一、概念中断其实是一种异步的事件处理机制，可以提高系统的并发处理能力。Linux将中断处理过程分成了两个阶段：上半部和下半部 （1）上半部用来快速处理中断，它在中断禁止模式下运行，主要处理跟硬件紧密相关的或时间敏感的工作。即硬中断，特点是快速执行。 （2）下半部用来延时处理上半部未完成的工作，通常以内核线程的方式运行。即软中断，特点是延迟执行。二、排查查看软中断运行情况cat /proc/soft
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2024-09-07 17:05:33
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炼丹药的迷惑相信各位丹友在炼丹期间都会遇到各种各样的问题，有些问题查查资料，做做实验就解决了，有些问题可能还是需要等大佬们去解决。本人在炼丹期间，就遇到了一个问题，这里简单分享一下，一般我们训练模型的时候，选择一个较大的Batch加载训练数据是一个高效训练的方法，当然也不是说Batch越大就越好，一个合适的Batch size对于模型训练才是最好的选择。如果输入是高分辨率图像的时候，由于显存的限制
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2024-05-27 19:10:20
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一，使用taskset充分利用多核cpu，让cpu的使用率均衡到每个cpu上#taskset-p, 设定一个已存在的pid，而不是重新开启一个新任务-c, 指定一个处理，可以指定多个，以逗号分隔，也可指定范围，如：2,4,5,6-8。1，切换某个进程到指定的cpu上taskset -cp 3 132902，让某程序运行在指定的cpu上taskset -c 1,2,4-7 tar
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2024-02-24 17:59:00
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Gromacs是良好大分子分子动力学模拟软件 ，鉴于当前网络上关于此软件的使用说明及介绍很少，对于象我这样的初学者来说，有很大困难，所以根据我十天以来的安装和使用体会，借着酒劲写下以下的东西，为以后使用这个软件的同学创造一点点的便利。
当前网上能够搜索到的关于Gromacs安装的说明不外乎两篇中文指南，因为Gromacs是在Linux系统下安装使用的，所以这两篇文件中都需要设计 修改一
文章目录CPU使用率的定义查看CPU使用率：top和pidstat排查高CPU使用率：pref参考文献写在前面： 由于之前在开发分布式系统中由于云服务器性能原因，导致系统总是断连等错误。但是之前一般只是简单gdb调试一下，定位错误异常艰难，所以决定开设此专栏，系统的记录我学习Linux 性能优化的历程。作者邮箱：2107810343@qq.com 时间：2021/04/29 13:46 实现环境：
free命令结果如下： i2000:~ # free
total used free shared buffers cached
Mem: 24157516 23714828 442688 7100040 881324 18425668
-/+ buffers/cache: 44
DS-5 Streamline是ARM提供的一个强大的图形化性能分析和抓取工具，其不仅可以用来做CPU的运行时性能分析，最主要的是还可以用来做Mali系列的GPU分析。甚至可以做基本上是Mali上面最强大的GPU性能分析工具。环境搭建 要想使用Streamline抓取性能必须配置kernel和配置gator。gator是运行在目标机器上的抓取代
介绍： 近期自己画一个MPU6050模块，电路设计只实现基本读取数据功能。在网上参考了不少的电路原理图，都大同小异，在一些电容电阻的取值有些许不同。笔者在实现电路时遇到了MPU6050能读ID但读值为零的硬件电路问题，经过许久调试最终能够读取数据值，在这里做个记录，希望对遇到同样问题的伙伴能有所帮助。问题描述： &nb
目录深度学习硬件：CPU和GPU深度学习硬件：TPU深度学习硬件：CPU和GPU1.提升CPU的利用率Ⅰ：提升空间和时间的内存本地性①在计算a+b之前，需要准备数据主内存->L3->L2->L1->寄存器L1：访问延时 0.5nsL2：访问延时 7 ns(14 * L1)主内存访问延时： 100ns(200 * L1)，内存访问太慢了② 提升空间和时间的内存本地性时间：重用
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2024-03-28 13:38:16
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一.使用NGUINGUI和UGUI比起来我更喜欢NGUI，因为NGUI可将图片打成图集，而且它和texturepacker配合使用会十分的方便，高效。texturepacker导出一张合图和一个文本，使用NGUI创建一个Atlas，拖拽上去即可。二.NGUI性能提升。首先来一段源码：这是UIPanel里面的代码。void FillAllDrawCalls ()
{
for (int i =
可预见的未来（能否替代测试岗位）在对这个问题探讨之前，我们先回忆一下作为一名测试工程师（功能），测试一个系统/模块/页面的过程。可以大致分为这四个：分析需求，测试用例编写，执行测试用例，执行结果反馈。chatGPT可以帮我们做什么？1. 测试用例编写上世纪80年代“基于模型的自动化测试”概念已被提出，这种方法可以帮助测试工程师基于建立的测试模型生成测试用例，它的缺点在于算法的实现对于测试工程师是一
