在使用kvm+qemu创建win10虚拟机的时候，发现尽管我在virt manager里面指定了72个vcpu，但是win10里面只识别2个cpu核心的现象。
根据你的需要，有各种各样的关于你的CPU处理器信息你需要了解，比如CPU供应商名、模型名、时钟频率、插槽/内核的数量, L1/L2/L3缓存配置、可用的处理器能力(比如：硬件虚拟化、AES, MMX
例如：某服务器有四个主频为3.0GHZ的CPU，每个CPU四核，超线程。可以虚拟多少VCPU口和总资源？
开始之前，我们先澄清两个概念，「多核」指的是有效利用 CPU 的多核提高程序执行效率，「并行」和「并发」一字之差，但其实是两个完全不同的概念，「并发」一般是由 CPU 内核通过时间片或者中断来控制的，遇到 IO 阻塞或者时间片用完时会交出线程的使用权，从而实现在一个内核上处理多个任务，而「并行」则是多个处理器或者多核处理器同时执行多个任务，同一时间有多个任务在调度，因此，一个内核是无法实现并行的，因为同一时间只有一个任务在调度。
机器之心原创 作者：思 CPU 不适合模型推理和训练？那已经是老刻板印象了，英特尔® 至强® 可扩展处理器搭配 AVX-512 指令集，单核一次能同时进行 128 次 BF16 浮点运算，这对于一般的深度学习模型不论在训练还是推理已经是足够的了。 说到模型训练，很多算法工程师首先想到的就是各种深度学习框架，以及 CUDA、cuDNN、NCCL 等 GPU 训练环境，似乎我们很少优先考虑在 CPU 上直接训练模型。这可能是在潜意识里，我们将 CPU 视为不适合并行计算的设备，思考着，也许 CPU 训练模型不仅
基本概念 物理CPU：物理CPU就是插在主机上的真实的CPU硬件，在Linux下可以数不同的physical id 来确认主机的物理CPU个数。 核心数：物理CPU下一层概念就是核心数，我们常常会听说多核处理器，其中的核指的就是核心数。在Linux下可以通过cores来确认主机的物理CPU的核心数。 逻辑CPU：核心数下一层的概念是逻辑CPU，逻辑CPU跟超线程技术有联系，假如物理CPU不支持超线程的，那么逻辑CPU的数量等于核心数的数量；如果物理CPU支持超线程，那么逻辑CPU的数目是核心数数目的两倍。在Linux下可以通过 processors 的数目来确认逻辑CPU的数量。 超线程：超线程是英特尔开发出来的一项技术，使得单个处理器可以象两个逻辑处理器那样运行，这样单个处理器以并行执行线程。这里的单个处理器也可以理解为CPU的一个核心；这样便可以理解为什么开启了超线程技术后，逻辑CPU的数目是核心数的两倍了。 在Linxu下查看物理cpu、核心数、逻辑CPU和是否支持超线程 关于CPU的一些信息可在 /proc/cpuinfo 这个文件中查看，这个文件显示的内容类似于下图所示
来源 | https://juejin.cn/post/6948034657321484318
从数据分析、经典机器学习到搜索、推荐，再到语言处理和图像识别，每个 AI 任务运行的背后都需要海量的数学计算。可以说，AI 真的就是数学，但却是很多很多的数学。
公司服务器是分几批购买的，所以造成配置方面也不大相同特别是cpu配置方面，一直想弄清楚这些cpu都是什么型号，有几颗物理cpu，每颗cpu有几个核心，没个核心有几个线程。看起来很繁琐，下面一起彻底分分析下。 大致的看了下公司服务器的型号，这个很容易获取 使用命令more /proc/cpuinfo |grep “model name” 或者dmidecode -s processor-version都可以得到 这里我主要有两种类型的cpu 一种是Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v2 @ 2.60GHz，另一种是Intel(R) Xeon(R) CPU E5620 @ 2.40GHz 下面一起来看下两种类型cpu都有什么不同。 使用命令分别获取cpu的物理颗数 内核数 线程数 这里要说明一下 CPU的核心数是指物理上，也就是硬件上存在着几颗物理cpu,指的是真实存在是cpu处理器的个数，1个代表一颗2个代表2颗cpu处理器。 核心数：一个核心就是一个物理线程,英特尔有个超线程技术可以把一个物理线程模拟出两个线程来用,充分发挥CPU性能，意思是一个核心可以有多个线程。 线程数：线程数是一种逻辑的概念，简单地说，就是模拟出的CPU核心数。比如，可以通过一个CPU核心数模拟出2线程的CPU，也就是说，这个单核心的CPU被模拟成了一个类似双核心CPU的功能。
