机器人硬件和机器人软件的无数组合使得评估机器人系统性能具有挑战性，特别是在架构中立、代表性和可复制的方式下。RobotPerf解决了这个问题，提供了一个参考性能基准测试套件，用于评估CPU、GPU、FPGA和其他计算加速器的机器人计算性能。
在测试某台服务器（非虚拟机）的基准性能时，我们发现 Unixbench 的某个性能指标低于基准值，低的还不少，有约 20%。
苹果始终使用最好的制造工艺来生产其芯片（几乎一直是台积电）。A13 Bionic也不例外。它是最早使用台积电第二代7纳米新工艺的公司之一。它类似于去年在A12 Bionic和AMD Ryzen 3000系列等处理器中使用的7nm工艺。
[xx:xx] 扩容，扩容发布均有失败，但是虚拟机成功率高，容器 fullGC 时间长，请求堆积，异常
随着人工智能、云计算等技术的兴起，5G 网络的不断成熟，万物互联时代应用需求日益多样化的同时，对于芯片架构的需求也越来越多样化。ARM 架构在提供可靠性能的基础上，以低功耗、低开销的特点被广泛应用到数据中心和云计算领域，并成为必不可少的部分。 在此背景下，腾讯云重磅推出搭载 ARM 架构处理器的新一代 CVM 标准型 SR1，并于即日起正式开启公测。标准型实例 SR1 搭载主频达 2.8GHz 的 Ampere® Altra® 处理器，基于全新优化虚拟化平台，提供了平衡、稳定的计算、内存和网络资源。
腾讯云4核8g10M轻量应用服务器支持多少人同时在线？企业型-4核8G-100G-1500G，1500GB月流量，系统盘为100GB SSD盘，10M公网带宽，下载速度峰值为1280KB/s，即1.25M/秒，假设网站内页平均大小为60KB，则支持21人同时在线。腾讯云百科来详细说下4核8g10M配置轻量应用服务器支持多少人同时在线及计算方法：
从2016年的Cortex-A73到2020年的“ Hercules”设计，ARM承诺将计算性能提高2.5倍。通过Cortex-A76的重大微体系结构转变，更高的现代时钟速度以及从16到10的转变，以及现在的7nm制造和随后的5nm制造，可以完成这一巨大的计划。到去年，已经实现了路线图约1.8倍的增长，而Cortex-A77的IPC提升了约20％。尽管功率和热量预算有限的移动设备并不期望获得所有这些收益，但这使我们顺利达到了Arm的2.5倍目标。
如今，云计算为各行业提供了许多好处，但其性能问题可能会使一些问题复杂化。人们应该了解如何解决服务级别协议问题，处理不同的性能级别，以及解决其他常见问题的云性能问题。 任何采用云计算服务的企业都希望弹性计算环境能够提供更好的性能。 但云计算服务并不完美。通过诸如仍在发展的技术和带宽限制的限制，即使在设计良好，最高效的云计算环境中也会出现性能问题。 这些关于云计算性能的常见问题提供了关于降低性能，了解服务级别协议（SLA）和性能之间的关系，以及云计算世界中缓慢发展的标准的建议。 不同云计算服务的性能如何不同？
如今，云计算为各行业提供了许多好处，但其性能问题可能会使一些问题复杂化。人们应该了解如何解决服务级别协议问题，处理不同的性能级别，以及解决其他常见问题的云性能问题。 任何采用云计算服务的企业都希望弹性
我们都清楚，训练 SOTA 人工智能系统往往需要耗费大量的计算资源，这意味着资金雄厚的科技公司的发展进程会远远超过学术团队。但最近的一项研究提出了一种新方法，该方法有助于缩小这种差距，使得科学家可以在单个计算机上解决前沿的 AI 问题。
本周初，我为Firefox和Chrome提供了一些新的Windows vs. Linux Web浏览器基准测试。对于那些对当前Windows 10 vs.Linux在其他工作负载下的性能表现感到好奇的人可以看下这篇文章了。
如今出现了很多基于云计算技术的各种云服务，可是如何去衡量一个云服务的好与差，并没有很清晰的标准。其实，对于云服务，一定程度上是由云计算技术的性能所决定的。说到性能，尤其是云计算的性能，受影响的因素很多。需要对整个系统进行研究，这包括了所有的硬件组件和整个软件堆栈，所有数据路径上和软硬件上所发生的事情都包括在内，因为这些都有可能影响性能，这使得性能评估变得异常复杂。当云计算性能出现问题时，也很难找到问题的症结。性能瓶颈往往是复杂的，还会以意想不到的方式互相联系，修复了一个问题可能只是把瓶颈推向了系统里的其它地
