cuDF介绍 cuDF是一个基于Apache Arrow列内存格式的Python GPU DataFrame库，用于加载、连接、聚合、过滤和其他数据操作。cuDF还提供了类似于pandas的API。...何时使用cuDF和Dask-cuDF cuDF: 当您的工作流在单个GPU上足够快，或者您的数据在单个GPU的内存中轻松容纳时，您会希望使用cuDF。...当数据量不大，可以在单个GPU内存中处理时，cuDF提供了对单个GPU上高性能数据操作的支持。...Dask-cuDF: 当您希望在多个GPU上分布您的工作流程时，或者您的数据量超过了单个GPU内存的容量，或者希望同时分析许多文件中分布的数据时，您会希望使用Dask-cuDF。...Dask-cuDF允许您在分布式GPU环境中进行高性能的数据处理，特别是当数据集太大，无法容纳在单个GPU内存中时。
服务器负载的因素： 1、CPU使用率 2、线程数量 3、IO使用率 4、swap使用率 5、因宿主机负载过高导致资源分配不足如阿**的突发性能机器，即使你看你上面4个数据正常都，但你的负载有时就是很高，...下面我们以机动车道路来例举服务器在不同负载状态时的表现假设： CPU核心数 = 车道数量 内存 = 车道宽度 磁盘IO = 车道限速 服务器负载过高的原因是什么?...1、带宽不足：服务器被攻击或者高频访问流量涌入都可能导致网站带宽不足出现网站卡的情况。 2、内存不足：运行的程序或者数据库可能太大，我们的服务器太小，都可能导致我们内存不足使得服务器卡顿。...2、针对内存不足的情况，如果不是异常软件导致的，建议升级内存，同时页面尽量静态化访问，动态加载容易导致内存不足。...3、CPU负载过高情况一般是程序出现异常或者数据访问量过大导致，如果正常情况下负载过大应考虑更高核心的CPU进行升级配置。
但是有时也会挂起就绪进程，释放足够的内存空间。 新 → 就绪/挂起：新进程创建后若无足够的内存分配，则插入到就绪/挂起队列。 14. 同步方法和同步代码块的区别是什么？...java允许多线程并发控制，当多个线程同时操作一个可共享的资源变量时（增删改查），将会导致数据的不准确，相互之间产生冲突，因此加入同步锁以避免在该线程没有完成操作之前，被其他线程的调用，从而保证了该变量的唯一性和准确性...你能给出不同数据结构的例子么？ 大O符号描述了当数据结构里面的元素增加的时候，算法的规模或者是一个渐进上界 。 大O符号也可用来描述其他的行为，比如：内存消耗。...垃圾回收是在内存中存在没有引用的对象或超过作用域的对象时进行。 垃圾回收的目的是识别并且丢弃应用不再使用的对象来释放和重用资源。...数据库连接池是什么意思？ 像打开关闭数据库连接这种和数据库的交互可能是很费时的，尤其是当客户端数量增加的时候，会消耗大量的资源，成本是非常高的。
关闭副本 当需要单次写入大量数据的时候，建议关闭副本，暂停搜索服务，或选择在检索请求量谷值区间时间段来完成。 关闭副本可以带来如下好处： 减小读写之间的资源抢占，读写分离。...当检索请求数量很少的时候，可以减少甚至完全删除副本分片，关闭segment的自动创建以达到高效利用内存的目的，因为副本的存在会导致主从之间频繁的进行数据同步，大大增加服务器的资源占用。...没有副本意味着丢失单个节点可能会导致数据丢失，因此数据保存在其他地方很重要，以便在出现问题时可以重试初始加载。初始加载完成后，可以设置index.number_of_replicas改回其原始值。...在相同性能的情况下，当大量请求同时发送时，太大的批量请求可能会使集群承受内存压力，因此建议避免每个请求超过几十兆字节。 数据建模 很多人会忽略对 Elasticsearch 数据建模的重要性。...给系统留足够的内存 Lucene的数据的fsync是发生在OS cache的，要给OS cache预留足够的内存大小。 预索引 利用查询中的模式来优化数据的索引方式。
您如何构建一个不太复杂或太大而无法在边缘设备上运行的模型，但仍能充分利用可用硬件？NVIDIA Jetson是当今最受欢迎的低功耗边缘硬件系列之一。...在操作系统、驱动程序、计算资源、内存、测试和调优方面，边缘硬件设备根本不具备云计算机中的灵活性。“照常”工作必然会导致部署失败和延迟。...第三，对于批量大小、图像分辨率、模型大小或同时输入的数量等部署参数没有严格的规定。Jetson 的限制使得很难为生产和部署参数找到合适的调优，从而优化计算能力和内存空间。...你有几种不同的方式来配置Jetson，就功耗而言，默认的方式肯定不是最适合你的，你应该在开始工作时考虑这个问题，所以我们需要了解如何配置功耗以及打开或关闭 CPU。...当您复制数据时，会发生同样的情况，您可以查看复制单个图像需要多少时间，64 批量大小的帧，可能需要 10 毫秒，一些 YOLO 模型推理所需的时间仍然少于该值，因此这意味着数据加载及复制可能是您管道中最重要的部分
