开局一张图由于CPU频率太快了，为解决直接读取内存的数据上的延迟，在CPU和内存之间，存在3级缓存。 CPU在解决和缓存不一致上采用两种方式：缓存一致性协议总线锁机制CPUCPU的一个时钟周期指的是机器码的0和1的变化，是电信号的一高一低的变化是10纳秒左右，1s相当于10的9次方纳秒。市面上的缓存基本采用SRAM存储器，可以不需要电路就能保存内部数据，不像DRAM需要定时刷新充电一次，不然数
概述：从设计层面理解CPU的内存模式，包括段式内存管理、页式内存管理以及虚拟化扩展内存管理。实际上，硬件支持与软件实现从来就不是能分开讲的，比如，Intel CPU架构师在选择CPU的硬件特性时，必然会站在软件的角度审视该特性。目前，硬件实现的许多特性完全可以由软件方式实现，但为何非要设计成硬件实现方式，其原因或许是因为硬件实现有助于系统整体的性能提高，亦或许受研究者的个体偏好等非技术性因素影响
系统基础信息模块（cpu,内存,ip,dns)模块
原创
2016-05-20 17:55:32
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背景该问题来自于在给客户部署 MySQL 前进行服务器环境配置时，涉及到服务器配置项关闭 numa，客户对此配置项的必要性产生了疑虑。针对这一疑虑，进行了以下关于 numa 的研究。一、NUMA 简介NUMA（Non-Uniform Memory Access，非一致性内存访问） NUMA 服务器的基本特征是 Linux 将系统的硬件资源划分为多个节点（Node），每个节点上有单独的 CPU、内存
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2024-01-29 10:44:30
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CPU是处理器，是大脑和核心，内存和硬盘都是存储器，受CPU的指挥。CPU工作的时候： 1、需要从存储器里取数据出来。 2、进行运算，要不停地用存储器读写。 3、计算出结果再返回到存储器里。 如果硬盘够快的话，电脑就不需要内存了。但硬盘太慢了，所以，由硬盘来担任1和3的工作，由内存来分担硬盘2的工作。 打个比方，现在有个工人（CPU）要雕刻玉佛。 工厂有个大仓库，里面放很多玉石的材料。
# 教你实现“超融合架构下CPU内存”
随着云计算和大数据时代的到来，超融合架构已成为IT基础设施的重要组成部分。超融合架构将计算、存储和网络功能集成在单一的硬件中，以实现更简化的管理和更高的资源利用率。本文将介绍如何在超融合架构下实现CPU和内存的配置，适合刚入行的小白开发者。
## 实现流程
下面是实现“超融合架构下CPU内存”的步骤概览：
| 步骤 | 说明
cpu dma 内存架构图的描述
在现代计算机系统中，CPU（中央处理器）和内存之间的数据传输往往需要高效管理。直接内存访问（DMA）是实现这一目标的关键技术，它使得外设可以直接与内存进行数据交互，而无需通过CPU来中介，从而提高了系统性能和响应速度。理解CPU、DMA与内存之间的架构能够帮助我们更好地优化数据流转和资源管理。
### 背景描述
在分析CPU DMA内存架构之前，我们首先认识
1. CPU的内部结构解析CPU和内存是由许多晶体管组成的电子部件，通常称为IC（Integraed Circuit，集成电路)。从功能方面来看，如图1-2所示，CPU的内部由寄存器、控制器、运算器和时钟四个部分构成，各部分之间由电流信号相互连通。
寄存器 可用来暂存指令、数据等处理对象，可以将其看作是内存的一种，根据种类的不同，一个CPU内部会有20~100个寄存器。控制器 负责把内存上
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2023-12-07 11:41:54
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随着计算机中CPU核数目的增加，传统的UMA(unifonn memory access)架构由于对关键硬件（如中央内存控制器）的竞争加剧出现了性能上的瓶颈，即扩展性不强。而NUMA架构则以其良好的可扩展性，逐渐成为多核系统的主流架构。本节主要介绍一下目前三大主流的架构体系。 在传统的PC机上我们的CPU和内存是这样互联的：CPU和内存之间的交互，中间通过北桥芯片进行转发和交互，如图，途
原创
2015-12-28 20:14:18
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# CPU/GPU 分布式内存架构实现指南
在当今计算密集型任务（如深度学习、数据分析等）中，利用 CPU 和 GPU 的分布式内存架构可以显著提高计算效率。本文将为你提供一个清晰的实现流程及具体代码示例，帮助你搭建一个简单的分布式计算架构。
## 流程步骤
我们可以将实现分布式内存架构的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
## 如何实现 CPU 北桥 内存架构图
本文旨在指导一位刚入行的小白开发者，如何创建一个简单的 CPU 北桥内存架构图。我们将通过以下步骤进行，确保有条理地完成这一任务。此外，我们还会使用相应的代码示例并进行详细注释，阐明各个步骤的含义。
### 流程概述
为了有效地实现 CPU 北桥 内存 架构图，我们将遵循下表分步进行：
| 步骤 | 任务 | 描
原创
2024-09-12 07:13:17
