昨天高铁上拿T480切win10系统看电影,为了节电给细调了个省电策略(设置CPU性能30%),不知是不是因为这个原因,今天切回Ubuntu1604工作导致CPU工作频率非常低. 查阅了一下相关方法,cpufreq工具还是很好用的! 安装:sudo apt-get install cpufreq 显示当前CPU核心信息:cpufreq-info 然后会列出当前电脑的核心数及具体的信息,主要有下面几条: analyzing CPU 0: driver: intel_pstate CPUs whic

多管线 (Pipeline)的确可以提高主频,比如搭配 NetBurs架构的Pentium4,它拥有20级的管线技术,虽然可以轻易提高主频,但是效率会降低.而且随着频率的上升,功率也大幅上升温度问题也难以解决.高频低能,高功耗,成为了其特点. 多核技术能够在与单核功率差不多的情况下,时钟频率明显高于单核. 其次Pollack规则:处理器的性能的提升与其复杂性的平方根成正比.也就是说同样在提升逻辑的情况下,多核的性能提高更多. 所以cpu才会往多核发展,而不是往管线技术.

最近在笔记本上配置了ubuntu14.04,并配置了caffe,整个过程大概花了2个小时. 希望在安装时能给大家一个启发,这里配置的是无gpu版的,因为我的笔记本时核心显卡,配置gpu版的要编译cuda和cudnn. 好了,下面开始. 1.安装各种依赖项: sudo apt-get install -y libatlas-base-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev lib

在Ubuntu中,有时候电脑的风扇突然狂装,用 pidstat -u 5 1 命令查看后台应用的资源占用情况,发现fcitx的占用率接近百分之百. 原因是搜狗云输入的问题,关闭后,在用kill命令干掉这个进程,风扇就不转了,以后使用也不会再出现这种情况. 步骤: 1.在应用目录里找到 Fictx配置 2.找到 附加组件 3.够远高级选项 4.下滑找到 搜狗云拼音 ,取消勾选 5.关闭窗口 这个时候,你可以选择重启电脑,或者通过 pidstat -u 5 1 命令找到 fcitx的 PID ,用k

https://blog.csdn.net/qq_36652619/article/details/85006559     (参考) https://blog.csdn.net/zcy0xy/article/details/79614862    (详细) https://blog.csdn.net/sinat_33486980/article/details/81045315 https://blog.csdn.net/ytusdc/article/details/80406641 http

(flappbird) luo@luo-All-Series:~/MyFile/tf-faster-rcnn_box$ (flappbird) luo@luo-All-Series:~/MyFile/tf-faster-rcnn_box$ (flappbird) luo@luo-All-Series:~/MyFile/tf-faster-rcnn_box$ (flappbird) luo@luo-All-Series:~/MyFile/tf-faster-rcnn_box$ ./experime

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按照这篇文章: http://www.webupd8.org/2014/06/psensor-updated-with-option-to-display.html

之前和同事聊天的时候,提到了这个硬件方面(包括内存,cpu,以及硬盘的存储选择),个人认为可以从这几个方面来提高底层硬件的性能,从而提高网站的整体吞吐量和速度. 一.主机: (1).CPU:决定处理的运算速度,好的cpu能够加速整个程序的计算时间,是服务器能够更快的响应请求. (2).内存:使用容量比较大的内存,能有效的提高数据的缓存效率,主要是热点数据的访问速度. (3).磁盘: 大小:影响存储数据的多少. 类型:是SAS or SATA or FC 亦或是ssd硬盘 转速:决定了你每一次IO

1.CPU即中央处理器,是英语“Central Processing Unit”的缩写.CPU从内存或缓存中取出指令,放入指令寄存器,并对指令译码分解成一系列的微操作,然后发出各种控制命令,执行微操作系列,从而完成一条指令的执行. 2.但是,CPU并不能直接调用存储在硬盘上的系统.程序和数据,必须首先将硬盘的有关内容存储在内存中,这样才能被CPU读取运行.因而,内存(即物理内存,是相对于硬盘这个“外存”而言)作为硬盘和CPU的“中转站”,对电脑运行速度有较大影响. 3.当运行数据超出物理内存容纳

转自:http://blog.csdn.net/ransom0512/article/details/50440316 简介 VoltDB数据库是一个分布式,可扩展,shared-nothing的内存数据库.使用Java 写的存储过程来定义事务.使用标准SQL访问数据,使用并行的单线程处理方式确保数据一致性,同时避免了传统数据库的锁,插销,资源管理开销. VoltDB具有如下特点: 高吞吐量:百万次每秒 横向拓展:可以根据需求自由拓展,性能线性增长. 高可用性:数据支持副本.也可以持久化保存.除

1.CPU的运算都是以纳秒为单位的,内存相比要慢百倍,硬盘要慢百万倍. 2.CPU的主要工作就是运行指令,指令全在内存里,第一条指令地址为0xFFFFFF0处(BIOS发出的跳转指令). 3.CPU工作最关心的两样东西:寄存器(数据的存储)和程序计数器(存放CPU要执行的下一条指令地址). 4.程序都是由顺序.分支.循环组成的(分支和循环都相当于跳转). 5.程序的局部性原理:访问一个内存位置以后,可能会经常性访问,其附近的位置也是如此(实践产物:缓存). 6.提升CPU的工作效率的两大技术:缓

