2. 无需 cache (目前实际硬件有)，无需复杂的指令调度(多个线程走的都是一样的指令)
3. 节约硬件空间（一次 fetch/decode/dispatch 就可以支持
最小化内存访问减少浪费。比如，当你只需要单通道贴图的时候，不要使用多通道贴图；16bit就可以的时候，不要用32bit；避免重复访问。比如，在做一些全屏后效的时候，你所需要的数据可能隔壁线程里面就有。如果你所使用的GPU支持从隔壁偷数据的话，大胆的用；用计算代替内存访问。比如一些LUT表格当中的数据，是可以通过计算得到的。在某些情况下（比如为内存访问瓶颈的时候），可能直接计算比使用LUT在总体上效
一、基础理论概述1. 有三种 preemption model 和适用场景非强占式内核(服务器)
强占式内核(低延迟桌面)
voluntary kernel preemption(桌面)2. 动态功耗 = C * Freq * Voltage^2 其中Freq 是CPU运行频率，Voltage是CPU核心的电压3. RT和DL视角下的负载均衡：n个runnable的RT task平均分
如果有一天，你有16万个CPU，你要怎么用？梦想还是要有的，万一它实现了呢？首先，你要有个调度器。我们现在说的调度器，主要是基于HPC场景的集群任务调度系统，英文叫Cluster Scheduler、Job Scheduler等。市面上主流调度器有四大流派：LSF/SGE/Slurm/PBS。不同行业因为使用习惯和不同调度器对应用的支持力度不同，往往会有不同的偏好：比如高校和超算经常用Slurm，
小米手机一直也来都是打造智能机行业中性价比更高的产品，所以使用小米手机的人一直以来也都很多。日常我们使用小米手机的时候，多少会玩一会儿游戏，为了在游戏体验过程中使用更佳，这是我们可以对手机进行一些别样的设置，那么需要怎么做呢？我们一起来看一下！ 第一个：开启性能模式。具体步骤：打开设置--电量和性能--温控配置--设置为性能优先模式这样我们之后再玩游戏的时候就会更加的流畅，可以设置好体
K8S GPU调度模式
Kubernetes（K8S）作为一种优秀的容器编排系统，支持在容器中运行GPU应用程序。GPU调度是指通过Kubernetes调度系统为容器分配GPU资源的过程。在本文中，我将介绍如何在Kubernetes中实现GPU调度模式，以便帮助刚入行的小白了解并掌握这一技术。
整体流程如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
|------|-------|
| 1 | 部署N
一、 CUP调度的背景介绍上下文切换的概念：切换CPU当前的任务，从一个进程或者线程到另一个，操作系统此时要保存当前进程或者线程的在PCB/TCB中执行的上下文（即CPU的状态），然后读取下一个进程或者线程的上下文CPU调度：操作系统从就绪队列中挑选一个进程或者线程作为CPU将要运行的下一个进程或者线程。调度的程序是进程或者线程的内核函数（通过一些调度策略实现）进行调度的时机：即操作系统什么时候执
GPU呈现模式分析），属于GPU Profile工具中的一种。Profile GPU Rendering tool的目的是为了帮助开发者更好的找出应用程序中渲染相关的问题，找到应用程序中的性能瓶颈，进而对代码进行优化，提升用户体验。 在国产手机厂商的各大ROM还未像今日这样完善与功能丰富之前，给自己的手机换上一个第三方的ROM，几乎是大家乐此不疲的做法
1.GPU基本理论概念：中文翻译为“图形处理器”。我们通常就叫它显卡。GPU同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据，2D显示芯片在处理3D图像和特效时主要依赖CPU的处理，称为“软加速”；3D显示芯片是将三维图像和特效处理功能集中在显示芯片内，也即所谓的“硬件加速”功能。GPU和CPU之间通过RAM内存进行数据交换。在手机主板上，GPU芯片一般都是紧挨着CPU芯片的。
以前的智能机，基本不带
最近在面试的时候发现移动端现在是越来越热，然后就有被问到GPU的框架什么的PC端的这个可以参考这个：GPU硬件架构及其运行机制移动端的与PC端有很大的区别！比如移动端可以说没有独立的显存只有些寄存器cache 和on-chip memory！立即渲染模式IMR ：IMR（Immediate Mode Rendering）就如字面意思一样——提交的每个渲染要求都会立即开始，这是一种简单而又粗暴的思路
在上一篇中有讲到绘制一个水波纹效果，当打开此界面过久时，会有明显的卡顿，查看内存很稳定， 这时候我们先打开开发者选项里的”GPU呈现模式分析“，设置为“在屏幕上显示为条形图”（不同的手机可能有略微的差异，我这里用的是小米）。 可以看到，当重复绘制时，GPU的负荷太高，卡顿也就再所难免。如何解决当我们只绘制一段水波纹不使用canvas.clipPath(mPath, Region.Op.INTER
1. 什么是GDBGDB（全称：GNU Debugger）是GNU工程师为GNU操作系统开发的调试器。它可以用于调试C、C++、Objective-C、Pascal、Ada等语言编写的程序。2. GDB的使用条件在程序编译的时候，添加响应的调试信息，才能使程序使用GDB进行调试，以CMake为例，示范添加调试信息的方法：SET(CMAKE_BUILD_TYPE "Debug") # 使得生成
下面我们分别就单核和多核的情况加以分析：1.单核：1.1 FCFS （first come first service）先到先处理方式 顾名思义，这种调度方法就是CPU按照先到先处理的方式对进程进行处理，非抢占式 优点：简单，一般结合其他策略使用 缺点：平均等待时间较长，举例：三个进程 P1的cpu时间是24s，P2是3s，P3也是3s，这样P2和P3分别需要等待24s和27s才能得到运行1.2
文章目录简介GPU调度示意图数据结构组织图CS管理数据结构amdgpu_cs_chunkamdgpu_cs_parseramdgpu_ibGPU调度数据结构drm_sched_jobamdgpu_jobdrm_sched_entitydrm_sched_rqdrm_gpu_scheduler流程流程图整体流程保存渲染命令初始化job填充IB初始化entity提交任务内核线程初始化内核线程任务调度
这一部分打算从头记录一下CUDA的编程方法和一些物理架构上的特点；从硬件入手，写一下包括线程束的划分、流水线的调度等等微结构的问题，以及这些物理设备是如何与软件对应的。下一部分会写一下cuda中的几种内存划分，进行数据同步，以及优化cuda运行效率的几种方法。（传送门）1 硬件架构1.1 Tesla ： G80不同厂家、版本的GPU内容差别可能会比较大，因此挑出几款比较经典的GPU，写一些通用的
探秘NVIDIA-Jobs：GPU计算任务调度的利器项目地址:https://gitcode.com/boxvc/NVIDIA-Jobs项目简介NVIDIA-Jobs 是一个由NVIDIA开发的开源项目，旨在为大规模GPU集群提供高效、灵活的任务调度解决方案。它专为科学计算、深度学习和人工智能应用设计，旨在最大化GPU资源的利用率，并简化高性能计算环境下的工作流程。技术分析NVIDIA-Jobs
