前言 在看CPU相关的文章的时候,想起来之前有文章讨论是否要做CPU绑定,这个有说绑定的也有说不绑定的,然后就想到一个问题,有去观测这些OSD到底运行在哪些CPU上面么,有问题就好解决了,现在就是要查下机器上的OSD运行在哪些CPU上 代码 这里直接上代码了,最近学习python在,就用python来实现 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import os import sys import json import psutil imp…

1.top -H -p <pid>  ; top -H 在top命令后,按H键:或者top -H 2.ps -T -p <pid> “-T”选项可以开启线程查看 3.htop,“Display threads in a different color”可以突出显示线程 可以使用鼠标指针点击直接操作:可以增加线程或者进程的优先级(改变nice的值):可以杀死进程或者线程 (kill) 增加显示的列数:Active Columns表示目前显示的列数, Available Columns…

运行程序,使用命令top查看指定的进程的PID: 然后使用命令: top -H -p PID 按f键,并使用上下切换,利用空格键选中nTH,P: 按esc键,P所在的列就是线程运行的CPU号:…

这里介绍一种方法查看进程运行在哪个cpu上, 首先top 然后按字母:f 按字母:j 回车即可 其中P列表示进程运行在哪个CPU上…

观察发现4核CPU,只有第1个核心(CPU#0)非常忙,其他都处于idle状态. 不了解Linux是如何调度的,但目前显然有优化的余地.除了处理正常任务,CPU#0还需要处理每秒网卡中断.因此,若能将CPU#0分担的任务摊派到其他CPU核心上,可以预见,系统的处理能力将有更大的提升. 两个名词 SMP (Symmetrical Multi-Processing):指在一个计算机上汇集了一组处理器(多CPU),各CPU之间共享内存子系统以及总线结构.SMP意为对称多处理系统,内有许多紧耦合多处理器…

首先可以调用GetSystemInfo查看有多少个CPU,再通过调用: BOOL WINAPI SetProcessAffinityMask( __in HANDLE hProcess, __in DWORD_PTR dwProcessAffinityMask ); 第一个参数是代表要设置的进程,第二个参数是一个掩码,代表可以在哪个CPU上运行.例如:设置5(101)代表在第一个和第三个CPU上运行. 还有其他几个相关的函数: BOOL WINAPI GetProcessAffinityMask…

/******************************************************************************** * Linux 进程.线程运行在指定CPU核上 * 说明: * affinity参数决定了进程.线程是否可在CPU多核之间切换,当然,并不是说就不进行 * 线程切换. * * 2017-9-22 深圳 龙华樟坑村 曾剑锋 *********************************************************…

来源 http://people.freebsd.org/~jhb/papers/bsdcan/2007/article/article.html 摘要 在拥有多个独立设备的计算机里一个重要的元素是一个设备通知cpu它需要通过中断引起注意的能力.操作系统可见的对于pci设备的中断技术是非常复杂的,特别是在x86 pc系统上.这篇文章会涉及PCI INTx中断在x86上实现的多种方式以及系统BIOS与操作系统之间交流实现的方法.他同样会涉及较新的用来解决一些INTx中断的局限的Message Si…

=============================================================== linux下的单进程多线程的程序,要实现每个线程平均分配到多核cpu,主要有2个方法 1:利用linux系统自己的线程切换机制,linux有一个服务叫做irqbalance,这个服务是linux系统自带的,默认会启动,这个服务的作用就是把多线程平均分配到CPU的每个核上面,只要这个服务不停止,多线程分配就可以自己实现.但是要注意,如果线程函数内部的有某个循环,且该循环内…

前言 处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题.当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警. 本文主要针对系统运行缓慢这一问题,提供该问题的排查思路,从而定位出问题的代码点,进而提供解决该问题的思路. 对于线上系统突然产生的运行缓慢问题,如果该问题导致线上系统不可用,那么首先需要做的就是,导出jstack和内存信息,然后重启系统,尽快保证系统的可用性.这种情况可能的原因主要有两种: 代码中某个位置读取数据量较…

转自 1.多线程在单核和多核CPU上的执行效率问题的讨论 a1: 多线程在单cpu中其实也是顺序执行的,不过系统可以帮你切换那个执行而已,其实并没有快(反而慢) 多个cpu的话就可以在两个cpu中同时执行了………….. a2: 单核CPU上运行的多线程程序, 同一时间只能一个线程在跑, 系统帮你切换线程而已, 系统给每个线程分配时间片来执行, 每个时间片大概10ms左右, 看起来像是同时跑, 但实际上是每个线程跑一点点就换到其它线程继续跑 效率不会有提高的 切换线程反倒会增加开销 a3: #3楼…

