论文地址：https://arxiv.org/pdf/2110.15352.pdf
很多低内存的服务器比如1G或者更低的服务器，安装宝塔面板后发现经常内存爆满，很多用户误以为是宝塔占用较大的内存导致的问题，其实不然，宝塔本身占用的系统内存并不高的，大约70M左右的内存占用，以linux为例所以我们要如何优化降低服务器的内存消耗呢。
谷歌 Chrome 浏览器很好很强大，一直以来都以简单快速、插件丰富、安全性能高而著称。
Elasticsearch（ ES ）是一款功能强大的开源分布式实时搜索引擎，在日志分析（主要应用场景）、企业级搜索、时序分析等领域有广泛应用，几乎是各大公司搜索分析引擎的开源首选方案。
内存是计算机的重要资源，虽然今天大多数的服务对内存的需求都没有那么高，但是数据库以及 Hadoop 全家桶这些服务却是消耗内存的大户，它们在生产环境动辄占用 GB 和 TB 量级的内存来提升计算的速度，Linux 操作系统为了更好、更快地管理这些内存并降低开销引入了很多策略，我们今天要介绍的是 HugePages，也就是大页[^1]。
在C#中，数组是一种常见的数据结构，用于存储一系列相同类型的元素。在使用数组时，一个关键的方面是内存管理。当我们创建数组时，系统需要分配一块内存来存储数组元素，并在数组不再需要时释放这些内存，以避免内存泄漏和提高系统资源利用率。然而，频繁的数组创建和销毁操作可能导致内存碎片化，降低程序的性能。为了解决这个问题，C#引入了ArrayPool类，它允许我们更有效地管理数组的内存。 ArrayPool是.NET Framework中的一个工具类，用于更有效地管理数组的内存分配和释放。它的主要目的是减少由于频繁创建和销毁数组而导致的性能损失。通过ArrayPool，我们可以重复使用已分配的数组，而不是不断地创建新的数组。这样一来，我们可以避免在堆上频繁分配小块内存，减少GC的负担，提高程序性能。
🐱 猫头虎博主来啦！今天带来的是Go语言的最新动态。如果你是一个Go语言爱好者，那这篇文章一定不容错过！一起来看看自2018年以来Go运行时和Go垃圾收集器（GC）有哪些新的变化吧！🚀
Redis是一款高性能、非关系型的键值存储数据库。在使用Redis时，随着数据量的不断增长，需要考虑如何降低Redis的内存占用情况。下面将介绍Redis降低内存使用的常见方法。
我们知道之所以java比较容易上手,很大的原因是由于我们不需要关注对象的回收和释放，可以减少不少的工作量，但是完全交由虚拟机回收，也会带来回收性的不确定性。
Spark中调优大致分为以下几种 ，代码调优，数据本地化，内存调优，SparkShuffle调优，调节Executor的堆外内存。
熟悉 C / C++ 的读者朋友们应该都知道一个进程（应用程序）的虚拟内存空间划分为栈内存区和堆内存区。
导语：随着后疫情时代到来，线上应用开始深刻影响到人们生活与工作的方方面面，这也给支撑各种线上应用的数据中心带来了效率与成本的巨大挑战。在数据中心效率与成本方面，风靡全球的游戏《我的世界》托管商堪称模范，实现了单台服务器实例数从182增加到至少500个、游戏实例密度提升175%、CPU利用率从40%攀升到85%，这其中究竟有何魔力？让我们一探究竟！
《E往无前》系列将着重展现腾讯云ES在持续深入优化客户所关心的「省！快！稳！」诉求，能够在低成本的同时兼顾高可用、高性能、高稳定等特性，可以满足微盟、小红书、微信支付等内外部大客户的核心场景需求。 E往无前 | 人人在用的微信支付，腾讯云大数据ES如何让它低成本高可用？ 导语：微信支付是国家重要的关键信息基础设施，服务于几千万商户和上亿国民，可用性要求高于5个9。本案例重点介绍了ES在微信支付服务中满足金融账单数据需求的同时，如何进一步降低成本，提高可用性。 Elasticsearch（下文简称为ES）经
TSINGSEE青犀视频开发的视频平台都具备Windows和Linux的运行版本，可以根据需求自由选择。当遇到项目现场有流量较大的情况，大多数用户都比较担心对CPU的占用过大。在EasyGBS的一个现场，客户采用了高码流的摄像头级联到 EasyGBS 中，在运行中发现内存占用非常高，50 路被占用大概 3.021G，而正常是不应该占用这么多内存的。
在基于RTL的芯片研发流程中，我们对于RTL开发时的功耗优化投入了大量精力，但这只是可以节省的功耗的一小部分。该行业转向更大算力系统的愿望受到热量的限制，因此越来越关注减少每个操作所消耗的能源。
