王玉伟,腾讯TEG架构平台部平台开发中心基础研发组资深工程师,专注于为数据中心提供高效的异构加速云解决方案.目前,FPGA已在腾讯海量图片处理以及检测领域已规模上线. 随着互联网用户的快速增长,数据体量的急剧膨胀,数据中心对计算的需求也在迅猛上涨.诸如深度学习在线预测.直播中的视频转码.图片压缩解压缩以及HTTPS加密等各类应用对计算的需求已远远超出了传统CPU处理器的能力所及.摩尔定律失效的今天,关注"新"成员(GPU\FPGA\ASIC)为数据中心带来的体系架构变革,为业务配上一台…

3.2.1 CPU计算能力分析 这里CPU计算能力用Intel的Haswell架构进行分析,Haswell架构上计算单元有2个FMA(fused multiply-add),每个FMA可以对256bit数据在一个时钟周期中做一次乘运算和一次加运算,所以对应32bit单精度浮点计算能力为:(256bit/32bit) 2(FMA) 2(乘和加) = 32 SP FLOPs/cycle,即每个时钟周期可以做32个单精度浮点计算. CPU峰值浮点计算性能 = CPU核数 CPU频率 每周期执行的浮点操…

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,本文不做深究. CPU处理器的内存管理提供了段式内存管理和页式内存管理两种技术,OS在借助该内存管理…

CPU,全称Central Processing Unit,即中央处理器. 何为CPU? 计算机必须能够自动地从主存中取出一条条指令执行,专门来执行指令的就是CPU. 一.指令的执行过程 为了理解CPU的工作原理,我们首先了解一下指令的执行过程: (1)取指令并计算下一条地址.(程序计数器PC.指令寄存器IR) 应该明确的是,指令存放在地址连续的内存空间中,其地址是由PC即程序计数器给出.故指令执行的第一步就是根据这个PC中的地址去内存中找到指令,并取出它,放在一个指令寄存器(IR)中,以供后续…

如何理解CPU上下文切换(二) 1.引 你们好,可爱的小伙伴们.^_^ 多个进程竞争CPU就是一个经常被我们忽视的问题. 你们一定很好奇,进程在竞争CPU的时候并没有真正运行,为什么还会导致系统的负载升高呢?其实CPU上下文切换就是罪魁祸首. 我们都知道,Linux是一个多任务操作系统,它支持远大于CPU数量的任务同时运行.当然,这些任务实际上并不是真的在同时运行,而是因为系统在很短的时间内,将CPU轮流分配给它们,造成多任务同时运行的错觉. 而在每个任务运行前,CPU都需要知道任务从哪里加载,…

引言 CPU和GPU都是具有运算能力的芯片.CPU更像“通才”主要指令运算(执行)为重和数值运算,而GPU更像“专才”,主要图形类数值计算为核心.在不同类型的运算方面的速度也就决定了它们的能力.芯片的速度主要取决于三个方面:微架构,主频和IPC(每个时钟周期执行的指令数). 微架构 从微架构上看,CPU和GPU看起来完全不是按照相同的设计思路设计的,当代CPU的微架构是按照兼顾“指令并行执行”和“数据并行运算”的思路而设计,就是要兼顾程序执行和数据运算的并行性.通用性以及它们的平衡性.CPU的微…

CPU 力气大啥P事都能干,还要协调.GPU 上面那家伙的小弟,老大让他处理图形,这方面处理简单,但是量大,老大虽然能处理,可是老大只有那么几个兄弟,所以不如交给小弟处理了,小弟兄弟多,有数百至数千个,而且是专门只干这行和只能干这行. hhha!…

在了解了三核心A8X的基本情况后.我们再来通过測试数据,全面地了解一下iPad Air 2的性能表现,包含CPU.GPU.存储.电池.屏幕.摄像头.导航等等. [CPU性能測试:三核太可怕了] 移动处理器已经遍地四核.六核.八核,但三核还是头一次见到,也非常意外. 微处理器史上,仅仅有AMD以前出过三核.但也是非常久以前的事情了. 眼下还没有A8X的芯片级观察,不知道这三个核心是原生的.还是AMD那样由四核屏蔽而来,但有理由相信是原生的,由于屏蔽的不经济,苹果没理由这么干. 那么,用了三个增强版…

FPGA验证在SOC设计非常重要,一般而言,做一些RAM和FIFO的替换以及相应代码转换.具体分下面几步: 1 替换RAM,FIFO和时钟 RAM和FIFO控制器需要RAM的接口都放在了设计顶层,方便RAM做BIST.采用generate 做RAM的例化,提供代码的可读性. 2适当做一些外围接口 3 用synplify综合 对于RAM 采用stub综合,编写相应的综合约束. 4 用vivado布局布线 编写布局布线的约束文件,比如全局时钟,引脚分配等.用采用增量编译和多核编译提供开发效率.在采用…

