CPU在Cache中找到有用的数据被称为命中,当Cache中没有CPU所需的数据时(这时称为未命中),CPU才访问内存.从理论上讲,在一颗拥有2级Cache的CPU中,读取L1 Cache的命中率为80%.也就是说CPU从L1 Cache中找到的有用数据占数据总量的80%,剩下的20%从L2 Cache读取.由于不能准确预测将要执行的数据,读取L2的命中率也在80%左右(从L2读到有用的数据占总数据的16%).那么还有的数据就不得不从内存调用,但这已经是一个相当小的比例了. 假如CPU从L1,L

[前沿]研究生阶段从事于DSP和FPGA技术的相关研究工作,学习并整理了大量的技术资料,包括TI公司的官方文档和网络上的详细笔记,花费了大量的时间和精力总结了前人的工作成果.无奈工作却从事于嵌入式技术开发工作,与通信领域关系不大,它们来源于网络,自己亦觉得应该将它们共享于网络,以便于知识的传承和再生,做出自己应有的贡献. Cache是一种特殊的存储器,它由Cache 存储部件和Cache控制部件组成.Cache 存储部件一般采用与CPU同类型的半导体存储器件,存取速度比内存快几倍甚至十几倍.而C

Oracle SGA是oracle的内存结构,存放着oracle通过oracle进程读写的内存数据.sga分为好多组件,比如shared pool,buffer cache,redo log buffer等等.shared pool又分为library cache,data dictionary cache. library cache是存sql语句及其分析结果的内存结构 data dictionary cache是存放数据字典的内存结构 buffer cache存的就是数据. 我们分别来看这3

之前写了一篇关于c/c++优化的一点建议,被各种拍砖和吐槽,有赞成的有反对的,还有中立的,网友对那篇博客的的评论和吐槽,我一个都没有删掉,包括一些具有攻击性的言论.笔者有幸阅读过IBM某个项目的框架代码,和我以前看过的一些代码(包括国内某顶级电信商的代码),感觉人家在细节上做的比较细,对代码的效率和安全性花了不少心思.当然国内公司也有好的代码,但是我觉得中国和美国不仅在硬件方面落后,软件方面也要落后(额,可能有人不同意我的观点..).这篇关于C/C++ cache优化的一点建议,个人理解能力的确

C6747在执行一块算法的执行时间在114ms左右,需求要20ms以下.6000属于分层存储器体系架构,内部RAM跟CPU不同频运行,只有cache使能才跟CPU同频.可能是cache没打开.下面转载一遍文章.非常感谢原创.     处理器中的cache是存放于处理器四周的高速存储器,它可以用来保存运算处理时的一些共有的指令,从而加速运算的速度. 在本文中,将比较cache存储器和系统中的普通的存储器,随后将先容cache的一些基本理论和基本术语,以及在高速处理器结构中cache的重要性.以TI

内存是影响Linux性能的主要因素之一,内存资源的充足与否直接影响应用系统的使用性能. free命令:监控Linux内存使用状况. 由上图可知,空闲内存是free+buffers+cached=155MB 一般来说如果空闲内存/物理内存>70%,内存性能优:如果小于20%,则性能差,需要添加内存. vmstat命令:显示关于系统各种资源之间相关性能的简要信息. 如果si和so数值很大的话,可能是出现系统资源紧缺. sat命令:可以对每个方面进行单独的统计,但是增加了系统开销,但是对系统的统计结果

MIC性能优化主要包括系统级和内核级:系统级优化包括节点之间,CPU与MIC之间的负载均衡优化:MIC内存空间优化:计算与IO并行优化:IO与IO并行优化:数据传递优化:网络性能优化:硬盘性能优化等.内核级优化包括并行度优化:负载均衡优化:进程/线程的同步优化:线程扩展优化:向量化优化:cache优化:数据对齐优化:库函数的选择等. 并行度优化 MIC上的并行化主要涉及并行线程/进程的数目,并行层级,并行粒度等方面. 并行度 MIC卡上包含众多的物理核,同时每个核上可以开启4个线程.例如一块60

冯华亮/Brighton Feng---Communication Infrastructure 摘要 HyperLink 为两个 KeyStone 架构 DSP 之间提供了一种高速,低延迟,引脚数量少的通信接口.HyperLink 的用户手册已经详细的对其进行了描述.本文主要是为 HyperLink 的编程提供了一些额外的补充信息. 同时本文还讨论了 HyperLink 的性能,提供了在各种操作条件下的性能测试数据.对影响HyperLink 性能的一些参数进行了讨论. 文章的最后附上对应本文的

内存优化是最重要也是最有效的OpenCL性能优化技术.大量的应用程序是内存限制而不是计算限制.所以,掌握内存优化的方法是OpenCL优化的基础.在这章中,将会回顾OpenCL的内存模型,然后是最优的实践方法. 7.1 在Adreno GPU中的OpenCL内存模型 OpenCL定义了四种内存类型——也就是,global(全局的),local(本地的),constant(常量的),和private(私有的)内存,理解这些内存的不同点是基本要求.图7-1展示了四种内存概念上的设计图. 图7-1 Op

