本文介绍了异构计算在云计算领域的发展现状、技术挑战和应用前景，并分析了FPGA在云计算加速中的优势和挑战，同时探讨了FPGA在云服务中的具体应用案例。
1 背景 随着以数据中心为核心的云计算的兴起，传统计算领域不断被蚕食。各大公司纷纷出手，构成形如战国七雄的乱战格局：Amazon、Google、Facebook、Microsoft、阿里、腾讯、百度。 在吃瓜群众眼中，云计算体大量足，实力强劲，于是，以机器学习、物联网、视频、科学计算、金融分析等大数据制造者为首的大量任务在云端构成了长长的计算队列。思科云指数报告指出，预计到2020 年，全球 92% 的数据流量将来自云计算，将从2015 年的每年 3.9 ZB 增长 3.7 倍，到 2020 年达到 14
在使用PyTorch进行深度学习训练时，我们通常会使用DataLoader来加载和处理数据。其中一个重要的参数是num_workers，它定义了用于数据加载的线程数。然而，一些开发者可能会发现，在某些情况下，将num_workers设置为较高的值会导致训练阻塞。本文将分析这个问题的原因，并提供解决方法。
当我们试着通过 Linux 命令 nproc 和 lscpu 了解一台计算机 CPU 级的架构和性能时，我们总会发现无法正确地理解相应的结果，因为我们会被好几个术语搞混淆：物理 CPU、逻辑 CPU、虚拟 CPU、核心、线程和 Socket 等等。如果我们又增加了超线程（不同于多线程），我们就会开始不知道计算机里面到底有多少核心，我们搞不明白为什么像 htop 这样的命令会在我们认为买的是一台单核计算机上返回拥有 8 个 CPU 的结果。这样的情况一片混乱。
线程池设置多大,并没有固定答案, 需要结合实际情况不断的测试才能得出最准确的数据.
在开发工作中，尤其是对负载较大的服务端程序的开发，为充分发挥处理器多核性能，提高硬件资源利用率，增加系统吞吐量，少不了并发编程。并发编程一般通过多进程和多线程的方式实现。
Linux是一个支持多任务的操作系统，而多个任务之间的切换是通过 调度器 来完成，调度器 使用不同的调度算法会有不同的效果。
看到这里，也许你会疑惑。这很正常，所以让我们带着问题来阅读本文章吧。 问题： 1、Python 多线程为什么耗时更长？ 2、为什么在 Python 里面推荐使用多进程而不是多线程？
<<Kubernetes进阶>>系列将kubernetes系统的设计理念进行深入梳理与分享。 在这篇文章中我会主要介绍CPU相关的一些重要概念和技术，以此作为后续对于kubelet组件相关分析的铺垫。
抛开一些操作系统，计算机原理不谈，说一个基本的理论（不用纠结是否严谨，只为好理解）：一个CPU核心，单位时间内只能执行一个线程的指令 ** 那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。
抛开一些操作系统，计算机原理不谈，说一个基本的理论（不用纠结是否严谨，只为好理解）：一个CPU核心，单位时间内只能执行一个线程的指令** 那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。
抛开一些操作系统，计算机原理不谈，说一个基本的理论（不用纠结是否严谨，只为好理解）：一个CPU核心，单位时间内只能执行一个线程的指令 那么理论上，我一个线程只需要不停的执行指令，就可以跑满一个核心的利用率。
当程序要执行的部分被装载到内存后，CPU要从内存中取出指令，然后指令解码(以便知道类型和操作数，简单的理解为CPU要知道这是什么指令)，然后执行该指令。再然后取下一个指令、解码、执行，以此类推直到程序退出。
1、程序的运行过程，实际上是程序涉及到的、未涉及到的一大堆的指令的执行过程。 当程序要执行的部分被装载到内存后，CPU要从内存中取出指令，然后指令解码(以便知道类型和操作数，简单的理解为CPU要知道这是什么指令)，然后执行该指令。再然后取下一个指令、解码、执行，以此类推直到程序退出。
谈到Redis缓存，我们描述其性能时会这么说：支持1万并发连接，几万QPS。而我们描述Nginx的高性能时，则会宣示：支持C10M（1千万并发连接），百万级QPS。Nginx用C语言开发，而Redis是用同一家族的C++语言开发的，C与C++在性能上是同一级数的。Redis与Nginx同样使用了事件驱动、异步调用、Epoll这些机制，为什么Nginx的并发连接会高出那么多呢？（本文不讨论Redis分布式集群）
作为一个程序员，线程，进程，协程这些是我们必须要掌握的最基础的知识，这就好比数学家必须要学习的基本几何原理一样，没有它们，我们在编程的世界里寸步难行。