Java 堆的结构是什么样子的？ JVM 的堆是运行时数据区，所有类的实例和数组都是在堆上分配内存。它在 JVM 启动的时候被创建。对象所占的堆内存是由自动内存管理系统也就是垃圾收集器回收。...优点：并发收集、低停顿 缺点：CMS默认启动的回收线程数=(CPU数目+3)*4 当CPU数>4时, GC线程最多占用不超过25%的CPU资源, 但是当CPU数<=4时, GC线程可能就会过多的占用用户...CPU资源, 从而导致应用程序变慢, 总吞吐量降低....如果虚拟机在扩展栈时无法申请到足够的内存空间，则抛出OutOfMemoryError异常这里需要注意当栈的大小越大可分配的线程数就越少。...Java默认是这种行为。当然Java中也有很多打破双亲行为的骚操作，比如SPI（JDBC驱动加载），OSGI等。
（当然也可以自定义反向传播，但是这过于复杂，一般不建议自己实现） 首先看看数据加载：对于数据加载我们希望时间接近于零。 这是因为在数据加载过程中，GPU什么也不做，这会使可用资源利用率不足。...可以看到与分配器的保留内存相对应的红线不断变化。这意味着PyTorch分配器不能有效地处理分配请求。而当分配程序在没有频繁调用的情况下处理分配时，红线是完全笔直的，如下图所示： 我们如何解决呢？...或者可以通过运行具有最大输入大小的模型来预热分配器。 内存历史记录 我们想要最大化的使用所有可用的GPU内存——这让我们能够运行大量数据，并更快地处理数据。...但是在某些时候，当增加批处理太大时，将遇到CUDA内存不足错误。是什么导致了这个错误? 为了调试它，我们可以查看分配器的内存历史记录。...检查导致这个峰值的原因，并考虑优化或者使用其他计算方法替代。 除了峰值之外，很容易检测到内存泄漏: 第一次运行之后的一些数据没有被清除，所以导致内存占用过高。通过点击块，可以知道这些张量是从哪里来的。
应用的CPU和内存占用值，这两项数据可以简单表示应用的资源占用情况。应用是否有其他操作导致CPU占用过高，使得刷新操作被延迟也会导致FPS值降低。...当Mono需要分配内存时，会先查看空闲内存是否足够，如果足够的话，直接在空闲内存中分配，否则Mono会进行一次GC以释放更多的空闲内存，如果GC之后仍然没有足够的空闲内存，则Mono会向操作系统申请内存...对于Mono内存峰值偏高可能存在某一帧加载大量资源，可以优化GC函数减少自动扩展Mono内存池并避免同一时刻大量Mono内存分配操作。...对于动画资源偏大的情况，可以减少Animation的帧数。对于动画资源按需加载，减少一次资源的加载量。 AudioClip音频片段峰值： 音频片段包含音频源 (AudioSource)。...Unity 还可以导入 .xm、.mod、.it 和 .s3m 格式的tracker modules（跟踪器模块）。跟踪器模块资源的行为方式与 Unity 中的任何其他音频资源相同。
内存性能调优 （1）内存占用调优 OutOfMemoryError 异常原因：可能真的数据量太大、可能要数据显示的太多、可能内存泄露 数据量太大观察及解决： 查看 GC 日志， 看 Full GC 前后内存变化...， 变化不大说明确实数据量太大 尝试增加 JVM 的内存使用 考虑这些数据是否真的需要都在内存中吗？...可以考虑使用： LRU 算法换入换出等， 弱引用（Soft References） 数据臃肿（Fat data） 当你想做一些奇怪的事情时候回发生数据占用太大问题，比如：把整个社交图谱加载到单个 JVM...m*n 的资源相关，如 200 线程池使用了 50 个连接，最终有 10000 个连接缓存 考虑使用同步对象或者每次新建一个对象 四....经过几次 Minor GC，还存活下来的对象会被提升（tenured）到老年代 理想化得新生代操作 Eden 代足够容纳超过一组并发的请求和响应对象（这样没有 stop-the-world，吞吐量会比较高
