如果需要小编其他论文翻译，请移步小编的GitHub地址 YOLO v4 算法就是在原有 YOLO 目标检测架构的基础上，采用了近些年 CNN 领域中最优秀的优化策略，从数据处理，主干网络，网络训练，激活函数，损失函数等各个方面都有着不同程度的优化，虽没有理论上的创新，但是会受到许许多多的工程师喜欢，各个优化算法的尝试。文章就像目标检测的 trick 综述，效果达到了实现 FPS 与 Precis
# 如何在Spring Boot中限制CPU数量
## 1. 整体流程
首先，我们需要创建一个Spring Boot应用，并使用相关的配置来限制CPU数量。下面是实现这一目标的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Spring Boot应用 |
| 2 | 添加相关依赖 |
| 3 | 配置CPU限制参数 |
| 4 | 测试应用 |
## 2.
原创
2024-05-31 06:12:22
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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：https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/configure-pod-container/assign-cpu-resource/ https://kubernetes.io/zh/docs/t
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2024-05-23 13:54:59
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背景
在使用 docker 运行容器时，默认的情况下，docker没有对容器进行硬件资源的限制，当一台主机上运行几百个容器，这些容器虽然互相隔离，但是底层却使用着相同的 CPU、内存和磁盘资源。如果不对容器使用的资源进行限制，那么容器之间会互相影响，小的来说会导致容器资源使用不公平；大的来说，可能会导致主机和集群资源耗尽，服务完全不可用。
docker 作为容器的管理者，自然提供了控制容器资源的功
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2024-06-17 17:39:23
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一.Docker安全的相关概念Docker容器的安全性,很大程度上依赖于Linux系统自身,评估Docker的安全性时,主要考虑以下几个方面: （1）Linux内核的命名空间机制提供的容器隔离安全 （2）Linux控制组机制对容器资源的控制能力安全。 （3）Linux内核的能力机制所带来的操作权限安全 （4）Docker程序(特别是服务端)本身的抗攻击性。 （5）其他安全增强机制对容器安全性的影响
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2023-08-25 17:36:16
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Kubernetes (K8S) 是一个开源的容器编排引擎，可以帮助我们简化容器的部署、管理和扩展。在使用K8S时，有时候我们需要限制每个Pod可以使用的GPU数量，以保证资源的合理利用和分配。下面我将详细介绍如何在K8S中限制GPU数量的操作流程，并给出代码示例。
### 实现K8S限制GPU数量的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 在Node上配置G
原创
2024-04-16 11:21:39
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在当今的深度学习训练中，利用GPU加速计算是一个关键的环节。然而，尝试逐步限制GPU的使用数量来优化资源的合理分配，常常会带来一系列复杂的问题。本博文将探讨如何实现这个目标，以确保系统在资源受限的环境中仍能高效运行。
## 问题背景
随着深度学习模型的不断增大，计算资源的消耗逐渐成为了生产环境中的一个重要议题。特别是在多用户共享同一计算环境的情况下，如何有效管理和限制GPU的使用数量，从而避免
在《近距离看GPU计算》系列第一篇里我们介绍了GPU的一些基础知识及其如何从图形加速设备演化到通用计算平台。本文我们会具体从处理单元设计和存储层次结构两个方面探讨GPU不同于CPU的特点，再次确认我们反复申明的GPU更重视整体的Throughput而CPU更在乎具体任务的Latency。CPU和GPU从一开始就是为不同的目标而设计，CPU虽然也可以同时执行多个线程，但其旨在高效地处理串行指令，通过
[color=green][size=medium]方法来自这篇文章 Feisty Performance - “Fly Like A Butterfly” (中文翻译)，作者总结了很多关于优化和加速 Feisty的方法。按照下面的方法来做，到底有没有实际效果，就得大家试了才知道，至少我使用后，发现启动速度有了很大的提高。
注意：以下部分步骤如果修改
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2024-06-05 13:42:20
443阅读
limits：限制，硬限制（资源上限）CPU: 正实数，代表分配几颗CPU，可以是小数点，比如0.5代表0.5颗CPU，意思是一颗CPU的一半时间。2代表两颗CPU。正整数m，也代表1000m=1，所以500m等价于0.5。1颗逻辑CPU（1核CPU=4个逻辑CPU）1物理核=1000个微核（millicores）1000m=1CPU内存： 正整数，直接的数字代表Byte k、K、Ki，Kilob
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2024-09-03 17:54:51
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几个cpumore /proc/cpuinfo |grep "physical id"|uniq|wc -l每个cpu是几核（假设cpu配置相同）more /proc/cpuinfo |grep "physical id"|grep "0"|wc -lcat /proc/cpuinfo | grep processor1. 查看物理CPU的个数#cat /proc/cpuinfo |grep "p
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精选
2016-03-16 21:32:29
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Docker资源控制1.Namespace（名称空间） Linux内核提供了6中Namespce隔离的系统调用工具。Linux内核实现namespace的主要目的，通俗易懂点的话就是为了实现轻量级虚拟化技术服务。在同一个namespace下的进程合一感知彼此的变化，而对外界的进程一无所知。这样就可以让容器中的进程产生错觉，仿佛自己置身一个独立的系统环境中，以达到容器与宿主机、容器与容器之间的隔离。
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2024-04-07 06:29:03
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问题 你想对在 Unix 系统上面运行的程序设置内存或 CPU 的使用限制。 解决方案 resource 模块能同时执行这两个任务。例如，要限制 CPU 时间，可以像下面这样做：import resource
import os
def time_exceeded(signo, frame):
print("Time's up!")