来源 | https://juejin.cn/post/6948034657321484318
实际上CPU和厨师一样，都是按照菜谱(机器指令)去执行某个动作，从操作系统的角度讲当CPU切换回用户态后，CPU执行的一段指令就是线程，或者说属于某个线程。
在上一篇博客 【Linux 内核】CFS 调度器 ② ( CFS 调度器 “ 权重 “ 概念 | CFS 调度器调度实例 | 计算进程 “ 实际运行时间 “ ) 中 , 计算了 进程 在 CPU 上的 " 实际运行时间 " , CPU 的总时间是 CPU 的调度区 大小 , 则 进程 在 CPU 上执行的进程 可获取到的 CPU 时间 计算公式如下 :
摘要：多线程一直不是件容易的事情，然而开发过程却又经常碰到，有时甚至还会被作为考校程序员实力的一个指标。这样一来，多线程已然成为一道必须迈过的砍！
在面向进程设计的系统中，进程(process)是程序的基本执行实体；在当代面向线程设计的计算机结构中，进程是线程的容器。 进程是程序(指令和数据)的真正运行实例。用户下达运行程序的命令后，就会产生进程。同一程序可产生多个进程（一对多关系），以允许同时有多位用户运行同一程序，却不会相冲突。
你没猜错，做菜之前先去下一份菜谱，照着菜谱一步步来：起锅烧油、葱姜蒜末下锅爆香、倒入切好的食材、大火翻炒、加入适量酱油、加入适量盐、继续翻炒、出锅喽！
用户打开浏览器，其实就是打开了浏览器应用程序。那么什么是程序呢？我们常说浏览器是多线程的，JS 是单线程的，那么什么是线程呢？说到线程，和我们常说的进程有什么关系？这两者和程序之间又是什么关系呢？ 为了解答这些疑问，也为了更好地理解浏览器的工作原理，我们有必要先学习一下程序，进程和线程的概念。另外我们还需要了解并行与并发以及多核与多机的概念。当然，我们只是简单了解一下这些概念，如果想要深入研究，比如CPU的工作机制，需要向下看汇编与操作系统的知识，作为浅析阶段，这个系列肯定是不会涉及了。 js是单线程，如何实现异步？这种异步是不是并发？浏览器如何实现多线程开发？
大家好，我是cloud3，本文讲一下操作系统中的调度算法以及多处理中的调度问题。
CFS 调度器 ( Completely Fair Scheduler ) " 完全公平调度器 " ,
CPU的性能和速度取决于时钟频率（一般以赫兹或十亿赫兹计算，即hz与Ghz）和每周期可处理的指令（IPC），两者合并起来就是每秒可处理的指令（IPS）。[6] IPS值代表了CPU在几种人工指令序列下“高峰期”的执行率，指示和应用。而现实中CPU组成的混合指令和应用，可能需要比IPS值显示的，用更长的时间来完成。而内存层次结构的性能也大大影响中央处理器的性能。通常工程师便用各种已标准化的测试去测试CPU的性能，已标准化的测试通常被称为“基准”（Benchmarks）。如SPECint，此软仵试图模拟现实中的环境。测量各常用的应用程序，试图得出现实中CPU的绩效。
并发编程的目的就是为了能提高程序的执行效率提高程序运行速度，但是并发编程并不总是能提高程序运行速度的，而且并发编程可能会遇到很多问题，比如：内存泄漏、死锁、线程不安全等等。
作者 | 刘文志 责编 | 何永灿 随着深度学习（人工智能）的火热，异构并行计算越来越受到业界的重视。从开始谈深度学习必谈GPU，到谈深度学习必谈计算力。计算力不但和具体的硬件有关，且和能够发挥硬件能力的人所拥有的水平（即异构并行计算能力）高低有关。 一个简单的比喻是：两个芯片计算力分别是10T和 20T，某人的异构并行计算能力为0.8，他拿到了计算力为10T的芯片，而异构并行计算能力为0.4的人拿到了计算力为20T的芯片，而实际上最终结果两人可能相差不大。异构并行计算能力强的人能够更好地发挥硬件的能力，而
首先来说说最重要的 CPU，在 htop 最上方会列出各个 CPU 的使用率。值得注意的是，这里显示的是 CPU 的逻辑核心数。比如你的电脑有四核心八线程，意味着可以同时执行八个线程，那么这里就会显示八个 CPU。
在打算写这篇多线层底层实现机制的时候，突然发现自己对于计算机竟然懂得这么表面，对于CPU的工作原理都不完全清楚，于是又转头查看了一些CPU相关的资料。也不敢钻的太深，怕自己迷路...，其中如有错误，望知道的朋友在下面留言评论，我会及时更新的。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 作者：唐工 来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/463352552 编辑：李rumor Sparsity, ..., is another important algorithmic advance that can greatly improve efficiency. 稀疏性，是（神经架构搜索）之外另一个重要的算法进步，可以大大提高效率。The use of sparsity in models is ... very high po