GIL 与 Python 线程的纠葛 GIL 是什么东西?它对我们的 python 程序会产生什么样的影响?我们先来看一个问题.运行下面这段 python 程序,CPU 占用率是多少? # 请勿在工作中模仿,危险:) def dead_loop(): while True: pass dead_loop() 答案是什么呢,占用 100% CPU?那是单核!还得是没有超线程的古董 CPU.在我的双核 CPU 上,这个死循环只会吃掉我一个核的工作负荷,也就是只占用 50% CPU.那如何能让它在双核…

基本概念 cpu亲和性(affinity) CPU的亲和性, 就是进程要在指定的 CPU 上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器,也称为CPU关联性:再简单的点的描述就将指定的进程或线程绑定到相应的cpu上:在多核运行的机器上,每个CPU本身自己会有缓存,缓存着进程使用的信息,而进程可能会被OS调度到其他CPU上,如此,CPU cache命中率就低了,当绑定CPU后,程序就会一直在指定的cpu跑,不会由操作系统调度到其他CPU上,性能有一定的提高. 软亲和性(affinity) 就是进程要在指…

在python上开启多个线程,由于GIL的存在,每个单独线程都会在竞争到GIL后才运行,这样就干预OS内部的进程(线程)调度,结果在多核CPU上: python的多线程实际是串行执行的,并不会同一时间多个线程分布在多个CPU上运行. 但是这里有个有趣的现象: python开启两个死循环的线程,在我的2核机器上会有如下CPU使用情况,每个CPU都维持在50%左右的使用率(见下图). 难道python的多线程可以在多核上并行?当然不是,在GIL存在的python上,多线程应该是不可能并行的.这里其实…

原文:开始使用 Docker (Linux 上运行 SQL Server) 上的 SQL Server 容器 - SQL Server | Microsoft Docs 快速入门:使用 Docker 运行 SQL Server 容器映像Quickstart: Run SQL Server container images with Docker 2019/01/10 作者 Choose your command shell BashPowerShell 适用于: SQL Server (仅限 L…

Micro Python运行在微控制器上的Python.遵守MIT协议.由剑桥大学的理论物理学家乔治·达明设计.和Arduino类似,但Micro Python更强大. Micro Python的软件特点: Python 3 语法. 完整的Python词法分析器, 解析器,编译器,虚拟机和运行时. 包含命令行接口,可离线运行. Python 字节码由内置虚拟机编译运行. 有效的内部存储算法,能带来高效的内存利用率.整数变量存储在内存堆中,而不是栈中. 使用Python decorators特性,…

所谓原子操作,就是"不可中断的一个或一系列操作" . 硬件级的原子操作:在单处理器系统(UniProcessor)中,能够在单条指令中完成的操作都可以认为是" 原子操作",因为中断只能发生于指令之间.这也是某些CPU指令系统中引入了test_and_set.test_and_clear等指令用于临界资源互斥的原因. 在对称多处理器(Symmetric Multi-Processor)结构中就不同了,由于系统中有多个处理器在独立地运行,即使能在单条指令中完成的操作也有…

https://blog.csdn.net/lovechendongxing/article/details/81746988 Spark应用程序以进程集合为单位在分布式集群上运行,通过driver程序的main方法创建的SparkContext对象与集群交互. 1.Spark通过SparkContext向Cluster manager(资源管理器)申请所需执行的资源(cpu.内存等) 2.Cluster manager分配应用程序执行需要的资源,在Worker节点上创建Executor 3.S…

处理过线上问题的同学基本上都会遇到系统突然运行缓慢,CPU 100%,以及Full GC次数过多的问题.当然,这些问题的最终导致的直观现象就是系统运行缓慢,并且有大量的报警.本文主要针对系统运行缓慢这一问题,提供该问题的排查思路,从而定位出问题的代码点,进而提供解决该问题的思路. 对于线上系统突然产生的运行缓慢问题,如果该问题导致线上系统不可用,那么首先需要做的就是,导出jstack和内存信息,然后重启系统,尽快保证系统的可用性.这种情况可能的原因主要有两种: 代码中某个位置读取数据量较大,导致…

本文翻译自 Yizhi Liu, Yao Wang, Ruofei Yu.. 的  "Optimizing CNN Model Inference on CPUs" 原文链接: https://arxiv.org/abs/1809.02697 翻译:coneypo,working in Intel for IoT 这篇文章介绍了基于 TVM 改进的 NeoCPU 方案,在 CPU 上进行 CNN 模型推理优化: 与之对比是 Intel 的 OpenVINO 版本(2018.5 ,最新的…

前言 上一篇博客给大家介绍了使用opencv加载YOLOv5的onnx模型,但我们发现使用CPU进行推理检测确实有些慢,那难道在CPU上就不能愉快地进行物体识别了吗?当然可以啦,这不LabVIEW和OpenVINO就来了嘛!今天就和大家一起看一下如何在CPU上也能感受丝滑的实时物体识别. 一.OpenVINO是什么 OpenVINO是英特尔针对自家硬件平台开发的一套深度学习工具库,用于快速部署应用和解决方案,包含推断库,模型优化等等一系列与深度学习模型部署相关的功能. 特点: 在边缘启用基于CN…