CUDA程序优化应该考虑的点：精度：只在关键步骤使用双精度，其他部分仍然使用单精度浮点以获得指令吞吐量和精度的平衡。 延迟：需要首先缓冲一部分数据，缓冲的大小应该可以保证每个内核程序处理的一批数据能够让GPU慢负荷工作。计算量：计算量太小的程序使用CUDA很不合算；当需要计算的问题的计算密集度很低的时候，执行计算的时间远远比IO花费的时间短，整个程序的瓶颈出现在PCI-E带宽上。优秀的C
简介：为什么要进行硬件合成？ 传统上，Web浏览器完全依靠CPU来呈现网页内容。如今，即使是最小的设备，功能强大的GPU也已成为不可或缺的一部分，人们的注意力已转移到寻找更有效地使用此基础硬件以实现更好的性能和节能的方法。使用GPU合成网页内容可以大大提高速度。 硬件合成的好处有以下三种：在涉及大量像素的绘图和合成操作中，在GPU上合成页面层
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2024-04-02 14:12:11
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1、显卡驱动： 1.1、首先禁用集显，网上教程比较多，一直到 输入lsmod | grep nouveau没有输出为止，证明禁用成功。 1.2、集显禁用以后，我是采用 apt-get 的方式直接安装显卡驱动的，没有采用源码编译的方式，因为这样更快更省事，而且没有出错。 可借鉴这篇博文的安装方式 我的安装过程都很顺利，没有报错。若有同学出现错误，请另行寻找其余的解决方式。2、cuda9安装 cud
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2024-06-05 14:39:52
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如今，显卡不仅在工作站、个人PC中变得非常重要，而且在数据中心也处于举足轻重的地位。CPU负责通用计算、GPU负责加速计算已经成为绝大数数据中心一种常态。用于加速计算的GPU专用处理器，它将计算密集型任务从CPU中分离出来，CPU继续发挥自己通用计算和逻辑运算能力，将并行计算、机器学习和AI计算等任务交给GPU处理。 实际上，从1999年GPU被定义开始至今，GPU通用加速计算已经非常
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2024-03-18 06:39:52
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https://baijiahao.baidu.com/s?id=1606141898402543334&wfr=spider&for=pc来自拉斯维加斯的消息——显卡芯片巨头Nvidia周日推出由Xavier驱动的下一代自动驾驶堆栈，此堆栈是Nvidia在砸在汽车AI上20亿美元的研发结果。Nvidia称Xavier 是“世界上最强大的SoC（片上系统）”，Xavier可处理来自
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2024-05-24 21:05:03
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1、选择一组合适的算法和数据结构；
2、编写出编译器能够有效优化的源代码；（编写程序方式中一点小小的变动，都会引起编译器优化方式的很大变化，必须了解编译器的能力和局限性，有些编程语言比其他语言容易优化得多，C语言的有些特性，如：执行指针运算和强制类型转换，使得编译器很难对它进行优化。在程序的开发和优化的过程中，我们必须考滤代码的使用方法，程序员必须在实
GPU是大模型重要的计算资源，对它的合理使用，关系到大模型的应用效果，技术社群的这篇文章《如何提高GPU使用效率》给我们讲解了GPU使用效率如何提升的相关问题，可以学习了解。大模型相关历史文章，《AI Agent的入门了解》《企业大模型应用顶层架构设计经验》《裸机GPU vs 虚拟GPU，如何进行选择？》《一文了解NVIDIA CUDA》《GPU和CPU如何选择？》《大模型监管数据安全性的探讨》《
大家好，我是波导终结者。之前开了一个“早下班”系列，结果我发现，我开了早下班的值无不言，以及早下班EXCEL之类的，屁股后面就跟了一堆“EXCEL早下班值无不言”，把我开心得直不起腰来，也写不动早下班系列了。借着这次达人专栏活动，我另开一个效率私房系列得了。#波导的效率私房# 第一期：祖宗降临！FFmpeg原来这么强！ 关于FFmpeg，我已经不止一次的谈过了，然而很多人对它的强大仍然
植物病害的早期识别和预防是精准农业技术的一个关键技术。本文提出了一种高性能的实时细粒度目标检测框架，解决了传统方法的密集分布、不规则形态、多尺度目标类别、纹理相似性等困难。改进后的YOLOv4网络架构如下：通过在Backbone中集成DenseNet来优化特征传播和重用，使检测精度和速度最大化，在Backbone和Neck中提出了两个新的残差块来增强特征提取，同时降低计算成本；空间金字塔池化(S
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2024-08-19 14:20:42
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