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1 CPU的结构 一、CPU功能 计算机对信息进行处理(或计算)是通过程序的执行而实现的，程序是完成某个确定算法的指令序列，要预先存放在存储器中。控制器的作用是控制程序的执行,它必须具有以下基本功能: 1、取指令 控制器必须具备能从存储器中取出指令的功能。 2、分析指令 分析指令包括两部分内容：其一，分析此指令要完成什么操作，即控制器需发出什么操作命令；其二，分析参加这次操作的操作数地址，即操作数
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2023-09-25 12:12:02
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Docker 资源实战：cpu/内存配置：#查看帮助
docker run --help
docker update --help
#配置容器使用cpu /内存大小--privileged 给与容器特权
docker run -itd --privileged --name=precious --cpuset-cpus=0-0 -m 512m centos7-ssh
#查看容器的内存/cpu
d
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2023-07-30 09:33:12
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游戏开发关于CPU GPU 内存的架构
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助你入门游戏开发关于CPU、GPU和内存的架构。下面我将介绍整个流程，并提供相关的代码示例来帮助你理解。
流程图如下所示：
```mermaid
flowchart TD
开始 --> 获取游戏需求
获取游戏需求 --> 分析游戏类型和特性
分析游戏类型和特性 --> 设计游戏架构
原创
2023-12-19 04:53:27
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# 项目方案： NUMA架构如何解决跨CPU内存问题
## 1. 项目背景
在现代计算机架构中，多核CPU的广泛应用改变了数据存储和处理的方式。尤其是在高性能计算（HPC）和大规模并行处理场景下，非统一内存访问（NUMA, Non-Uniform Memory Access）架构开始得到广泛应用。NUMA架构通过将内存模块分散到多个CPU上，提高了处理器的内存访问效率。但这也带来了跨CPU访问
1. 理解 Pytorch 的张量类型Pytorch中使用的数据结构为张量 - Tensor，可以表示一个标量，一个向量，一个矩阵，或是更高维度的数组。在深度神经网络中，基于Pytorch的相关计算和优化都是在Tensor的基础上完成的。Pytorch中的张量结构与Numpy中的ndarray类似，共有底层内存，因而可以方便地进行相互转化。Numpy仅支持CPU计算，而Pytorch支持GPU计算
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2023-08-13 16:15:15
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Unity开发——CPU优化之UI模块CPU优化之UI模块1.1 UGUI1.1.1 网格重建流程图1.1.2 canvasRenderer.cull1.1.3 cull的变化原因（源码讲解）1.1.4 优化1.2 NGUI1.3 UI制作规范 CPU优化之UI模块1.1 UGUIUGUI遇到过的四类常见问题：Fragment Shader使用带来的GPU过度消耗（如填充率过高）重建一个Canv
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2023-08-18 15:20:50
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前面已经分析把物理内存添加到memblock以及给物理内存建立页表映射，这里我们分析内存模型。在Linux内核中支持3种内存模型，分别为flat memory modelDiscontiguous memory modelsparse memory model所谓memory model，其实就是从cpu的角度看，其物理内存的分布情况，在linux kernel中，使用什么的方式来管理这些物理内存
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2024-07-29 11:02:55
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前言CPU动态节能技术用于降低服务器功耗，通过选择系统空闲状态不同的电源管理策 略，可以实现不同程度降低服务器功耗，更低的功耗策略意味着CPU唤醒更慢对性能 影响更大。对于对时延和性能要求高的应用，建议关闭CPU的动态调节功能，禁止 CPU休眠，并把CPU频率固定到最高。通常建议在服务器BIOS中修改电源管理为Performance，如果发现CPU模式为conservative或者powersav
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2023-08-18 15:21:12
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一、x86 CPU 模型、二、内存模型、
原创
2022-03-07 18:38:12
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