>>> 神经网络如何使用内存 为了理解梯度检查点是如何起作用的，我们首先需要了解一下模型内存分配是如何工作的。...神经网络使用的总内存基本上是两个部分的和。 第一部分是模型使用的静态内存。尽管 PyTorch 模型中内置了一些固定开销，但总的来说几乎完全由模型权重决定。...梯度检查点（gradient checkpointing） 的工作原理是从计算图中省略一些激活值。这减少了计算图使用的内存，降低了总体内存压力（并允许在处理过程中使用更大的批次大小）。...因此，梯度检查点是计算机科学中折衷的一个经典例子，即在内存和计算之间的权衡。...论文声称提出的梯度检查点算法将模型的动态内存开销从 O(n)（n 为模型中的层数）降低到 O(sqrt(n))，并通过实验展示了将 ImageNet 的一个变种从 48GB 压缩到了 7GB 内存占用。
计算机的存储层次（memory hierarchy）之中，寄存器（register）最快，内存其次，最慢的是硬盘。 同样都是晶体管存储设备，为什么寄存器比内存快呢？...而iPhone 5s的内存是1GB，约为80亿位（bit）。这意味着，高性能、高成本、高耗电的设计可以用在寄存器上，反正只有6000多位，而不能用在内存上。...并且通电以后，寄存器的晶体管一直有电，而内存的晶体管只有用到的才有电，没用到的就没电，这样有利于省电。这些设计上的因素，决定了寄存器比内存读取速度更快。...（指针可能存放在寄存器内，所以这一步就已经包括寄存器的全部工作了。） （2）将指针送往内存管理单元（MMU），由MMU将虚拟的内存地址翻译成实际的物理地址。...（5）数据先送回内存控制器，再送回CPU，然后开始使用。 内存的工作流程比寄存器多出许多步。每一步都会产生延迟，累积起来就使得内存比寄存器慢得多。
同样都是晶体管存储设备，为什么寄存器比内存快呢？ ? Mike Ash写了一篇很好的解释，非常通俗地回答了这个问题，有助于加深对硬件的理解。下面就是我的简单翻译。...而iPhone 5s的内存是1GB，约为80亿位（bit）。 这意味着，高性能、高成本、高耗电的设计可以用在寄存器上，反正只有6000多位，而不能用在内存上。...并且通电以后，寄存器的晶体管一直有电，而内存的晶体管只有用到的才有电，没用到的就没电，这样有利于省电。 这些设计上的因素，决定了寄存器比内存读取速度更快。...（指针可能存放在寄存器内，所以这一步就已经包括寄存器的全部工作了。） 2. 将指针送往内存管理单元（MMU），由MMU将虚拟的内存地址翻译成实际的物理地址。 3....数据先送回内存控制器，再送回CPU，然后开始使用。 内存的工作流程比寄存器多出许多步。每一步都会产生延迟，累积起来就使得内存比寄存器慢得多。
同样都是晶体管存储设备，为什么寄存器比内存快呢？ ? Mike Ash写了一篇很好的解释，非常通俗地回答了这个问题，有助于加深对硬件的理解。下面就是我的简单翻译。...而iPhone 5s的内存是1GB，约为80亿位（bit）。这意味着，高性能、高成本、高耗电的设计可以用在寄存器上，反正只有6000多位，而不能用在内存上。...并且通电以后，寄存器的晶体管一直有电，而内存的晶体管只有用到的才有电，没用到的就没电，这样有利于省电。这些设计上的因素，决定了寄存器比内存读取速度更快。...（指针可能存放在寄存器内，所以这一步就已经包括寄存器的全部工作了。） （2）将指针送往内存管理单元（MMU），由MMU将虚拟的内存地址翻译成实际的物理地址。...（5）数据先送回内存控制器，再送回CPU，然后开始使用。 内存的工作流程比寄存器多出许多步。每一步都会产生延迟，累积起来就使得内存比寄存器慢得多。