本文介绍了FPGA在深度学习中的重要性，以及各大公司如Google、Facebook、百度等是如何利用FPGA来提升其业务效率和性能的。具体包括：Google使用FPGA加速深度学习模型，Facebook在数据中心引入FPGA，以及百度大脑利用FPGA进行深度学习模型加速。
一秒钟分析5040张X光照片，辅助医生发现肿瘤；一秒钟对比57000张图片，找到不良工业产品；一秒钟完成570次AI训练迭代……
深度学习需要大量数据和算力，这二者的发展是促进这一次人工智能浪潮的重要因素。但是，近期 MIT 的一项研究认为，深度学习正在逼近算力极限。
AI 科技评论按：ACM 通讯（ACM Communications）在线杂志近期刊登了一篇作者来自谷歌的文章，带领我们重新审视了近几十年的半导体发展历程，以及 AI 研究、应用人员们如今已经接受了的问题：专用处理器为什么好、为什么火起来。值得注意的是，这篇文章的作者之一正是谷歌 TPU 团队成员、UC 伯克利大学退休教授、2017 年图灵奖获得者 David Patterson。AI 科技评论全文编译如下。
作者介绍：架构平台部四级专家，先后从事通讯设备的开发和存储设备的研发工作。目前致力于一体化的设计-硬件和软件的结合，以及OS多个层面综合考虑系统设计，找出最优路径的设计思想。 FPGA异构计算芯片的特点 1 异构计算：WHY 明明CPU用的好好的，为什么我们要考虑异构计算芯片呢？ 随着互联网用户的快速增长，数据体量的急剧膨胀，数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。诸如深度学习在线预测、直播中的视频转码、图片压缩解压缩以及HTTPS加密等各类应用对计算的需求已远远超出了传统CPU处理器的能力所及。历史上
本文介绍了腾讯弹性计算平台在提升资源利用率、减少能源浪费方面的实践和成果。通过多种虚拟化技术、资源调度算法、智能优化策略等，实现了弹性资源的精细化管理和调度，降低了资源浪费，提高了资源利用率，并降低了碳排放和能源成本。
在5G和工业互联网的大背景推动下，恩智浦的合作伙伴也推出了不少基于Layerscape通信处理器核心板，比如飞凌嵌入式就先后推出的FET1012A-C、FET1043A-C、FET1046A-C、FET1028A-C四款核心板，这几款核心板都采用了Layerscape LS10XX通信处理器，在网络吞吐性能方面优势明显，而且原生网口数量也比较多，像FET1046A-C最多可以支持8个千兆网口。
继去年十月份的PyTorch大会发布了2.1版本之后，全世界各地的521位开发者贡献了3628个提交，由此形成了最新的PyTorch 2.2版本。
本文主要介绍无损压缩图片的概要流程和原理，以及Lepton无损压缩在前期调研中发现的问题和解决方案。
在竞争日益激烈的环境中，数据中心作为传统信息化的基础，伴随着全面AI时代与5G、物联网的不断临近，企业希望获得出色的模拟和建模、人工智能(AI)和大数据分析功能，以便取得突破性的发现与创新，而高性能计算(HPC)基础设施能够为这些工作负载带来优势。
小霸王学习机能够使用性能非常低下的硬件，运行精彩刺激的游戏，并展示多变的画面，这依赖于程序员充分考虑到硬件的软件设计，也就是最初的软硬件融合设计思维。
在Go的基准测试中，循环的次数(b.N)是由测试框架自动设置的，以尽可能多地运行测试，从而获取更准确的结果。我们不需要（也不能）手动设置这个数值。
自然语言处理预训练模型库 Transformers 实现了几种用于 NLP 任务的最先进的 Transformer 架构，如文本分类、信息提取、问题解答和文本生成等，它经常被研究人员和公司所使用，提供 PyTorch 和 TensorFlow 的前端实现。
选自Minimaxir 作者：Max Woolf 机器之心编译 参与：乾树、李泽南 越来越多的开发者正在使用云服务来训练和运行模型，然而目前看来这种做法的成本较高。不过相比云 GPU 而言，动态分配的云 CPU 就便宜很多了。前苹果员工 Max Woolf 最近测试了云 CPU 阵列在执行 TensorFlow 任务时的效率，并得到了令人满意的结果。利用价格差使用云 CPU 代替 GPU 可以为我们节约不少使用成本。 我一直在使用 Keras 和 TensorFlow 开展一些个人深度学习项目。但是，使用
