1.缘起 关于PHP,很多人的直观感觉是PHP是一种灵活的脚本语言,库类丰富,使用简单,安全,非常适合WEB开发,但性能低下.PHP的性能是否真的就 如同大家的感觉一样的差呢?本文就是围绕这么一个话题来进行探讨的.从源码.应用场景.基准性能.对比分析等几个方面深入分析PHP之性能问题,并通过真 实的数据来说话. 2.从原理分析PHP性能 从原理分析PHP的性能,主要从以下几个方面:内存管理.变量.函数.运行机制来进行分析. 2.1内存管理 类似Nginx的内存管理方式,PHP在内部也是基于内存池…

转载自知乎:Roofline Model与深度学习模型的性能分析 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体的计算平台(例如CPU / GPU / ASIC 等)才能展现自己的实力.此时,模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现.Roofline Model 提出了使用 Operational Intensity(计算强度)进行定量分析的方法,并给出了模型在计算平台上所能达到理论计算性能上限公式. 一.指标介绍 1.计算平台的两个指标:算…

深度: NVMe SSD存储性能有哪些影响因素? http://www.itpub.net/2019/07/17/2434/ 之前有一个误解 不明白NVME 到底如何在队列深度大的情况下来提高性能, 现在看来是因为 比AHCI多了 多队列的控制来提高性能. 导读: NVMe SSD的性能时常捉摸不定,为此我们需要打开SSD的神秘盒子,从各个视角分析SSD性能影响因素,并思考从存储软件的角度如何最优化使用NVMe SSD,推进数据中心闪存化进程.本文从NVMe SSD的性能影响因素进行分析,并给出…

NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析(下) DeepBench推理测试之RNN和Sparse GEMM DeepBench的最后一项推理测试是RNN和Sparse GEMM,虽然测试中可以选择FP16,但实际上它们都只支持FP32运算. 虽然RNN可能会有加速,但DeepBench和NVIDIA目前仅支持单精度RNN推理. NVIDIA Caffe2测试之ResNet50和ImageNet 虽然内核和深度学习数学运算可能很有用,但实际应用中是使用真实数据集进行训练的.使用标准的IL…

NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析(上) 本篇将通过多项测试来考验Volta架构,利用各种深度学习框架来了解Tensor Core的性能. 很多时候,深度学习这样的新领域会让人难以理解.从框架到模型,再到API和库,AI硬件的许多部分都是高度定制化的,因而被行业接受的公开基准测试工具很少也就不足为奇.随着ImageNet和一些衍生模型(AlexNet.VGGNet.Inception.Resnet等)的影响,ILSVRC2012(ImageNet大规模视觉识别挑战)中的图像数据集…

作者:尤雨溪链接:https://www.zhihu.com/question/31809713/answer/53544875来源:知乎 这里面有好几个方面的问题. 1. 原生 DOM 操作 vs. 通过框架封装操作. 这是一个性能 vs. 可维护性的取舍.框架的意义在于为你掩盖底层的 DOM 操作,让你用更声明式的方式来描述你的目的,从而让你的代码更容易维护.没有任何框架可以比纯手动的优化 DOM 操作更快,因为框架的 DOM 操作层需要应对任何上层 API 可能产生的操作,它的实现必须是普…

原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/34204282 最近在不同的计算平台上验证几种经典深度学习模型的训练和预测性能时,经常遇到模型的实际测试性能表现和自己计算出的复杂度并不完全吻合的现象,令人十分困惑.机缘巧合听了Momenta的技术分享后,我意识到问题的答案其实就在于 Roof-line Model 这个理论,于是认真研究了一下相关论文.现在把自己的心得总结出来,分享给大家. 在真实世界中,任何模型(例如 VGG / MobileNet 等)都必须依赖于具体…

liveMedia项目的源代码包括四个基本的库,各种测试代码以及Media Server.四个基本的库分别是: UsageEnvironment&TaskScheduler, groupsock, liveMedia和BasicUsageEnvironment. 1,基础类介绍: BasicUsageEnvironment和UsageEnvironment中的类都是用于整个系统的基础功能类．用于事件的调度,实现异步读取事件的句柄的设置以及错误信息的输出.比如UsageEnvironment代表了…

用户实践系列,将收录 MegEngine 用户在框架实践过程中的心得体会文章,希望能够帮助有同样使用场景的小伙伴,更好地了解和使用 MegEngine ~ 作者:王雷 | 旷视科技 研发工程师 背景 随着人工智能技术的发展及应用领域的不断扩大,算力较弱的移动设备成为模型推理的重要运算载体,优化其推理性能因此成为重要的工程问题.一般认为,让模型运行于 GPU 上会比运行于 CPU 上具有较大的优势,取得可观的性能提升.这通常是真实情况,但是,在工程实践中我们也发现,对于某些模型维度较小的模型,在移…

作者 | Hongqi 阿里云高级技术专家 究竟什么是 Serverless 架构? 什么是 Serverless 架构?按照 CNCF 对 Serverless 计算的定义,Serverless 架构应该是采用 FaaS(函数即服务)和 BaaS(后端服务)服务来解决问题的一种设计.这个定义让我们对 Serverless 的理解稍显清晰,同时可能也造成了一些困扰和争论. 随着需求和技术的发展,业界出现了一些 FaaS 以外的其它形态的 Serverless 计算服务,比如 Google Clo…