我们使用Python和它的数据处理库套件(如panda和scikiti -learn)进行大量数据处理时候,可能使用了大量的计算资源。如何监视程序的内存使用情况就显得尤为重要。
近几年来,随着算力的不断提升和数据的不断增长,深度学习算法有了长足的发展。深度学习算法也越来越多的应用在各个领域中,比如图像处理在安防领域和自动驾驶领域的应用,再比如语音处理和自然语言处理,以及各种各样的推荐算法。如何让深度学习算法在不同的平台上跑的更快,这是深度学习模型部署所要研究的问题。
当能耗也成为了一个重要指标,我们要怎么选择编程语言?2017 年,由 6 名葡萄牙研究者组成的团队决定对这一问题进行调查并发表了一篇名为《Energy Efficiency Across Programming Languages》的论文。他们用 27 种语言写出了 10 个问题的解决方案(遵循同样的算法),然后运行这些方案,记录每种编程语言消耗的电量以及速度和内存使用情况,得到的排序结果如下图所示:
选自thenewstack 作者:David Cassel 机器之心编译 编辑:小舟、张倩 在手机快没电时,管理软件往往会提醒我们关掉某些耗电量高的应用。可见,除了硬件厂商外,软件厂商也应该重视能耗问题。在这篇文章中,研究者分析了一下各种编程语言的能耗对比。 当能耗也成为了一个重要指标,我们要怎么选择编程语言?2017 年,由 6 名葡萄牙研究者组成的团队决定对这一问题进行调查并发表了一篇名为《Energy Efficiency Across Programming Languages》的论文。他们用
本文对Java、Go和Rust之间的对比并非完全是基准测试,更多的是比较输出的可执行文件大小、内存使用情况、CPU使用率、运行时要求,当然会有一个小基准测试用于获取RPS数据,使得更容易理解这些数值。
OutOfMemory(OOM),中文意为内存溢出,是指 JVM 无法再申请到足够的内存空间,导致 Java 程序无法正常运行。当 JVM 都无法再分配新的内存空间时,就会抛出 OutOfMemoryError 错误,这是一种无法通过 Java 代码修复的错误。
Dalvik 虚拟机支持垃圾收集,但是这不意味着你可以不用关心内存管理。你应该格外注意移动设备的内存使用,手机和平板的内存空间是受到限制的。
首先,让我们开始构建一个基本的内存监控工具。我们将使用C++来实现它,并且我们将使用一些常见的C++标准库来简化我们的工作。
给定一个Class实例,我们可以获得Constructor(构造器)、Method(方法)和Field(域),而这些对象提供了“通过程序来访问类的成员变量、域类型、方法签名等信息”的能力。
提到编程语言,人们第一时间想到的无非是:哪个编程语言简单易学,亦或是最挣钱等。但是编程语言功耗问题却被很多人忽视。那么作为程序员的我们如何选择编程语言,使其以低能耗高功效地工作呢?
上周我们介绍了EOSIO Dawn 4.0,今天我们很自豪地为您带来EOSIO的下一个主要预发布。过去一周发生了很多事情!
在分析性能问题时,我们有两种简单而又行之有效的分析方法。第一种是基于资源视角的USE方法,通过一系列的检查清单来帮助发现瓶颈和错误;第二种方法就是本文要介绍的基于线程视角的TSA方法。和USE方法一样,TSA方法提供了分析问题的起点,帮助我们缩小问题的区域。这种方法可以用在所有的操作系统上,因为TSA方法的出发点很明确:线程的时间都花在哪里了?
应用性能管理(APM)是一种即时监控以实现对应用程序性能管理和故障管理的系统化解决方案。目前主要指对企业的关键业务应用进行监测、优化,最终达到提高企业应用的可靠性和质量,保证用户得到良好的服务,降低IT成本的目标。
在计算机科学体系中,垃圾收集(GC)是一种自动内存管理的形式。垃圾收集器,也称为收集器,会尝试回收程序不再使用的对象所占用的内存空间。由于对象是使用 new 运算符动态分配的,因此程序员需要确保这些对象在不再使用时被销毁并释放内存,以便将内存用于以后的重新分配。
对于一个类似的程序,Python 要比其它语言慢 2 到 10 倍不等,这其中的原因是什么?又有没有改善的方法呢?