机器之心专栏 作者：李飞 本文为机器之心矽说专栏系列文章之一，对模型压缩进行了深度解读。 1. 为什么要为深度学习模型减肥 随着深度学习的发展，神经网络模型也越来越复杂，常用的模型中 VGG 系列网络的计算量可以达到 30-40 GOP（1GOP=109 运算）。这些神经网络通常运行在 GPU 上，但是如果我们要在移动／嵌入式端也实现深度学习，那么这样巨大的模型是绝对跑不动的。移动／嵌入式端的计算能力往往只有桌面级 GPU 的 1/100 到 1/1000，换句话说在 GPU 上一秒 40 帧的深度学
网络的发展好像在各方面都是滞后于计算和存储，时延方面也不例外，网络传输时延高，逐渐成为了数据中心高性能的瓶颈。
1) connection timeout ----shuffle file cannot find
使用Redis时，我们需要结合具体业务和Redis特性两方面来考虑如何设计使用方案。需要两个从两个方面考虑：
MySQL是一款广泛使用的关系型数据库管理系统，在高并发环境下，数据库性能是至关重要的。然而，在使用临时表时，特别是在高并发环境中，可能会遇到一些性能问题。
当前微信支付对整体质量要求非常高，体现在可用性方面是需要达到99.99%，同样账单平台也需要达到甚至超过该要求。但是在ES及系统环境未做优化的情况下，读写成功率是没有达到要求，在个人账单ES索引场景下，写成功率为99.85%，读成功率为99.95%，所以这里亟需优化。
蕾师师 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 为了让更多IoT设备用上AI，在条件“简陋”的单片机上跑图像识别模型也成为一种需求。 但是图像识别对内存有较高的要求，一般搭载MCU的设备内存都不高，怎样才能解决这个问题呢？ 最近，微软提出了一种RNNPool方法，甚至可在内存只有256 KB的STM32开发板上运行人脸检测模型。 这篇论文也发表在近期举行的顶会NeurIPS 2020上，相关代码已经开源。 CNN难以适应单片机低内存 目前，计算机视觉领域的主要架构都是基于CNN，但是CNN对
再JVM虚拟机中，当创建的对象的数量很多时，Eden 和 Survior1 区域会很快的满溢，就需要进行频繁地 Minor GC，这样会导致有一些生命周期较短的对象迅速长到15岁并放入到老年代中，导致老年代中存放大量的短生命周期的对象(正常请况下，老年代应该存放的是数量比较少并且会长期使用的对象，比如数据库连接池)，当老年代满溢后，会进行Full GC，Full GC是开启一个很消耗性能和时间的线程，而且不管 Minor GC 还是 Full GC 都会导致 JVM 的工作线程停止，因为 Scala 也是基于 JVM 的编程语言，所以运行 Spark 程序和运行 Java 程序在 JVM 中的内存分配情况是相同的。
循环神经网络（RNN）在处理序列数据方面能有很好的性能，但在训练时需要大量内存，限制了可训练的RNN模型的灵活性。
Redis所有的数据都在内存中，而内存又是非常宝贵的资源。对于如何优化内存使用一直是Redis用户非常关注的问题。本文让我们深入到Redis细节中，学习内存优化的技巧。分为如下几个部分：
最近，AI 大模型连续火爆出圈，人工智能生成模型（AIGC）的热度尚未褪去，聊天机器人 ChatGPT 便引发全网热议，两周吸引百万用户。还有卷趴一半程序员的 AlphaCode，生成全新蛋白质的 ESM2 等，不断探索 AI 大模型落地的新领域。
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。
调小 max request size 以减小单条消息的大小。小的消息更容易被内存池容纳,减少内存压力。
近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著的进展，如GPT-series(GPT-3, GPT-4)、Google-series(Gemini, PaLM), Meta-series(LLAMA1&2), BLOOM, GLM等模型在各种任务中展现出惊人的能力。然而，随着模型规模的不断增大和参数数量的剧增，这些模型的成功往往伴随着巨大的计算和存储资源消耗，给其训练和推理带来了巨大挑战，也在很大程度上限制了它们的广泛应用。因此，研究如何提高LLMs的效率和资源利用，使其在保持高性能的同时降低资源需求，成为了当前领域的热点问题。
