压力测试环境准备：系统：Linux Ubuntu 16.04.4CPU核数：2内存：2G带宽：10000M/s服务端：Nginx 1.16 + php-fpm 7.2客户端：一台带宽50M/s的服务器。客户端的带宽不能太低。连接监控：nginx的stub_status模块配置参数如下：Linux内核参数：net.ipv4.tcp_syncookies = 1
net.ipv4.ip_local_p
最近在对项目进行压力测试，本来打算使用loadrunner，结果发现loadrunner主要是针对WIndows系统的，在LInux下虽然好像也有版本，但是网上的那些资源都已经失效，在官网也无法下载，因此选择了JMeter进行压力测试。 首先需要到官网下载JMeter（JMeter是Apache开发的一款开源软件，是完全免费的），官网地址：ht
转载
2024-04-03 11:09:08
226阅读
在对 Linux 内核版本稳定性的测试中，需要明确地声明并证明为什么版本是稳定的或者是不稳定的。然而还没有被证明和证实当前现有的系统范围内的压力测试可以测试 Linux 内核整体上的稳定性。本文给出了一个创建系统范围内 Linux 压力测试并证明其结果正确性的方法。不同的 Linux 开发者、用户和发行版本会使用他们自己的方法来测试内核的稳定性。不过，关于他们决定运行哪些测试、覆盖的代码、达到的压
转载
2024-08-05 12:29:53
64阅读
第三十九章 系统烧写前面我们已经移植好了uboot和linux kernle，制作好了根文件系统。但是我们移植都是通过网络来测试的，在实际的产品开发中肯定不可能通过网络来运行，否则没网的时候产品岂不是就歇菜了。因此我们需要将uboot、linux kernel、.dtb(设备树)和rootfs这四个文件烧写到板子上的EMMC、NAND或QSPI Flash等其他存储设备上，这样不管有没有网络我们的
转载
2024-07-04 21:21:00
592阅读
文章目录1、环境2、python版本、tensorflow-gpu、CUDA及cudnn之间的对应关系3、软件安装包下载3.1 驱动下载3.2 CUDA和cuDNN软件下载（1）CUDA下载（2）cudnn-7版本下载3.3 python版本下载4、环境搭建4.1 安装P40显卡驱动4.1.1 禁用系统自带的显卡驱动【nouveau】4.1.2 安装P40显卡驱动4.1.3 CUDA-9.0安装
转载
2024-03-26 23:12:05
2044阅读
说起图形学，我已经学习了N个年头了，这个N也渐渐的接近于两位数。从本科时代到研究生时代，以及现在正在进行的工作岁月，我都未能离开。我不经的回想自己和图形学相遇的那一次的偶然，那次偶然的选择让我进入了这个领域。多年以后的现在，我经常感觉到我在这个领域停滞不前，停滞不前的不只是技术层面，爱好层面也是如此，图形学总是和我分分合合，我们的关系有时候会被意外发现的新东西所打断（喜新厌旧），有时候会被一个突如
本发明公开一种测试网卡压力的方法，涉及网络压力测试领域，具体的说是一种Linux系统下自动化测试网卡压力的方法。背景技术：随着网络信息技术的发展，信息化服务对网络数据传输的性能要求也越来越高。在网络节点中，网卡设备作为其中重要的一环，其网卡性能稳定性的好坏直接影响到整个网络数据传输的能力。服务器设备硬件产品研发时，需要加强对网卡的性能压力测试。常规的网卡压力测试方法，需要调用测试工具并输入各种参数
转载
2024-04-30 07:11:36
118阅读
因为项目需要，接触到了两款压力测试工具，对其进行总结和学习。1) LTP简介: LTP套件是由 Linux Test Project 所开发的一套系统测试套件。它基于系统资源的利用率统计开发了一个测试的组合,为系统提供足够的压力。 通过压力测试来判断系统的稳定性和可靠性。 压力测试
转载
2024-04-19 14:41:53
114阅读
LTP(Linux Test Project)是一个由SGI发起并由IBM负责维护的合作计划。它的目的是为开源社区提供测试套件来验证Linux的可靠性、健壮性和稳定性。LTP 测试套件包括测试Linux内核和内核相关特性的工具集合。该工具的目的是通过把测试自动化引入到Linux内核测试，提高Linux的内核质量。 OSDL(开放源代码开发实验室)、Group Bull和Wipr
前言本文讨论在Unity URP中，如何使用GPU Instancing，以及和Static Batching, SRPBatcher的关系。几种Batching方式的原理简述Static Batching将一组静态物体的模型batch成一个模型，并作为一个整体提交的GPU。绘制的时候这些物体可以正常的做culling，Unity会将通过Culling的物体使用索引偏移的方式绘制。SPR Batc
转载
2024-06-26 13:20:54
198阅读