而对于程序员而言，如何避免内存泄漏也是一门学问，倘若不加以控制，那么无论多大的内存都会有消耗殆尽的那天。...本文当然不是研究如何分析内存泄漏的产生原因与解决方案，而是在此之前的一步，通过简单的内存监测方式来预测内存泄漏的 潜在可能性 或者 偶发性 等。...对于不同的主流编程语言，都有着读取系统内存与应用堆内存的相关类，因为本网站后端是springboot编写的，所以这里就介绍java语言的实现方式。...我这边需要监测 系统内存 与 jvm堆内存 ，最终的结果会展示各个时间点的内存情况，所以需要一个时间类，表示每个切片的时间点。...timeMarkInterval是存储定时器id的，在销毁之前释放定时器；physicMemory和heapMemory获取图表div节点，用于echarts节点获取；systemInfo则会存储定时从服务器拉取到的数据
早上到单位 发现服务器 mysql 服务器停了 然后起来了 查询日志 显示 内存满了 把mysql服务给杀了 linux 服务器如果 内存满了 会自动清理进程 防止服务器挂掉 选择的话 谁占的的内存大...就先杀谁 我的服务器里面 mysql服务占的内存是最大的 所以就把mysql就给杀了 image.png 然后 重启mysql 查询内存 image.png 在这说一下 怎么看linux的内存 举个例子...，而+buffers/cache反映的是可以挪用的内存总数。...记住内存是拿来用的,不是拿来看的.不象windows, 无论你的真实物理内存有多少,他都要拿硬盘交换文件来读.这也就是windows为什么常常提示虚拟空间不足的原因.你们想想,多无聊,在内存还有大部分的时候...,拿出一部分硬盘空间来充当内存.硬盘怎么会快过内存.所以我们看linux,只要不用swap的交换空间,就不用担心自己的内存太少.如果常常 swap用很多,可能你就要考虑加物理内存了.这也是linux看内存是否够用的标准哦
学习过[跟我学Kafka源码之LogManager分析]的同学一定会问为什么Kafka大量使用了磁盘作为传统意义的缓存。...其实Kafka最核心的思想是使用磁盘，而不是使用内存，可能所有人都会认为，内存的速度一定比磁盘快，我也不例外。...在看了Kafka的设计思想，查阅了相应资料再加上自己的测试后，发现磁盘的顺序读写速度和内存持平。...如果在内存做这些操作的时候，一个是JAVA对象的内存开销很大，另一个是随着堆内存数据的增多，JAVA的GC时间会变得很长，使用磁盘操作有以下几个好处： 磁盘缓存由Linux系统维护，减少了程序员的不少工作...磁盘顺序读写速度超过内存随机读写。 JVM的GC效率低，内存占用大。使用磁盘可以避免这一问题。 系统冷启动后，磁盘缓存依然可用。
这几天自己线上的乞丐服务器遇到一个问题，io会瞬间飙升到很高很高，造成内存使用飙升。但是实际上并发量并不大（网络连接数）。知道是哪个进程造成的，但是确实排查代码中没有是么地方会有这么大的读写。...部署的是一个socket服务。用测试脚本跑，同时100个socket连接毫无压力。也不知道对方到底发的什么数据导致这么大的内存占用。 之前也处理过类似的问题。...服务器问题，无非就是资源不合理的使用，造成服务器内存，cpu，io，流量等相关资源出现非常不正常的波动，资源使用率飙升。对于服务器性能问题的排查，没有其他比较好的办法，只能是通过重现复盘去改进。...特别是如果服务器上跑的东西比较多，一个个的排查相当痛苦。 出现问题，首先看日志。如果是线上的，先想办法恢复服务再排查。 看看登录日志，访问日志是否有异常，确定是否有人扫机器。...看性能监控图表，分析机器的状况，以及问题发生的规律。 看是否有服务被系统kill。一般系统日志都会记录kill之前的进程列表，可以很好的分析哪些进程资源占用多。
例如笔者的内存条的Speed显示是1066MHz，那是否可以推算出内存IO延时是1s/1066MHz=0.93ns? 这种算法大错特错。 问题2： 内存存在随机IO比顺序IO慢的问题吗？...之所以编造这么一个例子，是因为内存的工作方式和它太像了。接下来我们进入内存的实际分析。...和“图书管理员”类似，内存芯片也有类似的工作场景： 场景1： 你的进程需要内存地址0x0000为的一个字节的数据，CPU这时候向内存控制器发出请求，内存控制器进行行地址的预充电，需要等待tRP个时钟周期...内存也存在和磁盘一样，随机IO比顺序IO要慢的问题。如果行地址同上一次访问的不一致，则需要重新拷贝row buffer，延迟周期需要tRP+tRCD+CL。...，随机IO一次开销比顺序IO高好几倍。