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。
超强运算能力：四核ARM Cortex-A76@2.4GHz + 四核ARM Cortex-A55@1.8GHz大小核架构，有国产“至强嵌入式处理器”之称，可提供高效的计算和多线程处理能力。
在Linux系统中，可以使用多个命令来获取系统版本信息、CPU型号、核心数和内存大小。以下是一些常用的命令：
混合型：【cpu核心数 / (1 - 阻塞系数)】，阻塞系数=阻塞时间/(阻塞时间+计算时间)。
大家都知道多线程可以提高程序整体执行效率，但是为什么多线程可以执行效率呢？线程是越多越好吗？如何估算线程数以使程序执行吞吐量达到最优呢？
线程数的设置的最主要的目的是为了充分并合理地使用 CPU 和内存等资源，从而最大限度地提高程序的性能，因此让我们一起去探索吧！
近年来，各类恶意软件层出不穷，反病毒软件也更新了各种检测方案以提高检测率。其中比较有效的方案是动态沙箱检测技术，即通过在沙箱中运行程序并观察程序行为来判断程序是否为恶意程序。
都怪这些购物软件太了解我的喜好，我脑子里想什么大聪明们就给我推什么、“引诱”我“剁手”，更何况各类折扣活动算得人云里雾里，如何才能占到最大的便宜将资金进行合理支配。
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。
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.
GOMAXPROCS 是 Go 提供的非常重要的一个环境变量。通过设定 GOMAXPROCS，用户可以调整调度器中 Processor（简称P）的数量。由于每个系统线程必须要绑定 P ，P 才能把 G 交给 M 执行。如下图所示
第一种是 CPU 密集型任务，比如加密、解密、压缩、计算等一系列需要大量耗费 CPU 资源的任务。
我们选购买电脑的时候第一个要选的就是CPU，那么选择CPU需要考虑什么呢，其实无非就以下几点：
英特尔首款10nm工艺的服务器处理器来了，基于Ice Lake的第三代至强可扩展处理器正式发布。
为了加快程序处理速度，我们会将问题分解成若干个并发执行的任务。并且创建线程池，将任务委派给线程池中的线程，以便使它们可以并发地执行。在高并发的情况下采用线程池，可以有效降低线程创建释放的时间花销及资源开销，如不使用线程池，有可能造成系统创建大量线程而导致消耗完系统内存以及“过度切换”（在JVM中采用的处理机制为时间片轮转，减少了线程间的相互切换） 。
前面了解了协程的有关基础知识，了解了CPS并发模型，见识了Golang的百万级并发，下面我们来实现一下出让协程资源和设置可用CPU核心数。
线程是操作系统中比较稀缺的资源，大量创建线程池，不仅消耗系统资源，还会导致系统稳定性降低，在JVM中，最终导致OOM发生。通过使用线程池，限制线程数目的创建，可重复利用已创建的线程。
我们常说的指纹，都是指人们手指上的指纹，因具有唯一性，所以可以被用来标识一个人的唯一身份。而浏览器指纹是指仅通过浏览器的各种信息，如CPU核心数、显卡信息、系统字体、屏幕分辨率、浏览器插件等组合成的一个字符串，就能近乎绝对定位一个用户，就算使用浏览器的隐私窗口模式，也无法避免。
线程池需要设置合适的大小，假如设置的太大，线程上线文切换过于频繁，造成大量资源开销，反而会使性能降低。假如设置的太小，存在很多可用的处理器资源却未在工作，会造成资源的浪费和对吞吐量造成损失。