一、Hey介绍这是个简单的命令行工具，向Web应用程序发送一些负载，同时返回统计结果项目地址：二、性能测试性能测试是通过自动化的测试工具模拟多种正常、峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试。负载测试和压力测试都属于性能测试，两者可以结合进行。1、通过负载测试，确定在各种工作负载下系统的性能，目标是测试当负载逐渐增加时，系统各项性能指标的变化情况 2、压力测试是通过确定一个系统的瓶颈或者
本文的方法是现在图形界面下添加好组件，生成jmx脚本文件，然后将jmx文件放到linux环境下用命令行运行脚本，进行性能测试。 1. 用Jmeter进行打压测试
如果可以打开图形界面，则可以参看图形界面的使用教程；
此外，在Linux下用命令行进行测试。
1.1 在图形界面编辑打压测试脚本
参考《Jmeter
转载
2024-07-25 18:36:02
232阅读
# 用 PyTorch 实现 GPU 压力测试
在深度学习的实践中，了解和测试 GPU 的性能是相当重要的。本文将指导你如何使用 PyTorch 对 GPU 进行压力测试。我们将深入每一个步骤，并附上必要的代码示例，以及相应的注释。最后，我们还会用到流程图和序列图来更好地理解整个过程。
## 流程概述
以下是整个 GPU 压力测试的步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
Web开发，少不了的就是压力测试，它是评估一个产品是否合格上线的基本标准。ab是一种用于测试Apache超文本传输协议（HTTP）服务器的工具。apache自带ab工具，可以测试Apache、IIS、Tomcat、Nginx等Web服务器，因为apache是跨平台的，所以在Mac、Linux、Windows等系统下，只要安装了apache就能使用ab工具。Ubuntu系统安装测试工具：sudo a
stress 是一个 Linux 系统压力测试工具，用作异常进程模拟平均负载升高的场景。 strees: 压测命令，–cpu cpu压测选项，-i io压测选项，-c 进程数压测选项，–timeout 执行时间 sysbench 来模拟系统多线程调度切换的情况显示平均负载：uptime、top，显示的顺序是最近1分钟、5分钟、15分钟，从此可以看出平均负载的趋势。sysstat 包含了常用的 Li
转载
2024-04-02 11:00:41
601阅读
最近需要使用mxnet-gpu框架来跑深度学习，在安装好mxnet-gpu后，在python中执行 “import mxnet” 时出现以下OSError：OSError: libnccl.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory显然这是提示缺少libnccl.so.2这个库文件，采用 “find / -name
一.ab工具的测试的概述ab工具是apache自带的压力测试工具，可以模拟多线程并发请求，测试服务器负载压力ab工具还可以其他类型的服务器进行压力测试，如nginx、tomcat、IISab对发出负载的计算机要求很低，但是会对目标服务器造成巨大的负载在带宽不足的情况下，最好是本机测试，远程对web服务器进行压力测试，网络延时过大或带宽不足，得到的测试结果并不准确二.ab工具命令格式和结果参数ab的
linux下web压力测试工具ab使用及详解ab是apache自带的一款压力测试工具，安装完apache后就有了，一般在/usr/bin目录下。系统为CentOS。1、安装apacheyum install httpd2、ab使用方法形如ab -c 20 -n 1000 http://www.example.com/-c：并发数-n：总请求数===我蛋疼的看了源代码，这段可以跳过===ab是如何分
转载
2024-04-28 21:56:05
190阅读
官方网址： https://www.tensorflow.org/guide/using_gpu?hl=zh-Cn#manual_device_placement使用 GPU目录支持的设备记录设备分配方式手动分配设备允许增加 GPU 内存在多 GPU 系统中使用单一 GPU使用多个 GPU支持的设备在一套标准系统中通常有多台计算设备。TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备。它们
转载
2024-03-24 15:12:52
57阅读
android GPU压力测试 TensorFlow是深度学习模型在移动设备上运行效率的重要指标，尤其是在Android系统上进行GPU性能测试时，确保了我们能及时发现并处理性能问题。本文将详细介绍环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展，帮助你更好地进行这一技术的应用。
## 环境准备
在开始之前，我们需要配置测试环境。在Android设备上运行TensorFlow，需要以