图片 图片 搜下内核代码确实有相关的逻辑会将内存从LRU active annon移到lru inactive file的情况(但是这部分内存不会统计到cache里，这也是导致meminfo统计到的cache...值比inactive file + active file小的原因)： static void lru_lazyfree_fn(struct page *page, struct lruvec *lruvec...PGLAZYFREE); update_page_reclaim_stat(lruvec, 1, 0); } } strace下业务进程看下业务进程都是如何使用内存的...验证效果： 1.开始执行测试程序时只申请了虚拟内存，所以看到内存Active(anon)并没有涨 图片 2. 开始使用申请的内存后Active(anon)上涨 图片 3....调用madvise MADV_FREE后内存会被从Active(anon)移到Inactive(file)上，并且此时去看测试进程的内存的rss占用并不会降低。
我们都知道机械硬盘的速度很慢，内存的速度很快，那么不同存储器之间的差距到底有多大呢？...我们先来看一幅图： CPU访问寄存器的时间是0.3纳秒，访问L1高速缓存的时间是1纳秒，访问L2高速缓存的时间是4纳秒.........4ns 12秒 L3高速缓存 8M 40ns 2分钟 内存 16G 100ns 5分钟 固态硬盘 1T 100μs 3.5天 机械硬盘 1T 10ms 1年 网络（北京到上海） - 30ms 3年 在各种存储器操作的耗时被量化之后...下面我们切换到人类的视觉来比较一下： CPU访问寄存器和高速缓存，基本都是几秒钟，最多两分钟就够了，如果访问内存的话需要5分钟，这都算比较快的速度了。...这和我们的体感就对应上了，平时我们打开一个文件的时候感觉很慢，就是因为在读机械硬盘（固态硬盘就快多了），最慢的是打开网页，半天才刷出来。
我们经常会在各类文章中看到类似这样的描述：Spark是基于内存计算的，其速度远快于Hadoop的MapReduce。本文旨在讨论这一结论背后的原因。...一、Spark内存计算 VS MapReduce读写磁盘 MapReduce：MapReduce通常需要将计算的中间结果写入磁盘。...中间结果能够以RDD的形式存放在内存中，一旦Job中的某个RDD丢失或者损坏，则可以根据DAG来重新计算得到该RDD。...此外，在Spark中一个job的多个stage任务可以串联或者并联执行，stage的中间结果不需写入HDFS。 我们知道频繁的磁盘IO非常影响系统的处理性能，而基于内存计算则大大提升了处理性能。...2.2 执行策略 MapReduce在shuffle前需要花费大量时间进行排序； Spark在shuffle时只有部分场景才需要排序，支持基于Hash的分布式聚合，更加省时； 2.3 数据格式和内存布局
但在服务器应用中，处理的一般都是非常重要的计算，可能是一笔订单交易，也可能是一笔存款。另外就是服务器经常是连续要运行几个月甚至是几年，没有办法通过重启的方式来解决问题。...因此服务器对比特翻转错误的容忍度很低。需要有技术方案能够一定程度解决比特翻转问题所带来的影响。 ECC 就是这样一种内存技术。...在行上由于比列多了一行，所以采用了 4 个分组进行简单奇偶校验。...但因为在 64 比特中有 3 比特同时出现错误的概率太低了，所以海明码仍然广泛地应用在服务器的 ECC 内存中。 总结 开篇我们看到了两个内存条，一个有 8 个黑色颗粒，另外一个有 9 个内存颗粒。...这些冗余校验位的功能是用来实现对单比特错误的发现和纠错，对于两个比特的错误能做到发现错误，但无法纠错。 由于需要额外的 8 比特冗余校验位，所以 ECC 内存中的颗粒数比普通内存要多。