Ubuntu 获取CPU序列号或者主板序列号 CPU ID 代码: sudo dmidecode -t 4 | grep ID ID: 54 06 05 00 FF FB 8B 0F 主板序列号 代码: sudo dmidecode -t 2 | grep Serial MAC地址 代码: sudo lshw -c network | grep serial | head -n 1 Windows 获取CPU序列号 C:\Users\jesson>wmic CPU get ProcessorID

翻译:飞哥 ( http://hi.baidu.com/imlidapeng ) 版权所有,尊重他人劳动成果,转载时请注明作者和原始出处及本声明. 原文名称:<Linux Performance and Tuning Guidelines> 原文地址:http://www.redbooks.ibm.com/abstracts/redp4285.html -----------------------------------------------------------------------

如何将 iOS 工程打包速度提升十倍以上   过慢的编译速度有非常明显的副作用.一方面,程序员在等待打包的过程中可能会分心,比如刷刷朋友圈,看条新闻等等.这种认知上下文的切换会带来很多隐形的时间浪费.另一方面,大部分 app 都有自己的持续集成工具,如果打包速度太慢, 会影响整个团队的开发进度. 因此,本文会分别讨论日常开发和持续集成这两种场景,分析打包速度慢的瓶颈所在,以及对应的解决方案.利用这些方案,笔者成功的把公司 app 的持续集成时间从 45 min 成功的减少到 9 min,效率提升

首先是良好的硬件体制,CPU.内存和显卡都必须是健康的,在100%负荷下工作也能拥有合理的温度和功耗.其次就是硬件准备,超频需要一块强大的主板做支撑,特别是主板供电部分,考虑到CPU和内存超频后功耗大增,高低电平信号要求不能模糊,所以主板的供电部分一定要达到4+1或者更高项数,这样每项供电的压力才能小.超频还需要强大的散热器和电源,前者可以让CPU和显卡工作在合理温度下,提升超频潜能和超频过程的稳定性,后者可以给予硬件足够的电能支撑,即使功耗提升也能轻松应对. 在准备工作进行完之后,就是BIOS

CPU是负责运算和处理的,内存是交换数据的.当程序或者操作者对CPU发出指令,这些指令和数据暂存在内存里,在CPU空闲时传送给CPU,CPU处理后把结果输出到输出设备上,输出设备就是显示器,打印机等.在没有显示完之前,这些数据也保存在内存里,如果内存不足,那么系统自动从硬盘上划分一部分空间作为虚拟内存来用.但写入和读取的速度跟物理内存差的很远很远,所以,在内存不足的时候,会感到机器反应很慢,硬盘一直在响. 1.windows 查看cpu个数: https://jingyan.baidu.com/

一. NUMA1. NUMA 介绍    早期的时候,每台服务器都是单CPU,随着技术的发展,出现了多CPU共同工作的需求.    NUMA(Non-Uniform Memory Access,非一致性内存访问)和SMP(Symmetric Multi-Processor,对称多处理器系统)是两种不同的解决多CPU共同工作的硬件体系架构.    SMP的主要特征是共享,所有的CPU共享使用全部资源,例如内存.总线和I/O,多个CPU对称工作,彼此之间没有主次之分,平等地访问共享的资源,这样势必引

引用自:http://tech.sina.com.cn/mobile/n/2011-06-20/18371792199.shtml 这篇文章写的深入浅出,把异构计算的思想和行业趋势描述的非常清楚,难得一见的好文章.按捺不住转一下.^_^   相对于串行计算,并行计算可以划分成时间并行和空间并行.时间并行即流水线技术,空间并行使用多个处理器执行并发计算,当前研究的主要是空间的并行问题.以程序和算法设计人员的角度看,并行计算又可分为数据并行和任务并行.数据并行把大的任务化解成若干个相同的子任务,处理

1     CPU热点分析定位背景 CPU资源还是很昂贵的,为了深刻感受到这种昂贵,间下图当前CPU的资源售价: 所以对于程序猿们来说,需要让程序合理高效的使用CPU资源.利用有限的CPU资源来解决完成我们面对的实际问题,这就是为什么我们要尽可能优化程序. 不篇从微观层面展开介绍说明,不做宏观层面的介绍(譬如数据中心级容量监控,管理调度(OpenStack,Kubernates等)以及迁移(手动,自动,冷迁,热迁)). 本篇将以倒推式方法组织目录结构.出现了问题怎么办,以及为什么要这样做,以及后

有时我们会发现开发的应用在CPU核数一样的虚拟服务器上性能表现出较大的差异,这是为什么呢?上次有童鞋问到我这样一个问题,所以我根据自己的理解给大家简说下! CPU生产商为了提高CPU的性能,通常做法是提高CPU的时钟频率和增加缓存容量.不过目前CPU的频率越来越快,如果再通过提升CPU频率和增加缓存的方法来提高性能,往往会受到制造工艺上的限制以及成本过高的制约.于是出现了超线程技术. 超线程技术:将一颗具Hyper-Threading功能的"实体"处理器变成两个"逻辑&quo