冯诺依曼结构 的 性能瓶颈 : CPU 寄存器 的 存储速度 与 主存 ( 内存 ) 的 速度 不匹配 , 二者速度相差太大 , 严重影响计算机的性能 ;
Part IV: Predicting the growth of practical computationalpower
9月9日，全球权威AI基准评测MLPerf™ V2.1推理最新评测成绩公布，浪潮AI服务器成功搭载国产GPU芯片厂商壁仞科技自研的高端通用GPU，在BERT和ResNet50两项重要任务中取得了8卡和4卡整机的全球最佳性能，实现了国产芯片在国际AI赛场上的精彩亮相，取得了历史性的突破。
英伟达在 2023 年全球超算大会（SC2023）上发布了目前世界上最强的 AI 芯片 H200。
进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动，是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。简单来说就是进程是可以独立运行的。
单细胞数据低维嵌入是分解细胞异质性和重建细胞类型特异性基因调控程序所必需的。然而，传统的降维技术在计算效率和全面解决不同分子模式的细胞多样性方面面临挑战。2024年1月，《Nature Methods》发表了一种非线性降维算法——SnapATAC2，不仅实现了对单细胞组学数据异构性的更精确捕获，而且还确保了高效的运行时间和内存使用，随细胞数线性扩展。
本文对Kubernetes集群在虚拟机和裸机上在CPU、内存、存储和网络性能方面的表现进行了详细的比较和分析。
上篇文章介绍了基准测试的一些思路和方法策略，这篇聊聊基准测试的MVP（最小可行性方案）。
2015元宵隔天，也是北京两会热烈提案期间，由美商AMD、港商蓝宝石科技、景丰电子于深圳北方大厦举办“GPU/OpenCL并行计算大趋势”研讨会，吸引近百位来自北京、天津、上海、南京以及深圳当地商业单位之技术人员、部门主管参与，其中AMD资深软件经理陆璐博士展示基于Firepro高性能GPU计算卡的OpenCL/DNN（深度学习）技术与方案，成为众人最关注的焦点，此外吉浦迅科技CEO陈泳翰受邀介绍GPU并行计算的性价比、节能等特色，以及OpenCL+OpenACC异构并行编程模型，也是商业单位极
有过多年应用开发经验的同学大都会体验过数据库 IO 比较慢的情况，但到底会慢到什么程度，特别是和其它读写数据的手段相比的差距，可能很多人还没有感性认识。 Java 是普遍采用的应用开发技术，我们来实际测试一下，Java 程序从 Oracle 和 MySQL 这两种典型数据库中读数的性能，并和读文本文件对比。 用国际标准 TPCH 的工具生成数据表，选用其中的 customer 表，3000 万行，8 个字段。生成的原始文本文件有 4.9G。将这些数据导入到 Oracle 和 MySQL 中。 硬件环境是单台 2CPU 共 16 核的服务器，文本文件和数据库都在 SSD 硬盘上。所有测试都在本机完成，没有实质上的网络传输时间。
在使用服务器的时候，无论是做网站还是跑软件都希望能实时方便地查看和监控服务器信息，包括服务器配置、性能、网络、环境模块等参数，雅黑探针就是专门做这个事情的，只需要简单的配置就能轻松查看和监控这些服务器
对于CUDA Fortran用户来说，PGI编译器是必然要用到的。 其实PGI编译器不仅仅可以支持Fortran，还可以支持C/C++。而对于集群用户来说，要将上万行的代码加速移植到GPU集群上，PG
众所周知，目前X86架构处理器统治着PC和服务器市场，而Arm架构处理器则统治着移动市场，并在IoT市场占据着较大的市场份额。但是，近年来RISC-V架构则凭借着开源、指令精简、可扩展等优势，在注重能效比的物联网领域大受追捧。但是，在RISC-V International及相关芯片厂商的推动下，RISC-V也开始进入更高性能需求的服务器市场。
这次我们准备聊下决定系统计算性能的两大关键指标，1. 浮点运算能力(FLOPS)， 2. 内存带宽（Memory Bandwidth）。