Grafana Labs 杰出工程师 Bryan Boreham 在 KubeCon 上详细介绍了他如何减少 Prometheus 的内存使用量。
Android Profiler分为三大模块: cpu、内存 、网络。基本的使用在上一篇文章有讲到。这里详细说一下。
一直以来,跟踪 Node.js 的内存泄漏是一个反复出现的话题,人们始终希望对其复杂性和原因了解更多。
本文是 Android Studio 4.1 中 Profiler 有哪些新增特性 的第二部分。之前的文章侧重于介绍 Android Studio 中 System Trace 的新增功能。
在我们管理庞大的 Kubernetes Cluster 的过程中,随着业务量的急剧增长,我们面临着一系列的挑战。为了更好地推动我们的平台发展,我们必须进行大量的性能测试,尝试大规模启用和扩展我们的服务实例。这种不断变化和扩展的需求,使得我们无法准确预测未来所需的计算资源的数量,这无疑增加了我们的运维难度。
开发大型 Java 应用程序的过程中难免遇到内存泄露、性能瓶颈等问题,比如文件、网络、数据库的连接未释放,未优化的算法等。随着应用程序的持续运行,可能会造成整个系统运行效率下降,严重的则会造成系统崩溃。为了找出程序中隐藏的这些问题,在项目开发后期往往会使用性能分析工具来对应用程序的性能进行分析和优化。
近日,亚马逊官方博客上发布 “Sustainability with Rust” 一文,通过研究和对比来说明了 Rust 在可持续性方面优于其他语言。随后,ZDNet 也对此文进行了报道。在 ZDNet 的报道发出之后,Go 技术负责人 Russ Cox 连发 14 条推特,表示该文章在严重误导大家对 Go 语言的认知。
在这篇文章中,我将讨论一个工具,用以分析Python中CPU使用情况。CPU分析是通过分析CPU执行代码的方式来测量代码的性能,以此找到代码中的不妥之处,然后处理它们。 接下来我们将看看如何跟踪Pyt
如今行业中的公司似乎分为两个 Kubernetes 阵营:那些已经大量使用它来处理生产工作负载的公司,以及那些正在将其工作负载迁移到其中的公司。
L1缓分成两种,一种是指令缓存,一种是数据缓存。L2缓存和L3缓存不分指令和数据。L1和L2缓存在第一个CPU核中,L3则是所有CPU核心共享的内存。L1、L2、L3的越离CPU近就越小,速度也越快,越离CPU远,速度也越慢。再往后面就是内存,内存的后面就是硬盘。我们来看一些他们的速度:
不止一次,我们都萌发过想对运行中程序的底层状况一探究竟的念头。产生这种需求的原因可能是运行缓慢的服务、Java 虚拟机(JVM)崩溃、挂起、死锁、频繁的 JVM 暂停、突然或持续的高 CPU 使用率、甚至于可怕的内存溢出(OOME)。好消息是现在已有许多工具能帮你得到Java 虚拟机运行过程中的不同参数,这些信息有助于你了解其内部状况,从而诊断上述的各种情况。
作用:memory_profiler是用来分析每行代码的内存使用情况 使用方法一: 1.在函数前添加 @profile 2.运行方式: python -m memory_profiler memory_profiler_test.py 此方法缺点:在调试 和 实际项目运行时 要 增删 @profile 此装饰器 代码如下: 1 #coding:utf8 2 3 @profile 4 def test1(): 5 c=0 6 for item
Josh Urbane 是一位从业多年的软件架构师,很喜欢在社交媒体分享技术观点。近日,他写了一篇文章,记录了自己凭借经验赢了与新人开发者打赌的故事,而“我的 JavaScript 比你的 Rust 更快”的结论也是来自这个打赌。他的故事或许可以说明运行策略在研发实践中的重要性。
Linux 是一种自由和开放源代码的操作系统,它的使用在全球范围内非常广泛。在 Linux 中,进程是操作系统中最重要的组成部分之一,它代表了正在运行的程序。了解如何查看正在运行的进程是非常重要的,因为它可以帮助您了解系统的运行状态并对其进行管理。本文将介绍如何在 Linux 中查看正在运行的进程,并提供一些实用的例子。
版权声明:本文的内容源自于「IBM Developer」的博文,以对原文做重大更新,并新增 JProfiler 的内容。
Python 编程语言的一大优点是它把所有功能都打包到一个小包中,这些功能非常有用。
jdk提供的这些工具都是使用java语言编写的,他们都来自于lib/tools.jar,解压tools.jar,然后找到它下面sun/tools,截图如下,可以很清楚的能够看到这些目录的名称和前面看到的工具的名称一致。
