****** 服务器上跑过程序经常能遇到out of memory 这个问题,下面是我经常在实验室碰到的解决方法. 1.使用命令nvidia-smi,看到GPU显存被占满: 2.尝试使用 ps aux|grep PID命令查看占用GPU内存的线程的使用情况.如下 解决办法: 1.根据以上操作即可确认同与你使用一台服务器的其他人是谁在占用GPU.与对方沟通后如果程序已经跑完但是仍在占用显存可KILL掉该进程. ***因服务器资源有限,大家在使用过程中及时互相沟通,保证机器利用效率. 2.多GPU的

在FPGA侧提供了一个gp0,gp1各占1m内存的版本后.生成mcs版本,在下载版本时报错: error(0) error portability:3 this xilinx application has run out of memory has encountered a memory conflict 我分别在winxp的vivado2013和win7的vivado2016.4上,生成版本并下载,都出现同样的报错. 在网上搜索相关原因.与微软的系统配置有关. 解决方法如下: XP修改bo

最近听了一些关于Memory Leak(内存泄漏)的seminar,感觉有些收获,所以留个记录,并share给朋友. 1 什么是Memory Leak. Memory Leak是指由于错误或不完备的代码造成一些声明的对象实例长期占有内存空间,不能回收.Memory Leak会造成系统性能下降,或造成系统错误. 2 Memory存储模式 我们通常写的C++或Java Code在内存里边的存储状况概如下图. 简单的说,一般局部变量存储于Stack中,以提高运行问速度.而New出来的变量则将引用信息或

基于BIO的服务器,服务端可能要同时保持几百万个HTTP连接,而这些连接并不是每时每刻都在传输数据,所以这种情况不适合使用BIO的服务器:而且需要保证共享资源的同步与安全,这个实现起来相对复杂.这时候就是基于NIO的服务器出场的时候了. 先来比较下两种服务器的代码 1.NIO实现 public class SelectorServer { private static int PORT = 1234; public static void main(String[] args) throws E

前言 经过docker安装.k8s开启并登录,我们终于到 "部署k8s服务器集群并访问项目" 这一步了,实现的过程中有太多坑,好在都填平了,普天同庆. 在进行当前课题之前,我们需要有上两节课的知识内容作为基础(docker安装和k8s开启),否则新来的同学可能听不懂. 点下面链接可以进行回顾学习(学习过程中有不懂的,可以点击文末的参考文献进行查看相关内容). windows环境30分钟从0开始快速搭建第一个docker项目(带数据库交互):https://www.cnblogs.com

Managing Your App's Memory In this document How Android Manages Memory Sharing Memory Allocating and Reclaiming App Memory Restricting App Memory Switching Apps How Your App Should Manage Memory 「高效内存的16条策略」 Use services sparingly Release memory when

By Fabrice Marguerie Despite what a lot of people believe, it's easy to introduce memory and resources leaks in .NET applications. The Garbage Collector, or GC for close friends, is not a magician who would completely relieve you from taking care of

http_load 是运行在linux操作系统上的命令行测试工具, 用来对网站做压力测试. 下载地址:http://www.acme.com/software/http_load/http_load-12mar2006.tar.gz 程序非常小,解压后也不到100K.安装也很简单直接make;make instlall 就行. http_load以并行复用的方式运行,用以测试web服务器的吞吐量和负载.但是它不同于大多数压力测试工具,它可以以一个单一的进程运行,一般不会把客户机搞死.可以测试HT

http_load学习心得: 测试网站每秒所能承受的平均访问量(吞吐量) http_load -parallel 5 -fetches 1000 urls.txt这段命令行是同时使用5个进程,随机访问urls.txt中的网址列表,总共访问1000次.运行之后的结果: 1000 fetches, 5 max parallel, 6e+06 bytes, in 58.1026 seconds6000 mean bytes/connection17.2109 fetches/sec, 103266 b

这里仅针对docker本身,不涉及任何编排工具compose或者k8s等. 按照惯例,官文撸起来. 重要的部分是一些选项,用来限制资源大小. Memory Most of these options take a positive integer, followed by a suffix of b, k, m, g, to indicate bytes, kilobytes, megabytes, or gigabytes. -m or --memory= The maximum amount