北京时间 2020 年 10 月 9 日凌晨，AMD 发布了基于 Zen 3 架构的四款 Ryzen 5000 系列处理器：5950X、5900X、5800X 和 5600X。在发布会上，AMD 表示，Zen 3 核心架构的每时钟周期指令数（IPC）性能比上一代 Zen 2 产品提升了多达 19%；Ryzen 5000 系列处理器的单线程性能得到大幅提升，高端产品在游戏性能上已经全面超越现在的游戏处理器旗舰——英特尔酷睿 i9-10900K。
性能评价方法是一系列用来衡量系统、组件或服务效能的技术和流程。在计算机科学和信息技术领域中，性能评价通常关注于诸如响应时间、吞吐量、可用性、可靠性和伸缩性等关键性能指标。性能评价的目的是为了确定系统是否满足既定的性能需求，以及识别系统的性能瓶颈和改进的机会。
1月6日消息，AMD 在 CES 2023展会上推出了下一代面向数据中心的APU产品Instinct MI300，其采用chiplet设计，拥有13个小芯片，晶体管数量高达1460亿个。
📷 ---- 新智元报道 来源：浪潮、清华大学 编辑：张乾 【新智元导读】5月9日，2018 ASC世界大学生超级计算机竞赛(ASC18)总决赛在南昌大学落下帷幕，清华大学成功卫冕总冠军，首次入围总决赛的“黑马”上海科技大学一鸣惊人，揽获亚军和e Prize计算挑战奖两项大奖，中国台湾清华大学获得最高计算性能奖。 ASC18由亚洲超算协会、浪潮集团和南昌大学联合举办，共有全球300余支高校代表队报名，经过预赛选拔有20支队伍晋级总决赛。 决赛要求参赛大学生队伍在3000瓦功
GPU 成为在构建深度学习系统时必不可少的需要关注的方向，但是诸如如何选择一款 GPU 来搭建深度学习平台，如何升级自己的 GPU 之类的问题一直困扰着开发者。现在，这些问题都将由来自英伟达的深度学习专家为你解答。 GPU 成为每一家企业在构建深度学习系统时必不可少的需要关注的方向，与此同时英伟达每一年在推出新的 GPU 架构和依托于此的新的产品，其最推先推出的 Volta 架构，比起当前 Pascal 的性能提升了 5 倍，优于两年前推出的 Maxwell 架构 15 倍，远远超过摩尔定理的预测，在此
要想改进程序的性能，首先要知道程序的当前性能。 本节主要关注使用 Go testing 包如何构建有用的基准测试，并且给出一些最佳实践以及常见的陷阱。
2021年6月24日，由中国信息通信研究院举办的“2021大数据产业峰会-成果发布会”在京召开，发布会上信通院第十二批“大数据产品能力评测”结果正式公布，腾讯云安全隐私计算成为国内首批通过多方安全计算性能专项测试及联邦学习性能专项测试的产品，连续3年获国家级权威认可。 多方安全计算性能专项评测证书 联邦学习性能专项评测证书 中国信通院隐私计算联盟长期聚焦于隐私计算领域，其隐私计算系列评测是业界启动最早、规模最大、覆盖最全的评测。包含多方安全计算、联邦学习、可信执行环境、区块链辅助的隐私计算等四项功能评测
Dhrystone是一套基准程序，用来测试CPU的整数计算性能，不包括浮点运算。 还是用上次的设备： Intel Haswell Processor 主频 2.8GHz VxWorks 6.9 SMP GCC 4.3.3 循环20次，每次执行 1000,000 个Dhrystone 数据单位: 毫秒 -> dhrystone 1. Test (time for 1000000 number of loops): 58.000000 2. Test (time for 1000000 number of l
在现代计算机系统中，CPU缓存是提高程序性能的关键因素之一。缓存的设计目的是利用局部性原理——即程序在短时间内访问的数据和指令往往集中在一个小范围内，从而提高访问速度。本文将详细探讨如何在Go语言中利用CPU缓存的局部性原理优化数据访问模式，以提升程序性能。
过去十年我们见证了机器学习的显著进步，特别是基于深度学习的神经网络。机器学习社区也一直在尝试构建新模型，用于完成具有挑战性的工作，包括使用强化学习，通过和环境进行交互的方式完成难度较大的任务，如下围棋、玩电子游戏等。
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