，使用句柄来访问的最大好处就是reference中存储的是稳定句柄地址，在对象被移动（垃圾收集时移动对象是非常普遍的行为）时只会改变句柄中的实例数据指针，而reference本身不需要被修改。...内存空间的碎片化问题，标记、清除之后会产生大量不连续的内存碎片，空间碎片太多可能会导致当以后在程序运行过程中需要分配较大对象时无法找到足够的连续内存而不得不提前触发另一次垃圾收集动作。...Mark Sweep算法会导致内存碎片比较多 CMS的并发能力比较依赖于CPU资源，并发回收时垃圾收集线程可能会抢占用户线程的资源，导致用户程序性能下降。...Parallel：如果优先考虑应用程序的峰值性能，并且没有时间要求要求，或者可以接受1秒或更长的停顿时间。 CMS/G1：如果响应时间比吞吐量优先级高，或者垃圾收集暂停必须保持在大约1秒以内。...36.线上服务CPU占用过高怎么排查？ 问题分析：CPU高一定是某个程序长期占用了CPU资源。 1、所以先需要找出那个进程占用CPU高。 top 列出系统各个进程的资源占用情况。
挂起状态：由于IO的速度慢于CPU的运算速度，经常出现CPU等待I/O的情况。这时OS需要将主存中的进程对换至外存。在进程行为模式中需要增加一个新的挂起（suspend）状态。...当内存中所有进程阻塞时，OS可将一进程置为挂起态并交换到外存，再调入另一个进程执行。 新建状态：进程刚创建，但还不能运行，OS还没有把它加到可执行进程组中，通常是还没有加载到主存中的新进程。...阻塞及挂起的理解 挂起是一种主动行为，是把一个进程从内存转到外存，而阻塞则是一种被动行为（并不绝对，看个人理解），是在等待事件或资源时任务的表现。...对应挂起的行为是激活，即当没有活动就绪进程时或静止就绪队列里面有进程优先级高于活动就绪里面所有进程，还有就是当一个进程释放足够内存时，系统会把一个高优先级阻塞激活。...而阻塞却没有对应的主动行为来解除，需要其他进程或系统唤醒。
内存管理与垃圾回收机制 48.哪些操作会导致Python内存溢出，怎么处理？ 49.关于Python内存管理,下列说法错误的是 B 50.Python的内存管理机制及调优手段？ 51.内存泄露是什么？...内存管理机制: 引用计数、垃圾回收、内存池 引用计数：引用计数是一种非常高效的内存管理手段，当一个Python对象被引用时其引用计数增加1, 当其不再被一个变量引用时则计数减1,当引用计数等于0时对象被删除...当Python的某个对象的引用计数降为0时，说明没有任何引用指向该对象，该对象就成为要被回收的垃圾了。...当没有元素时，则引发 StopIteration 此例外。...可变对象，该对象所指向的内存中的值可以被改变。变量（准确的说是引用）改变后，实际上其所指的值直接发生改变，并没有发生复制行为，也没有开辟出新的地址，通俗点说就是原地改变。
从缓存读取数据的速度是大于内存的，当 CPU 发现将要读取的一个数据在缓存中存在时，它会直接从缓存中读取，这样同样可以提高性能，但是缓存很小同时也很昂贵，所以缓存的大小无法与内存相比。...，CPU 后将 arr2[k] 位于内存地址的值转入缓存中，而其余元素保留在内存中（因为并未访问） 之后，只需要遍历 arr2 这个数组，当发现某个索引上的值的访问速度远快于其他索引的访问速度时，这个索引既是我们从越界内存中...浏览器在加载可以跨域资源时，在资源载入页面之前，对其进行识别和拦截的算法。 这里可能有人会问，这和上面说的一堆又有什么关系呢？...但是这么做的后果就是，虽然 img 帮我们发送了这个请求，但是它却没有得到所期望格式的资源，所以这里实际可以算作一种错误或者异常。...而 CORB 的作用就是当浏览器尝试以上面代码的方式加载跨域资源时，在资源未被加载之前进行拦截，从而提升攻击者进行幽灵攻击的成本，这里之所以是说提升成本还非彻底解决是因为这个漏洞是基于硬件层面的，所以软件层面只能做有限的修复
当另外一块Survivor中没有足够的空间存放上一次新生代收集下来的存活对象时，这些对象将直接通过分配担保机制进入老生代，大对象和长期存活的对象也会直接进入老年代。...大多数情况下，对象在新生代Eden区中分配，当Eden区没有足够空间进行分配时，虚拟机将发起一次Minor GC； 同理，当老年代中没有足够的内存空间来存放对象时，虚拟机会发起一次Major GC/Full...阻塞队列可以保证任务队列中没有任务时阻塞获取任务的线程，使得线程进入wait状态，释放cpu资源。 当队列中有任务时才唤醒对应线程从队列中取出消息进行执行。...这个算法简单，但是有两个缺点：一是标记和清除的效率不是很高；二是标记和清除后会产生很多的内存碎片，导致可用的内存空间不连续，当分配大对象的时候，没有足够的空间时不得不提前触发一次垃圾回收。...，读写速度没有Redis快，但是不受空间容量限制，性价比高 redis用于存储使用较为频繁的数据到缓存中，读取速度快，基于内存，读写速度快，也可做持久化，但是内存空间有限，当数据量超过内存空间时，需扩充内存