觉得django项目把本地更新push到gitlab,再执行fabric脚本从gitlab更新服务器项目挺方便的,当然从本地直接到服务器就比较灵活. 2019/01/17 基于windows使用fabric将gitlab的文件远程同步到服务器 # -*- coding: utf-8 -*- from fabric.api import env, run from fabric.operations import sudo GIT_REPO = "gitlab-project地址" en

[1]影响Linux服务器性能的因素 操作系统级 Ø CPU 目前大部分CPU在同一时间只能运行一个线程,超线程的处理器可以在同一时间处理多个线程,因此可以利用超线程特性提高系统性能. 在linux系统下只有运行SMP内核才能支持超线程,但是安装的CPu数量越多,从超线程获得的性能提升越少. 另外linux内核会将多核的处理器当做多个单独的CPU来识别,例如,两个4核的CPU会被当成8个单个CPU,从性能角度讲,两个4核的CPU整体性能要比8个单核CPU低25%-30%. 可能出现CPU瓶颈的应

One of the problems with developing embedded systems is the detection of memory leaks; I've found three tools that are useful for this. These tools are used to detect application program errors, not kernel memory leaks. Two of these tools (mtrace and

2017-07-26 更新:直接获取最新版源码,就不会报错了,而且可支持的插件多,老版本的openfire几乎没有可用的官方插件. 系统及软件环境: MAC OSX EI Capitan 10.11.5 Eclipse J2EE版本 Openfire 3.8.2 Release Coherence.jar和Coherence-work.jar(百度云:链接: https://pan.baidu.com/s/1hrWGkmS 密码: tpbx),Coherence官网地址:http://www.o

一个 HelloWord 级别的 Java Socket 通信的例子.通讯过程: 先启动 Server 端,进入一个死循环以便一直监听某端口是否有连接请求.然后运行 Client 端,客户端发出连接请求,服务端监听到这次请求后向客户端发回接受消息,连接建立,启动一个线程去处理这次请求,然后继续死循环监听其他请求.客户端输入字符串后按回车键,向服务器发送数据.服务器读取数据后回复客户端数据.这次请求处理完毕,启动的线程消亡.如果客户端接收到 "OK" 之外的返回数据,会再次发送连接请求并

Android applications are, at least on the T-Mobile G1, limited to 16 MB of heap. It's both a lot of memory for a phone and yet very little for what some developers want to achieve. Even if you do not plan on using all of this memory, you should use a

Objective -C Memory Management  内存管理  第一部分 Memory management is part of a more general problem in programming called resource management. 内存管理是资源管理的一部分. Every computer system has finite resources for your program to use. These include memory, open fi

BACKGROUND Memory allocation systems assign blocks of memory on request. A memory allocation system employs an allocator to receive relatively large blocks of memory from an operating system and allocate that memory to satisfy memory requests. Upon r

Symptom You have questions related to the SAP HANA memory. You experience a high memory utilization or out of memory dumps. Environment SAP HANA Cause 1. Which indications exist for SAP HANA memory problems?2. How can I collect information about the

[GDOI2014模拟]JZOJ2020年8月14日提高组 服务器 题目 Time and Memory Limits Description 我们需要将一个文件复制到n个服务器上,这些服务器的编号为S1, S2, -, Sn. 首先,我们可以选择一些服务器,直接把文件复制到它们中:将文件复制到服务器Si上,需要花费ci > 0的置放费用.对于没有直接被复制文件的服务器Si来说,它依次向后检查Si+1, Si+2, -直到找到一台服务器Sj:Sj中的文件是通过直接复制得到的,于是Si从Sj处间接

引言 异常,让一个函数可以在发现自己无法处理的错误时抛出一个异常,希望它的调用者可以直接或者间接处理这个问题.而传统错误处理技术,检查到一个局部无法处理的问题时: 1.终止程序(例如atol,atoi,输入NULL,会产生段错误,导致程序异常退出,如果没有core文件,找问题的人一定会发疯) 2.返回一个表示错误的值(很多系统函数都是这样,例如malloc,内存不足,分配失败,返回NULL指针) 3.返回一个合法值,让程序处于某种非法的状态(最坑爹的东西,有些第三方库真会这样) 4.调用一个预先