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带宽怎么算---Gbit/s 信息来源: 计算方法: 带宽的实际应用:

上周,我参加了公司的一门课程<网站性能优化>,讲师提出了一个问题:一张图片优化后减少5K,1年内可以大概省下多少宽带成本呢?非常好奇,仔细听完讲师分析,计算出来的数据让小伙伴们都惊呆了,仅仅5K,看起来真的没什么,一年内大概节省540元~1440元,这说明一个问题,用户数庞大的网站中,一点优化可能会带来巨大的带宽成本节省,表现出价值是特别高的,不容忽视小小优化带来的意义.相信很多同学也好奇这个数据是怎么计算的,公司的内部数据不好透露,给大家重新举个例子: <!-- 公司内某个活动的最高峰

PCI-E PCI-E全称是PCI Express,是新一代的总线接口.采用了目前业内流行的点对点串行连接,比起PCI以及更早期的计算机总线的共享并行架构,每个设备都有自己的专用连接,不需要向整个总线请求带宽,而且可以把数据传输率提高到一个很高的频率,达到PCI所不能提供的高带宽. 关于规格和速率 PCI Express也有多种规格,从PCI Express 1X到PCI Express 16X.目前最高的16X 2.0版本可达到10GB/s,而且还有相当大的发展潜力.PCI-Express最新

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主板上的扩展插槽曾经是多种多样的,例如曾经非常流行的组合就是PCI插槽搭配AGP插槽,其中AGP插槽主要用在显卡上,而PCI插槽的用途则更广一些,不仅有用在显卡上,还能用于扩展其它设备,如网卡.声卡.调制解调器等等.这两种插槽曾经共同为广大DIY玩家服役多年,然而在一个速率更高.扩展性更强的插槽出现之后,它们就迅速退出舞台,被后者彻底取代.而这种可以在短时间内淘汰前辈的新型插槽,就是我们今天要讲的主角,也是现在显卡以及各种扩展卡所用的主流插槽,即PCI-E插槽. 目前PCI-E插槽已经成为了主板

http://mst.zol.com.cn/615/6150989.html 犹记得当年Windows7系统体验指数中,那5.9分磁盘分数,在其余四项的7.9分面前,似乎已经告诉我们机械硬盘注定被时代淘汰.势如破竹的SSD固态硬盘,彻底打破了温彻斯特结构的机械硬盘多年来在电脑硬件领域的统治.SSD数倍于HDD机械硬盘的传输性能,让普通用户和发烧玩家的体验均成倍提升.如今,经历多年来的发展,以金士顿和HyperX为代表的SSD品牌,已完全主导硬盘存储市场. 在这场存储革命中,为了实现更快的速度.更

https://www.ednchina.com/news/20171121-PCI-E.html 时间:2017-11-21   目前PCI-E插槽已经成为了主板上的主力扩展插槽,除了显卡会用到PCI-E插槽外,诸如独立声卡.独立网卡.USB 3.0/3.1接口扩展卡以及SSD等硬件都可以使用PCI-E插槽. 主板上的扩展插槽曾经是多种多样的,例如曾经非常流行的组合就是PCI插槽搭配AGP插槽,其中AGP插槽主要用在显卡上,而PCI插槽的用途则更广一些,不仅有用在显卡上,还能用于扩展其它设备

原文地址:http://www.expreview.com/19604-all.html SSD横评是最具消费指导意义的评测文章,也是各类热门SSD固态硬盘的决斗疆场.SSD评测在行业内已经有不少网站做过,超能网也从今年开始专注SSD固态硬盘重点产品的评测.随着40nm和25nm新制程的NAND颗粒的 量产,SSD固态硬盘在今年迎来了价格大幅度下降,特别是国内120GB和128GB的SSD固态硬盘价格已经达到非常合理的区间,因此需要阅读SSD评测特别是SSD横评来指导消费的用户,也在呈现爆发式增

深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程.对微信语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,测

[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架  本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架.   深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Marian

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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

目录1 存储介质的变革 2 NVME SSD成为主流 2.1 NAND FLASH介质发展 2.2 软件层面看SSD——多队列技术 2.3 深入理解SSD硬件 3 影响NVME SSD的性能因素 3.1 GC对性能的影响 3.2 IO PATTERN对性能的影响 3.2.1 顺序写入Pattern对SSD性能优化的奥秘 3.2.2 读写冲突Pattern对性能的影响 4 SSD写性能分析模型 5 小结 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

前文我们了解了路由控制技术策略路由相关话题,回顾请参考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/15333139.html:今天我们来聊一聊路由引入技术相关话题: 路由引入对我们来说应该不是很陌生,前边聊ospf时就提到外部路由:所谓路由引入就是指把原本不属于本路由协议的路由,通过import-route命令将对应路由引入至本路由协议,使得其他路由器能够通过本路由协议学习到相关路由:在ospf里我们把引入的路由叫外部路由,对应通过5类LSA在全网泛洪,对应引入外

简介 pcm 全称为 Performance Counter Monitor,该项目是针对 intel 平台处理器的资源利用率进行监控的工具.在现代 Intel 处理器已经提供了监视处理器内部性能事件的功能,pcm 通过读取性能监视单元(PMU),从而获得的动态数据. pcm-pcie.x 运行 pcm-pcie.x 为 pcm 软件中监控 pcie 带宽工具.软件运行时需要 root 权限,在当前平台(Cascade Lake)可以输出包括如下指标内容. 监控指标 缩写 指标介绍 PCIRdC

PCIe 6.0 v0.3版本草案已完稿:2021年转正.x16带宽飙至128GB/s https://www.cnbeta.com/articles/tech/899389.htm 硬件发展突飞猛进.. 由于周边支持仍很少,PCIe 4.0还算得上个稀罕物,然而,PCIe 5.0规范却已经敲定,PCIe 6.0的标准草案也推进到了v0.3版本.PCIe 6.0今年6月在美国开发者大会上首次宣布,日前,PCI-SIG组织透露,v0.3版本草案已经交付会员讨论,预计2021年前定稿正式版. 访问:

声明 本文不涉及不论什么特定API,也不针对不论什么特定的厂商,可是仍然值得透露一点的是,某些加速板卡厂商的成功点和失败点恰恰都是在于其通用性,在这个人们依旧依赖专业板卡的时代,依旧将板卡视为解决专业化问题的时代,代理这些板卡并声称其能解决通用问题的厂商要谨慎!尽管,我非常看好通用化的板卡,可是我不是专家,即便我是专家,大家不是也总是攻击专家么?总之,矛盾的解决须要自己的推断力. 開始 如今出现了各种各样的PCIe加速板卡,这些板卡往往专注于处理一件事,从而释放CPU的越来越重的压力,当这样的往