当系统遇到瓶颈时候，进程+线程+协程 配合使用， 实现一个多线程的Reactor可扩展网络应用。
我喜欢在写文章（不用纸和笔用电脑了）的时候听音乐（不用 MP3 用电脑了），假如电脑只能做一件事情的话，我就只能在写完文章的时候再听音乐，或者听完音乐的时候再开始写作，这样就很不爽——在没有操作系统前，的确就是这么不爽。
以前古老的DOS操作系统，是单进行的系统。系统每次只能做一件事情，完成了一个任务才能继续下一个任务。每次只能做一件事情，比如在听歌的时候不能打开网页。所有的任务操作都按照串行的方式依次执行。
Erlang的很多基础特性使得它成为一个软实时的平台。其中包括垃圾回收机制，详细内容可以参见我的上一篇文章Erlang Garbage Collection Details and Why It Matters
在对应用程序不断调优的过程中，除了制定完备的测试基准（Benchmark）外，还需要一把直中要害的利器——性能分析工具。
1 背景 图像连通域标记算法是从一幅栅格图像（通常为二值图像）中，将互相邻接（4邻接或8邻接）的具有非背景值的像素集合提取出来，为不同的连通域填入数字标记，并且统计连通域的数目。通过对栅格图像中进行连
O(n)调度器采用一个runqueue运行队列来管理所有可运行的进程，在主调度schedule函数中会选择一个优先级最高，也就是时间片最大的进程来运行，同时也会对喜欢睡眠的进程做一些补偿，去增加此类进程的时间片。当runqueue运行队列中无进程可选择时，则会对系统中所有的进程进行一次重新计算时间片的操作，同时也会对剩余时间片的进程做一次补偿。
同一程序，运行在不同机器上cpu使用情况是一样的。 只有一个逻辑cpu情况下，一个进程开启8个线程，该进程CPU使用率只有97.7%，小于等于100%，不会跑?️cpu 有8个逻辑cpu情况下，一个进
前段时间在园子里看到有人提到了GC学习的重要性，很赞同他的观点。充分了解GC可以帮助我们更好的认识.NET的设计以及为何在云原生开发中.NET Core会占有更大的优势，这也是一个程序员成长到更高层次所需要经历的过程。在认识GC的过程中，我们先看一下.NET中内存分配的概要知识。 .NET分配内存，主要依据托管资源和非托管资源进行分配。托管资源分配到了托管堆中并受CLR的管理，非托管资源分配到了非托管堆中。该节主要讨论托管资源的分配。 CLR支持两种基本类型：值类型和引用类型。CLR对这两种类型在运行时有两种分配方式：
任何的服务器的性能都是有极限的，面对海量的互联网访问需求，是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初，就考虑如何能利用多个CPU、多台服务器来分担负载，这就是所
任何的服务器的性能都是有极限的，面对海量的互联网访问需求，是不可能单靠一台服务器或者一个CPU来承担的。所以我们一般都会在运行时架构设计之初，就考虑如何能利用多个 CPU、多台服务器来分担负载，这就是所谓分布的策略。分布式的服务器概念很简单，但是实现起来却比较复杂。因为我们写的程序，往往都是以一个 CPU，一块内存为基础来设计的，所以要让多个程序同时运行，并且协调运作，这需要更多的底层工作。
越来越多的公司正转向分布式云，这是一种全新的云计算方法。Gartner的分析师将分布式云计算列为2021年十大技术趋势之一。让我们看看为什么分布式云对业务有益，以及它们有什么优势。
做为一个性能测试工程师，每当我们发现计算机变慢的时候，我们通常的标准姿势就是执行 uptime 或 top 命令，来了解系统的负载情况。
前面我们分享了O(n)和O(1)调度器的实现原理，同时也了解了各个调度器的缺陷和面临的问题。总的来说O(1)调度器的出现是为了解决O(n)调度器不能解决的问题，而O(1)调度器在Linux2.4内核的在服务器的变形是可行的，但是Linux2.4以后随着移动设备的逐渐普遍，面临的卡顿问题逐渐明晰，这才导致后来的CFS调度器的出现。
CPU指令集都是存储在CPU内部的，主要是对CPU运算进行优化、指导的硬程序，有了这些CPU指令集，CPU就能够更快速高效的工作。系统所安排的每一个命令，都需要CPU根据预先设定好的某一条指令来完成，而这些预先设定好的指令统称为cpu指令集。
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