前言 大家如果想自己组装电脑的话,肯定需要购买一个 CPU,但是存储器方面的设备,分类比较多,那我们肯定不能只买一种存储器,比如你除了要买内存,还要买硬盘,而针对硬盘我们还可以选择是固态硬盘还是机械硬盘. 相信大家都知道内存和硬盘都属于计算机的存储设备,断电后内存的数据是会丢失的,而硬盘则不会,因为硬盘是持久化存储设备,同时也是一个 I/O 设备. 但其实 CPU 内部也有存储数据的组件,这个应该比较少人注意到,比如寄存器.CPU L1/L2/L3 Cache 也都是属于存储设备,只不过它们能存

开发过程中我们多少都会关注服务的性能,然而性能优化是相对比较困难,往往需要多轮优化.测试,属于费时费力,有时候还未必有好的效果.但是如果有较好的性能优化方法指导.工具辅助分析可以帮助我们快速发现性能瓶颈所在,针对性地进行优化,可以事半功倍. 性能优化的难点在于找出关键的性能瓶颈点,如果不借助一些工具辅助定位这些瓶颈是非常困难的,例如:c++程序通常大家可能都会借助perf /bcc这些工具来寻找存在性能瓶颈的地方.性能出现瓶颈的原因很多比如 CPU.内存.磁盘.架构等.本文就仅仅是针对CPU调优

特别说明: 1.  本文只是面对数据库应用开发的程序员,不适合专业DBA,DBA在数据库性能优化方面需要了解更多的知识: 2.  本文许多示例及概念是基于Oracle数据库描述,对于其它关系型数据库也可以参考,但许多观点不适合于KV数据库或内存数据库或者是基于SSD技术的数据库: 3.  本文未深入数据库优化中最核心的执行计划分析技术. 读者对像: 开发人员:如果你是做数据库开发,那本文的内容非常适合,因为本文是从程序员的角度来谈数据库性能优化. 架构师:如果你已经是数据库应用的架构师,那本文的

本文将分析是否Huge Page在任何条件下(特别是NUMA架构下)都能带来性能提升. 本博客已经迁移至: http://cenalulu.github.io/ 为了更好的体验,请通过此链接阅读: http://cenalulu.github.io/linux/huge-page-on-numa/ 文章欢迎转载,但转载时请保留本段文字,并置于文章的顶部 作者:卢钧轶(cenalulu) 本文原文地址:http://cenalulu.github.io/linux/huge-page-on-num

本文将介绍一些作为程序猿或者IT从业者应该知道的CPU Cache相关的知识.本章从"为什么会有CPU Cache","CPU Cache的大致设计架构","几个认识CPU Cache的实验"多个方面介绍作为一个程序员所需知道的关于CPU Cache的基础知识.并通过知识总结出,作为程序员了解这些知识后能对平时开发带来什么帮助 文章欢迎转载,但转载时请保留本段文字,并置于文章的顶部 作者:卢钧轶(cenalulu) 本文原文地址:http://c

Linux Free命令各数字含义及Buffer和Cache的区别 Free 命令的各数字含义 命令演示 [root@vm1 ~]# free total used free shared buffers cached Mem: 502276 119160 383116 0 11040 46588 -/+ buffers/cache: 61532 440744 Swap: 835576 0 835576 加上参数m,显示的单位为MB [root@vm1 ~]# free -m total use

天下没有免费的午餐,本文转载于:http://cenalulu.github.io/linux/all-about-cpu-cache/ 先来看一张本文所有概念的一个思维导图: 为什么要有CPU Cache 随着工艺的提升最近几十年CPU的频率不断提升,而受制于制造工艺和成本限制,目前计算机的内存主要是DRAM并且在访问速度上没有质的突破.因 此,CPU的处理速度和内存的访问速度差距越来越大,甚至可以达到上万倍.这种情况下传统的CPU通过FSB直连内存的方式显然就会因为内存访问的等待, 导致计算

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6472c4cc0102duzr.html 处理器微架构访问Cache的方法与访问主存储器有类似之处.主存储器使用地址编码方式,微架构可以地址寻址方式访问这些存储器.Cache也使用了类似的地址编码方式,微架构也是使用这些地址操纵着各级Cache,可以将数据写入Cache,也可以从Cache中读出内容.只是这一切微架构针对Cache的操作并不是简单的地址访问操作.为简化起见,我们忽略各类Virtual Cache,讨论最基础的Cach

OProfile 性能分析工具 官方网站:http://oprofile.sourceforge.net/news/ oprofile.ko模块本文主要介绍Oprofile工具,适用系统的CPU性能分析,最主要它能深入内核函数,这是很多用户态工具达不到的地方. Oprofile是一个内核态工具,通过oprofile.ko模块内核模块来获取数据需要在加载oprofile.ko模块的时候,传递”timer=1″参数. modprobe oprofile timer=1 oProfilehttp://

本文将介绍一些作为程序猿或者IT从业者应该知道的CPU Cache相关的知识 文章欢迎转载,但转载时请保留本段文字,并置于文章的顶部 作者:卢钧轶(cenalulu) 本文原文地址:http://cenalulu.github.io/linux/all-about-cpu-cache/ 先来看一张本文所有概念的一个思维导图 为什么要有CPU Cache 随着工艺的提升最近几十年CPU的频率不断提升,而受制于制造工艺和成本限制,目前计算机的内存主要是DRAM并且在访问速度上没有质的突破.因此,CP

linux free命令中buffer与cache的区别 2012-05-15      个评论       收藏    我要投稿 linux free命令中buffer与cache的区别   ~$ free                     total             used           free     shared   buffers     cached Mem:       1025204     981636      43568          0