在我们开发大型 Java 应用程序的过程中,难免遇到内存泄露、性能瓶颈等问题,比如文件、网络、数据库的连接未释放,未优化的算法等。随着应用程序的持续运行,可能会造成整个系统运行效率下降,严重的则会造成系统崩溃。为了找出程序中隐藏的这些问题,在项目开发后期往往会使用性能分析工具来对应用程序的性能进行分析和优化。在本文中,我们主要介绍 VisualVM 和 JProfiler 这两款性能分析工具。
这个文件记录着比较详细的内存配置信息,使用 cat /proc/meminfo 查看。
Objective-C 是一门古老的语言,诞生于 1984 年,跟随 Apple 一路浮沉,见证了乔布斯创建了 NeXT,也见证了乔布斯重回 Apple 重创辉煌,它用它特立独行的语法,堆砌了 UIKit,AppKit, Foundation 等一个个基石,时间来到 2020 年,面对汹涌的"后浪" Swift,"老前辈" Objective-C 也在发挥着自己的余热,即使面对越来越多阵地失守,唯有“老兵不死,只会慢慢凋亡"才能体现的悲壮。今年,Apple 给 Objective-C Runtime 带来了新的优化,接下来,让我们深入理解这些变化。
一个优秀Java程序员,必须了解Java内存模型、GC工作原理,以及如何优化GC的性能、与GC进行有限的交互,有一些应用程序对性能要求较高,例如嵌入式系统、实时系统等,只有全面提升内存的管理效率,才能提高整个应用程序的性能。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 对于高并发访问量的电商、物联网、金融、社交等系统来说,JVM内存优化是非常有必要的,可以提高系统的吞吐量和性能。通常调优的首选方式是减少FGC次数或者FGC时间,以避免系统过多地暂停。FGC达到理想值后,比如一天或者两天触发一次FGC。FCT时间优化为100~300毫秒后,再减少YoungGC次数或者YoungGC时间,YoungGC仍然会消耗CPU资源,优化YoungGC调用次数和消耗的CPU资源,可以提高系统的吞吐量。 优化GC前,必须获取GC的实际
学习Java也有一段时间了,总感觉有些东西学的不是很精通。例如Java内存区域到底是怎么样的?程序是怎么跑的?对象是怎么存放的?这些都影响了我对自己的程序运行的熟悉程度。
http://www.cnblogs.com/ckwblogs/p/5975921.html
目前可以编译并运行非常简单的着色器,而且核心库的很大一部分也可以编译。但是,很多功能还没有实现:例如,还不支持循环和开关!这意味着,尽管该项目在技术上可用,但远未达到可以投入生产使用。
显著提升了在运行包含多个测试项目的大型解决方案期间的性能。 在我们的实验室中,超过 10,000 个 MSTest 的解决方案执行单个测试的速度提高了 82%!
Netdata是一个实时的资源监控工具,它拥有基于web的友好界面,由FireHQL开发和维护。通过这个工具,你可以通过图表来了解CPU,RAM,硬盘,网络,Apache,Postfix等软硬件的资源使用情况。它很像Nagios等别的监控软件;但是,Netdata仅仅支持通过Web界面进行实时监控。
解释器是一种让其他程序运行起来的程序。Python也有一个名为解释器的软件包,当你编写了一段Python程序,Python解释器将读取程序,并按照其中的命令执行,得出结果。实际上,解释器是代码与机器的计算机硬件之间的软件逻辑层。
vmmap是sysinternals工具集中的一个工具,主要用于分析一个进程的虚拟内存和物理内存的使用情况。更有效的是,可以通过对比两个不同时间的内存使用情况的Snapshot,来查找内存泄露问题。
一个优秀的Java程序员必须了解GC的工作原理、如何优化GC的性能、如何与GC进行有限的交互,因为有一些应用程序对性能要求较高,例如嵌入式系统、实时系统等,只有全面提升内存的管理效率 ,才能提高整个应用程序的性能。
堆是Java代码可及的内存,留给开发人员使用的;非堆是JVM留给自己用的,包含方法区、JVM内部处理或优化所需的内存(如 JIT Compiler,Just-in-time Compiler,即时编译后的代码缓存)、每个类结构(如运行时常数池、字段和方法数据)以及方法和构造方法的代码。
任务管理器是用于检查正在运行的进程和服务及其详细信息的工具。还可以找到有关资源利用率的详细信息,例如运行时的内存和 CPU 使用情况。这也是 Windows 用户查找计算机正常运行时间的一种快速且首选的方式。
翻译自https://github.com/CyberAgentGameEntertainment/UnityPerformanceTuningBible/ 分析工具用于收集和分析数据,识别瓶颈,并确定性能指标。Unity引擎本身就提供了许多这样的工具。其他工具包括原生兼容的工具,如Xcode和Android Studio,以及特定于gpu的工具,如RenderDoc。
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