arnish是一款高性能的开源HTTP加速器，挪威最大的在线报纸 Verdens Gang (http://www.vg.no) 使用3台Varnish代替了原来的12台squid， 性能比以前更好。...varnish的作者Poul-Henning Kamp是FreeBSD的内核开发者之一，他认为现在的计算机比起1975年已经复杂许多。在1975年时，储存媒介只有两种：内存与硬盘。...但现在计算机系统的内存除了主存外，还包括了cpu内的L1、L2，甚至有L3快取。...硬盘上也有自己的快取装置，因此squid cache自行处理物件替换的架构不可能得知这些情况而做到最佳化，但操作系统可以得知这些情况，所以这部份的工作应该交给操作系统处理， 这就是 Varnish cache...版本是4.2.0或更高的版本，可以加上--enable-extra-warnings编译参数，在出错时，得到附加的警告信息。
不同的业务，设计也不尽相同，但至少都一些共同的追求，比如性能。 做服务器开发很多年了，有时候被人问到，服务器性能是什么呢？各种服务器间拼得是什么呢？...性能，也许可以打个俗点的比方： 服务器就是一艘船，性能就是船的容量，开的速度，行得是否稳当。 该用的用，该省的省。...能用内存就别用IO，CPU则能少用就少用，相同的QPS，CPU和内存用的少点的性能就要比用的多点好，同样，QPS跑得多点的就比 跑得小点的性能要好，哪怕多用了点CPU和内存。 什么是性能的保障呢?...如果你看过apache, nginx之类服务器的代码，或者想入手，那么多半应该从内存管理开始。...与服务器性能息息相关，内存池的设计也追求快速与稳定，生命周期一般有下面三种: global: 全局的内存，存放整个进程的全局信息。 conn: 每个连接的信息，从连接产生到关闭。
在深入了解服务器 CPU 的型号、代际、片内与片间互联架构一文中我们了解了服务器 CPU 的内部架构。在其中我们看到有一个内存控制器。 关于CPU内存控制器中会有很多专技术细节。...而且不再像之前一样要求每个内存颗粒传输距离相等，工艺复杂度因寄存缓存器的引入而下降，使得容量也可以提高到 32 GB。主要用在服务器上。 下图是一个服务器RDIMM 32 GB 内存条。...这个服务器内存条不光正面有很多内存颗粒，连背面也有。可见服务器内存的颗粒数量比普通笔记本电脑、个人台式机的颗粒都要多很多。...另外一台服务器经常是连续要运行几个月甚至是几年。因此总的来说，服务器对稳定性的要求极高，不允许比特翻转错误发生。 ECC 是一种内存专用的技术。...所以 ECC 内存的价格会比普通内存要贵一些，速度也会慢 2% 左右。 总结 服务器 CPU 比普通家用 CPU 贵的原因之一就是它对内存的支持和普通家用 CPU 不一样。
Typecho博客系统显示服务器占用内存的插件，代码很简单，这插件作者是12年写的，我用了已经不能用，我通过自学的一丢丢的PHP基础，简单的整理了一下，又能用了，奇怪的知识又涨了 插件截图 调用代码...> 结语 代码自行放在显示的位置即可，比如我放在了页面底部的footer.php里面
最近买了一个CentOS的云主机，因为贫穷限制了我购买的内存大小，只有500M，所以导致物理内存经常处于饱和状态，无奈虚拟内存设置的只有132M，理论上讲虚拟内存应该要有物理内存的2倍也就是1G大小才够用...又由于我安装其他工具，提示我内存不足，所以想用提高虚拟内存的方法去安装这个软件，本来都已经安装完了，今天我手贱把Linux重启了一下，没看仔细，不过也不是坏事情，正好记录下设置过程，以便下次再重启的时候方便设置...records out 1048576000 bytes (1.0 GB) copied, 16.6877 s, 62.8 MB/s [root@LLM ~]# 该命令表示在opt分区建立名为swap，大小为1G的虚拟内存文件... 191 63 13 737 625 Swap: 999 0 999 虚拟内存的设置部分就完成了...，接下来讲一下卸载虚拟内存，这个需求也是存在的，比如你走上人生巅峰了，不屑于使用虚拟内存，就需要卸载掉了，就是任性！
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