一.概述 Intel(英特尔)是当前最主流的台式机.笔记本.服务器CPU厂商.和英特尔类似的还有AMD厂商的CPU. Intel生产的CPU型号繁多,每个型号的CPU都有对应的编号.这个编号有特定意义. Intel生产的CPU的分类方法有很多.例如:按照CPU的使用场景可以分为台式机CPU.笔记本CPU.服务器CPU.物联网嵌入式CPU等. 二.编号详解 2.1.第十代CPU 此类第十代智能英特尔® 酷睿™ 处理器家族的处理器编号采用字母数字的排列形式,即以品牌及其标识符开头,随后是代编号和产品

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

=============================================================== 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

   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

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

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

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

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

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

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

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

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 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

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

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