前言 之前博客:[YOLOv5]LabVIEW+OpenVINO让你的YOLOv5在CPU上飞起来给大家介绍了在LabVIEW上使用openvino加速推理,在CPU上也能感受丝滑的实时物体识别.那我们今天就一起来看一下如何使用LabVIEW+OpenVINO在CPU上部署新冠肺炎CT图像病害分割,本次实战模型主要是来自大佬:翼达口香糖,博客:https://blog.csdn.net/weixin_47567401/article/details/122809410 一.LabVIEW视觉工具…

   因为,每家芯片的特性不同,根据向framebuffer写法的不同,分为tile-based的mobile cpu,如ImgTec PowerVR,ARM Mali,一部分老版本Qualcomm Adreno.还有标准的direct(immediate)的mobile cpu,如Nvida,Intel,Viante,以及一部分Qualcomm芯片(Qualcomm的Adreno.3xx系列后是可以在这两者之间进行切换的).对tile-based的GPU来说,一旦使用打开alpha test或…

你对Python 多线程有所了解的话.那么你对python 多线程在单cpu意义上的多线程与多cpu上的多线程有着本质的区别,如果你对Python 多线程的相关知识想有更多的了解,你就可以浏览我们的文章. Python多线程是单cpu意义上的多线程,它和多cpu上的多线程有着本质的区别. 单cpu多线程:并发 多cpu多线程:并行内部包含并发 在Python 多线程当中,存在一个叫Global Interpreter Lock(GIL)的东西,直译就是全局解释器锁.它的作用在于让同一时刻只能有一…

为什么要绑定 Nginx 进程到不同的 CPU 上 :默认情况下,Nginx 的多个进程有可能跑在某一个 CPU 或 CPU 的某一核上,导致 Nginx 进程使用硬件的资源不均,因此绑定 Nginx 进程到不同的 CPU 上是为了充分利用硬件的多 CPU 多核资源的目的. 1,首先呢我们来查看cpu个数 grep -c processor /proc/cpuinfo # 查看CPU核数 cpu的个数不同绑定亲和力方法也不同 worker_processes 2; # 2核CPU的配置 work…

转自:http://www.cnblogs.com/TracePlus/p/4037165.html 因为,每家芯片的特性不同,根据向framebuffer写法的不同,分为tile-based的mobile cpu,如ImgTec PowerVR,ARM Mali,一部分老版本Qualcomm Adreno.还有标准的direct(immediate)的mobile cpu,如Nvida,Intel,Viante,以及一部分Qualcomm芯片(Qualcomm的Adreno.3xx系列后是可以…

一个或多个音频服务未运行 win7 错误1079:此服务的账户不同于运行于同一进程上的其他服务账户 启动任务管理器:右键计算机——管理——”服务和应用程序“选项——”服务“——找到“windows audio”打开属性——“登录”选项——选择“此账户”——浏览——高级-立即查找-local sevice——确定(如果要输入密码的话,先清空再确定).再启动windows audio win7喇叭红叉耳机扬声器已拔出驱动无法修复 win7系统没声音,电脑驱动确实安装好了, 而且Windows 7系统…

如何在CPU上优化GEMM(下) Array Packing 另一个重要的技巧是数组打包.这个技巧是对数组的存储维度进行重新排序,将某个维度上的连续访问模式在平滑后转换为顺序模式. 如上图所示,在阻塞计算之后,可以观察到B的数组访问模式(扁平化后),它是规则的但不连续的.期望经过一些转换,可以得到连续访问模式.可以将[16][16]数组重新排序为[16/4][16][4]数组,这样当从压缩数组中获取相应的值时,B的访问模式将是顺序的. # We have to re-write the algo…

如何在CPU上优化GEMM(上) (TL:DR)TVM提供了抽象接口,用户分别描述算法和算法的实现组织(所谓的调度).通常,在高性能调度中编写算法会破坏算法的可读性和模块性.尝试各种看似有希望的时间表是很耗时的.在TVM的帮助下,可以有效地尝试这些调度来提高性能. 本文将演示如何使用TVM优化平方矩阵乘法,并通过简单地添加18行额外的代码来实现比baseline基线快200倍的速度. 在CPU上执行的高强度计算应用程序有两个重要的优化: 提高内存访问的缓存命中率.高速缓存命中率可以加速复杂的数值…

问题 jmeter在运行,但是线程数上不去(本来模型设计了100个总线程,但运行时线程只能上到5,根据图上观察总共也只能运行5个线程) 之前更新了random csv插件 解决办法 查看jmeter.log文件发现 将bzm - Random CSV Data Set Config插件禁用就好了…