首先，开发者可以使用C语言（或者Python等其他高级程序语言）编写自己的BPF程序，然后通过LLVM或者GNU、Clang等编译器，将其编译成BPF字节码。...这样开发者就可以获取关于系统的行为及其所运行的硬件的直接信息，甚至还可以直接访问为每个特定进程分配的资源，包括从文件描述符到CPU和内存使用情况。 ?...一方面，当收到数据包之后，我们在越早的阶段处理，可能在资源消耗上越有优势，但是这个时候，内核还没有将足够的信息提供我们，我们对这个数据包的信息了解的就很少，这对下一步的处理决策有着一定的影响。...XDP（Express Data Path）是一个安全的、可编程的、高性能的、内核集成的包处理器，它位于Linux网络数据路径中，当网卡驱动程序收到包时，就会执行BPF程序，XDP程序会在尽可能早的时间点对收到的包进行删除...那么从内核的角度来看： （1）内核知道所有的进程/线程运行情况； （2）通过cgroups，内核可以知道Container Runtime配置的CPU/内存/网络等资源的配额以及使用情况； （3）从namespace
进程和线程的区别是什么 ? 进程是资源分配的基本单位，线程是 CPU 调度的基本单位。进程拥有独立的地址空间，线程是共享内存地址的。进程切换的开销比线程要大。 2. 进程间的通信方式有哪些？...当父进程比子进程先结束，那么此时子进程会交给 init 进程管理。当子进程结束时，即使没有原来的父进程去收走那些残留信息也没关系，因为 init 进程会接手管理。...所以，一旦操作系统检测到没有足够的空闲内存分配时，此时就需要启动“交换”机制了。将那些近期不再使用或不会再用的内存交换到硬盘上，这样就能暂时的空闲出更多的物理内存来使用了。...如果有些物理内存加载进来后一直没有被修改过，那么就会直接删除，等到下次触发缺页中断，重新加载。...所谓的阻塞 IO 即用户进程在询问文件数据是否加载到缓冲区时，可以阻塞的等待，直到缓冲区的数据都加载完毕；不阻塞 IO 即用户进程通过不断的询问操作系统，来获取加载结果。
指当外界事件或数据产生时，能够接受并以足够快的速度予以处理，其处理的结果又能在规定的时间之内来控制生产过程或对处理系统做出快速响应，调度一切可利用的资源完成实时任务，并控制所有实时任务协调一致运行的操作系统...其条件是什么？怎样避免死锁？ 在两个或者多个并发进程中，如果每个进程持有某种资源而又等待其它进程释放它或它们现在保持着的资源，在未改变这种状态之前都不能向前推进，称这一组进程产生了死锁。...)或者只允许进程在没有占用资源时才可以申请资源（一个进程可申请一些资源并使用它们，但是在当前进程申请更多资源之前，它必须全部释放当前所占有的资源）。...当程序引用到一部分在物理内存中的地址空间时，由硬件立刻进行必要的映射；当程序引用到一部分不在物理内存中的地址空间时，由操作系统负责将缺失的部分装入物理内存并重新执行失败的命令。...虚拟内存的应用与优点 虚拟内存很适合在多道程序设计系统中使用，许多程序的片段同时保存在内存中。当一个程序等待它的一部分读入内存时，可以把CPU交给另一个进程使用。
通常我们会对系统进行负载测试，就是在被测系统上不断增加压力，直到性能指标（如响应时间）超过预期或者某种资源已经快达到饱和状态，这个时候我们基本就可以确定系统的瓶颈是什么、支持多大的吞吐量。...吞吐量：指的是在单位时间内客户端和服务器成功传送数据的数量 并发：客户/服务端同一批用户同时执行一个操作的数量 资源使用率：通常来说，我们关注的资源就是几大块：内存、CPU、I/O和网络 成功率：比如在某些情况下...但这有可能是多种原因导致的，需要去做深入的分析。这也要求我们在做性能测试时去收集足够的信息，以支撑分析，同时借助一些第三方工具，才能真正定位到问题。 ---- 4....而当我们去查看一个数据库server的时候，会发现可用的内存量通常只有10M或者5M(取决于你的配置)...... 而当你把数据库的内存增加一倍，可用的内存通常还是只有10M左右，这是什么原因呢？...其实这与数据库本身的工作原理有关系，数据库中io操作的基本单位为页，当数据库执行一条语句，比如一条查询语句，它会先从物理磁盘中把相应的页加载到内存，然后再进行操作。
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