前言 CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向.那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫. 区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理). CPU:缓存对程序员透明.应用程序员无法通过编程手段操纵缓存. 区别二:指令模型的不同 GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32…

我的大多数读者都知道缓存是一种快速.小型.存储最近已访问的内存的地方.这个描述相当准确,但是深入处理器缓存如何工作的"枯燥"细节,会对尝试理解程序性能有很大帮助. 在这篇博文中,我将通过示例代码来说明缓存是如何工作的,以及它对现实世界中程序性能的影响. 虽然例子用的是 C#,但是不论哪种编程语言,对性能数据和最终结论的影响很小. 例1:内存访问和性能 你预计运行 循环2 比 循环1 快多少? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 int[] arr = new int[64 * 1024…

从Java视角理解系统结构连载, 关注我的微博(链接)了解最新动态   在高性能编程时,经常接触到多线程. 起初我们的理解是, 多个线程并行地执行总比单个线程要快, 就像多个人一起干活总比一个人干要快. 然而实际情况是, 多线程之间需要竞争IO设备, 或者竞争锁资源,导致往往执行速度还不如单个线程. 在这里有一个经常提及的概念就是: 上下文切换(Context Switch). 上下文切换的精确定义可以参考: http://www.linfo.org/context_switch.html. 下…

从Java视角理解系统结构连载, 关注我的微博(链接)了解最新动态众所周知, CPU是计算机的大脑, 它负责执行程序的指令; 内存负责存数据, 包括程序自身数据. 同样大家都知道, 内存比CPU慢很多. 其实在30年前, CPU的频率和内存总线的频率在同一个级别, 访问内存只比访问CPU寄存器慢一点儿. 由于内存的发展都到技术及成本的限制, 现在获取内存中的一条数据大概需要200多个CPU周期(CPU cycles), 而CPU寄存器一般情况下1个CPU周期就够了. CPU缓存 网页浏览器为了加…

第一次做性能测试,按照操作文档磕磕碰碰的完成了,并且拿到了结果,看到一堆的指标和数据,还是傻眼了,不知道各个指标是什么意思了. 咨询了大牛和度娘,消化理解了一下,不知道是不是正确的. CPU使用率: 一段时间内CPU的使用状况,从这个指标可以看出某一段时间内CPU资源被占用的情况. Load Average: 某一段时间内,CPU正在处理以及等待CPU处理的进程数的之和.Load Average是从另一个角度来体现CPU的使用状态的. CPU使用率和Load Average的关系: 拿去医院体检…

前言 CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向.那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫. 区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理). CPU:缓存对程序员透明.应用程序员无法通过编程手段操纵缓存. 区别二:指令模型的不同 GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32…

在上一篇聊聊高并发(三十三)从一致性(Consistency)的角度理解Java内存模型 我们说了Java内存模型是一个语言级别的内存模型抽象.它屏蔽了底层硬件实现内存一致性需求的差异,提供了对上层的统一的接口来提供保证内存一致性的编程能力. 在一致性这个问题域中,各个层面扮演的角色大致例如以下: 1. 一致性模型,定义了各种一致性模型的理论基础 2. 硬件层,提供了实现某些一致性模型的硬件能力.硬件在默认情况下依照最主要的方式执行,比方 对同一个线程没有数据依赖的指令能够重排序优化运行,有数据…

一.前言 从研究生开始到工作半年,陆续在接触MCU SOC这些以CPU为核心的控制器,但由于专业的原因一直对CPU的内部结构和工作原理一知半解.今天从一篇博客中打破一直以来的盲区.特此声明,本文设计思想及代码均源于如下博文,这里仅用于自己学习记录,以及分享心得之用. 简易CPU的设计和实现_阡飞陌-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_36077867/article/details/82286612 二.简易CPU结构与工作原理概述 用下原文中的结构图: CPU…

做性能测试的必备知识系列,可以看下面链接的文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1806772.html 前言 上一篇文章中,举例了大量进程等待 CPU 调度的场景 灵魂拷问 既然进程是在等待,并没有运行,为什么系统的平均负载还是会升高呢 回答 本文的重点:CPU 上下文切换就是罪魁祸首 先来聊聊 Linux 提出疑问 之前说最好一个 CPU 运行一个进程,这样 CPU 利用率刚刚好 但事实上我们的 Linux 会同时运行很多进程,包括系统态的和…

三种命令 1. w 2. uptime 3. top CPU负载和CPU利用率的区别 1)CPU利用率:显示的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比 2)CPU负载:显示的是一段时间内正在使用和等待使用CPU的平均任务数. CPU利用率高,并不意味着负载就一定 大. 举例来说:如果我有一个程序它需要一直使用CPU的运算功能,那么此时CPU的使用率可能达到100%,但是CPU的工作负载则是趋近于"1",因为 CPU仅负责一个工作嘛! 如果同时执行这样的程序两个呢?CPU的使用率还是100…