对于CPU密集型任务，由于CPU密集型任务的性质，导致CPU的使用率很高，如果线程池中的核心线程数量过多，会增加上下文切换的次数，带来额外的开销。因此，考虑到CPU密集型任务因为某些原因而暂停，这个时候有额外的线程能确保CPU这个时刻不会浪费，还可以增加一个CPU上下文切换。一般情况下：线程池的核心线程数量等于CPU核心数+1。例如需要大量的计算，视频渲染啊，仿真啊之类的。这个时候CPU就卯足了劲在运行，这个时候切换线程，反而浪费了切换的时间，效率不高。打个比方，你的大脑是CPU，你本来就在一本心思地写作业，多线程这时候就是要你写会作业，然后立刻敲一会代码，然后在P个图，然后在看个视频，然后再切换回作业。emmmm，过程中你还需要切换（收起来作业，拿出电脑，打开VS…）那你的作业怕是要写到挂科。这个时候你就该一门心思地写作业。
Java中的线程创建会带来显著的开销。创建线程消耗时间，增加了请求处理的延迟，并涉及JVM和操作系统的大量工作。为了减轻这些开销，引入了线程池的概念。
什么是多线程 多线程也叫并发编程，那么在写多线程之前，我们先来了解一下并发编程的基础概念。 ①CPU核心数和线程数的关系 核心即CPU，多核就是将多个CPU集成到一个芯片内，每个处理器都是单独的，核心数和线程数是一比一的关系，Interl使用超线程技术，将一个物理CPU模拟成两个逻辑CPU核心数和线程数实现一比二。 即如果一个4核CPU使用超线程技术，就可以同时运行8个线程，未使用超线程技术的话，则同时运行4个线程。 ②CPU时间轮转机制 也叫RR调度，可以理解为将CPU的运行时间进行切片，每一
微服务从传统虚拟机迁移到在 Kubernetes 上运行的 Docker 容器是大势所趋。Docker 容器是完整的可交付软件包和依赖项，通常可以被认为是轻量级虚拟机。虽然这可能是一个非常方便的简化，但了解容器是如何使用 Linux 控制组 (cgroup) 和命名空间实现的很重要。了解这些特性和限制有助于我们提高服务的性能，尤其是在性能压力较大的情况下。
前面介绍了Oracle的基本参数，从这节开始讲其他的参数，参数从v$parameter中提取
我们在生产环境中经常可以发现有计算密集型任务争用NodeManager的CPU，以及个别Container消耗太多CPU资源导致其他系统服务抖动的情况。好在Hadoop 2.2版本之后，YARN通过利用Linux系统的cgroup机制支持了CPU资源隔离。本文先简单看看cgroup，然后分析一下YARN的CPU资源隔离的方案。
在了解qps、tps、rt、并发数之前，首先我们应该明确一个系统的吞吐量到底代表什么含义，一般来说，系统吞吐量指的是系统的抗压、负载能力，代表一个系统每秒钟能承受的最大用户访问量。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
最近很忙没有时间，但年前的一个群里的问题，引发了我写这个帖子的想法，现在闲下来了，可以来捋一捋这个问题。因为是杂谈，所以想到哪里写哪里，可能没有一定的条理性。
当线程处于IO操作时，线程是阻塞的，线程由运行状态切换到等待状态。此时CPU会做上下文切换，以便处理其他程序；当IO操作完成后，CPU会收到一个来自硬盘的中断信号，CPU正在执行的线程因此会被打断，回到ready队列。而先前因I/O而waiting的线程随着I/O的完成也再次回到就绪队列，此时CPU可能会选择他执行。
最近在研究Linux系统负载的时候，接触到一些关于CPU信息查看的知识，和大家分享一下。通过对/proc/cpuinfo文件中的参数的分析，也学到了不少东西。
北京时间1月17日晚间，苹果召开2023年的首场新品发布会，正式发布了2023款MacBook Pro，拥有多个版本，将分别搭载全新的M2 Pro和M2 Max芯片，将MacBook Pro的性能提升到了新的高度。
搞zabbix监控的时候，linux服务器的负载很低，如何写一个python脚本，让它满载呢？
AMD 的首席执行官苏姿丰今天宣布了其公司的下一代主流 Ryzen 处理器。这个被称为 「Ryzen 5000」系列的新系列包括4个部分，支持多达十六个核心。
查看所有进程的pid号，该进程执行时传入的命令行参数，分配的cpu ps -eo pid,args,psr
在高并发的场景之下，Java经常使用到的技术就是多线程。而多线程的使用，到底是否真的能够有效地提高服务的性能和效率，就必须拿捏得当，从计算机操作系统，到服务代码，到应用上线之后的监测。得谨小慎微的行走~
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
