介绍Luigi是基于python语言的，可帮助建立复杂流式批处理任务管理系统。它主要提供了以下功能：任务依赖管理、工作流管理、任务可视化、错误故障处理机制、命令行交互等。Luigi的主要目的是为了解决需要长期运行的流式批处理任务的管理。你可以链接很多个任务，使它们自动化，并进行故障管理。上面所说的任务可以是任何类型的任务，通常来说有如下几种：Hadoop任务、从数据库导入或导出、机器学习算法训练等
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
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2024-08-06 18:24:57
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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，
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2024-03-28 14:39:50
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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
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2024-03-15 11:33:00
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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
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2024-04-22 14:02:58
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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，
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2024-03-18 08:30:54
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一、性能简述移动GPU厂商关心的头等大事就是如何在尽可能小的带宽需求下提升GPU性能及画质，方式有二：1、纹理压缩ETC：不支持alpha通道，所以只能用于压缩不透明的材质，不过ETC也有自己的优点，几乎所有的安卓设备都可以支持ETC压缩的GPU加速。PVRTC：只支援PowerVR系列GPUS3TC:无论压缩速度还是压缩比都不错，也支持GPU加速，而且是桌面显卡通用的压缩格式。NVIDIA产品，
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
原创
2024-03-27 11:18:36
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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
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2024-02-05 15:10:09
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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
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2024-08-15 00:48:47
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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
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2024-07-19 17:35:15
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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
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2024-06-17 14:31:06
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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
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2024-03-31 12:22:47
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capacity调度器的作用是尽可能的利用集群的所有机器资源，在资源高利用率的同时兼顾公平性. 1.yarn capacity的优先级由队列实现，这是一个类似树状结构的层级队列，最顶层的队列是树的root，叶子队列是应用程序提交到的队列，我们假设一个公司有两个部门A和部门B，部门A下有两个工作室：A1和A2，部门B下有两个工作室B1和B2. 假设我们现在对于部门A有如下配置： yarn.sched
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2024-05-30 08:54:03
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如果您使用 PyCharm、VSCode 等 IDE 工具进行编程，可以通过 SSH 功能，远程使用矩池云的开发环境，为您提供更快更便捷的 GPU 服务哦。本教程将以 PyCharm 为例，向您讲解如何使用矩池云机器环境。在开始教程之前，请确保您的 PyCharm 有 SSH 远程功能，通常为专业版（部分社区版 PyCharm 无此功能）。本教程使用密码登录方式连接 GPU。教程中使用的为 PyC
1 QuartzQuartz是一款Java开源任务调度框架，也是很多Java工程师接触任务调度的起点。下图显示了任务调度的整体流程：Quartz的核心是三个组件。任务：Job 用于表示被调度的任务；触发器：Trigger 定义调度时间的元素，即按照什么时间规则去执行任务。一个Job可以被多个Trigger关联，但是一个Trigger 只能关联一个Job；调度器 ：工厂类创建Scheduler，根据
hadoop 远程调度（二）[toc]远程调度例子//定义接口
public interface ClientProtocol extends org.apache.hadoop.ipc.VersionedProtocol{
long versionID = 123456;
String echo(String str);
int add(int a, int b);
}
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2024-09-02 11:58:00
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CPU调速器ondemand【按需模式】官方及xray内核默认为此项调节模式，顾名思义，按需调节cpu频率，不操作手机的时候控制在最低频率，滑屏或进入应用后会迅速提升至最高频率，当空闲时迅速降低频率，性能较稳定，但因频率变化幅度过大，省电方面只有一般的水平。powersave【省电模式】按设定最低频率运行，日常没有使用价值，除非配合setcpu情景模式，关屏睡眠时使用此调节模式。正如其名字一样，很
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2024-06-02 08:58:56
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目录一、GPU 调度简介1. 背景2. 研究现状二、术语介绍1. GPU2. CUDA3. 流处理器4. 显存调度5. 显存隔离6. 算力隔离三、GPU 共享调度方案1. 腾讯 GaiaGPU2. 腾讯 qGPU3. NVIDIA - deploying-nvidia-gpu-device-plugin4. GPU MOUNTER5. 阿里 GPU Sharing6. 阿里 cGPU（conta
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2023-06-14 20:50:39
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Kubernetes是一个开源容器编排平台，提供了众多的功能来管理和调度容器化应用程序。其中包括对GPU的调度功能，使得容器可以充分利用GPU资源，提升应用程序的性能。本文将介绍如何在Kubernetes中进行GPU调度，并提供代码示例来帮助您实现这一过程。
### 1. GPU调度的流程
下表展示了实现GPU调度的步骤及相应的操作：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | -----
原创
2024-01-19 09:31:58
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