DDS(Direct Digital Synthesis)是一种把一系列数字信号通过D/A转换器转换成模拟信号的数字合成技术. 它有查表法和计算法两种基本合成方法.在这里主要记录DDS查表法的fpga实现. 查表法:由于ROM查询法结构简单,只需要在ROM中存放不同相位对应的幅度序列,然后通过相位累加器的输出对其寻址,经过数/模转换和低通滤波(LPF)输出便可以得到所需要的模拟信号. 查表法示意图: 设计: 输入:频率控制字f,相位控制字,系统时钟Fclk,复位信号reset 输出:幅度数据do…

转自:https://www.cnblogs.com/menkeyi/p/6732020.html Netflix 很关注CPU的Steal Time.他们的策略是:如果是当前虚拟机的Steal Time 超过了你们设置的 阈值,他们会关闭这台虚拟机并且在另外一台物理机上面重启. 如果你想要部署虚拟环境(例如:Amazon EC2), steal time就是你想要关注的性能指标之一. 如果这个指标的数值很高,那么说明机器状态非常糟糕.什么是steal time?什么会引发高steal time…

转载自:http://ifeve.com/from-javaeye-cpu-cache/               http://ifeve.com/from-javaeye-false-sharing/ CPU是计算机的大脑,它负责执行程序的指令:内存负责存数据,包括程序自身数据.内存比CPU慢很多,现在获取内存中的一条数据大概需要200多个CPU周期(CPU cycles),而CPU寄存器一般情况下1个CPU周期就够了.        网页浏览器为了加快速度,会在本机存缓存以前浏览过的数据…

拆下来了个 224CN 的EEPROM芯片…

做性能测试的必备知识系列,可以看下面链接的文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1806772.html 回顾 CPU 使用率是单位时间内 CPU 使用情况的统计,以百分比的方式展示 灵魂拷问 最常用什么指标来描述系统的 CPU 性能? 回答 CPU 使用率,而不是平均负载,CPU 上下文切换 CPU 使用率 前言 前面说过,Linux 作为一个多任务操作系统,将每个 CPU 的时间划分为很短的时间片,在通过调度器轮流分配给各个任务使用,因此造成…

http://melody-dc.com/2015/11/21/%E7%90%86%E8%A7%A3CPU-steal-time/ http://www.cnblogs.com/yjf512/p/3383915.html http://blog.scoutapp.com/articles/2013/07/25/understanding-cpu-steal-time-when-should-you-be-worried…

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FPGA&数字IC笔面试常考系列 题目:简述ASIC设计流程,并列举出各部分用到的工具. ASIC开发基本流程 芯片架构,考虑芯片定义.工艺.封装 RTL设计,使用Verilog.System Verilog.VHDL进行描述 功能仿真,理想情况下的仿真 验证,UVM验证方法学.FPGA原型验证 综合,逻辑综合,将描述的RTL代码映射到基本逻辑单元门.触发器上 DFT技术,插入扫描链 等价性检查,使用形式验证技术 STA,静态时序分析 布局规划,保证没有太多的内部交互,避免布线上的拥堵和困扰 时…

半导体知识产权H.264/H.265 硅IP核供应商Jointwave公司的发布了一系列视频编解码RTL IP核,已经成功应用于军事工业领域的指挥作战,无人机UAV控制,航空和航天摄像机,视频记录黑匣子等应用 这些IP核对应技术特性如下:第一个特性是视频编码器和视频解码器配合工作可实现零延时视频传输系统,也只有实现了零延时才能应用到军事指挥作战和UAV & Avionics控制领域.第二特性是视觉无损,1路高清画面1080P@60FPS无压缩数据量是3Gbps,采用H.264 Intra onl…

from:https://36kr.com/p/5103044.html 到2020年,大多数先进的ML袖珍电脑(你仍称之为手机)将有能力执行一整套任务.个人助理将变的更加智能,它是打造这种功能的切入点.语音识别会不断优化.私人助理将不仅仅是云端搜索引擎的前端.因为个人AI将有拥有真正处理分析数据的能力,并使用搜索引擎来搜索数据. 以下是我的几个预测: 1)实时健康分析 - 当前,智能手表会监控您的心率和步数,并将其发送到您的手机中,之后手机会将其发送到云端.在不久的将来,您的个人AI将会实时读…

下一波大趋势和大红利从互联网+让位于人工智能+,已成业界共识.在AI的数据.算法和芯片之三剑客中,考虑到AI算法开源的发展趋势,数据与芯片将占据越来越重要的地位,而作为AI发展支柱的芯片更是AI业的竞争“核心”.在围绕AI芯片一系列跑马圈地的“运动”中,已不是“单点作战”的竞争,而是涉及路线.架构.应用.生态等全方位的维度. 路线之争 可以说,芯片将决定新AI计算时代的基础架构和未来生态.因此,谷歌.微软.IBM.Facebook等美国巨头都投巨资加速AI芯片的研发,旨在抢占制高点,而国内AI芯…