raise SystemExit(1)
def set_max_
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2024-06-12 09:36:54
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Load很高，CPU使用率很低的诡异情况第一次碰到这种Case：物理机的Load很高，CPU使用率很低先看CPU、Load情况如图一：这个现象不太合乎常规，也许是在等磁盘IO、也许在等网络返回会导致CPU利用率很低而Load很高贴个vmstat 说明文档（图片来源于网络N年了，找不到出处）检查磁盘状态，很正常（vmstat 第二列也一直为0）再看Load是在5号下午15：50突然飙起来的：同一时间
Linux内核是一名了不起的马戏表演者，它在进程和系统资源间小心地玩着杂耍，并保持系统的正常运转。 同时，内核也很公正：它将资源公平地分配给各个进程。但是，如果你需要给一个重要进程提高优先级时，该怎么做呢？ 或者是，如何降低一个进程的优先级？ 又或者，如何限制一组进程所使用的资源呢？答案是需要由用户来为内核指定进程的优先级大部分进程启动时的优先级是相同的，因此Linux内核会公平地进行调度。 如果
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2024-02-27 13:13:34
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Ubuntu通过 RyzenAdj 控制AMD CPU的功耗、频率、温度阈值等（R9000k 2021 5900hx 3080）概要安装（编译）构建要求示例（Demo）用法可能会遇到的问题python代码如下，假设这个文件名为 limit_tdp.py在终端下执行代码，即可实现定时执行限制tdp的命令，保证电脑的tdp不会改变图形化界面 Ryzen Controller（可选） 概要 提示：在
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2024-04-17 16:28:24
956阅读
1. Docker CPU 限制 Docker
的资源限制和隔离完全基于
Linux CGroups
。对容器最多能使用的
CPU
时间有两种限制方式。 (1)
一是有多个
CPU
密集型的容器竞争
CPU
时，设置各个容器能使用的
CPU
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2023-10-16 13:38:04
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NVIDIA Kepler GPU里面有十几个SMX，每个SMX的组成结构如上图，内含192个处理单精度数据的CUDA Core，2000+核心就是SMX的数量 * 每个SMX内部的CUDA Core数量得出的。 问题就在这里，现在的GPU可以被看做是基于Streaming Processor的众核架构，这里的“核心”，其量级是跟多核CPU里面的“核心”完全不可同日而语的。 CPU和GPU的核心用
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2024-04-29 15:56:53
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# Python中的GPU数量管理
随着深度学习和科学计算的迅速发展，GPU（图形处理单元）在数据处理和模型训练中发挥着越来越重要的作用。Python作为一种流行的编程语言，提供了多种库来有效管理和利用GPU资源。本文将介绍如何在Python中获取可用的GPU数量，并给出相关代码示例。
## 为什么使用GPU？
在处理大型数据集时，CPU的处理速度可能显得力不从心。GPU具有并行计算的能力，
原创
2024-08-28 06:53:37
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原文及翻译:torch.device
torch.device栏目
class torch.device
torch.device 类型
A torch.device is an object representing the device on which
a torch.Tensor is or will be allocated.
torch.device的一个实例是一个对象,该对象代