1.服务器在数据中心硬件采购成本中占比最高， 其中 CPU、GPU 和 DRAM 是主要成本项；
自 TiDB 5.0 发布以来，陆续在金融、互联网 & 新经济、物流等行业用户的生产环境得到应用，收获不少用户的积极评价：
摘要：最近的研究，如BitNet，正在为1位大型语言模型（LLM）的新时代铺平道路。在这项工作中，我们引入了一个1位LLM变体，即BitNet b1.58，其中LLM的每个单个参数（或权重）都是三进制{-1，0，1}。它匹配全精度（即，FP 16或BF 16）Transformer LLM在困惑度和最终任务性能方面具有相同的模型大小和训练令牌，同时在延迟、内存、吞吐量和能耗方面具有更高的成本效益。更重要的是，1.58位LLM定义了一个新的缩放定律和配方，用于训练新一代的LLM，这些LLM既具有高性能又具有成本效益。此外，它实现了一种新的计算范式，并为设计针对1位LLM优化的特定硬件打开了大门。https://arxiv.org/abs/2402.17764
spark-submit脚本通常位于/usr/local/spark/bin目录下，可以用which spark-submit来查看它所在的位置，spark-submit用来启动集群中的应用，它使用统一的提交接口支持各种类型的集群服务器。为了将应用发布到集群中，通常会将应用打成.jar包，在运行spark-submit时将jar包当做参数提交。
作者：empeliu，腾讯 TEG 后台开发工程师 ElasticSearch 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，因其功能强大、简单易用而被应用到很多业务场景。在生产环境使用 ES 时，如果未进行优化则服务的稳定性可能得不到保障，目前我们使用 ES 作为账单平台的基础组件为微信支付提供服务时就遇到这种问题。本文即从当前的业务场景出发，分析 ES 稳定性未到达要求的原因并提供相应的解决思路。 一、背景 微信支付的账单系统是方便用户获取交易记录，针对不同的用户群，账单也分为三类： 个人账单：针对普通用户群，这
机器之心发布 机器之心编辑部 最近，AI 大模型连续火爆出圈，人工智能生成模型（AIGC）的热度尚未褪去，聊天机器人 ChatGPT 便引发全网热议，两周吸引百万用户。还有卷趴一半程序员的 AlphaCode，生成全新蛋白质的 ESM2 等，不断探索 AI 大模型落地的新领域。面对大模型带来的技术革命，连谷歌都拉响 “红色警报”，担心 ChatGPT 砸掉自己搜索引擎的饭碗。 作为当下最火热的开源 AI 大模型解决方案，Colossal-AI 已收获 Github Star 七千多颗，此前在 Stable
近日，第四届中国云计算基础架构开发者大会（China Cloud Computing Infrastructure Developer Conference – 简称 CID），本着纯技术、非商业的原则，以「自由、协作、创新」为理念，在深圳与技术开发者们见面。本届 CID 大会聚焦业界最前沿的云计算基础架构技术成果，覆盖主论坛与三大技术主题分论坛，围绕基础架构技术领域的技术交流，展示先进技术在行业中的典型实践，赋能行业客户业务变革。
当前微信支付对整体质量要求非常高，体现在可用性方面是需要达到 99.99%，同样账单平台也需要达到甚至超过该要求。但是在 ES 及系统环境未做优化的情况下，读写成功率是没有达到要求，在个人账单 ES 索引场景下，写成功率为 99.85%，读成功率为 99.95%，所以这里亟需优化。
一、缘起 当数据库的数据量非常大时，水平切分和垂直拆分是两种常见的降低数据库大小，提升性能的方法。假设有用户表： user( uid bigint, name varchar(16), pass varchar(16), age int, sex tinyint, flag tinyint, sign varchar(64), intro varchar(256) …); 水平切分是指，以某个字段为依据（例如uid），按照一定规则（例如取模），将一个库（表）上的数据拆分到多个库（表）上，以降低单库（表）大小
随着深度学习的不断发展，计算能力得到了深度学习社区越来越多的注意。任何深度学习模型，归根到底都是需要跑在设备上的，而模型对设备性能的要求越低，则能得到越多的运用——千万不能让硬件成为了模型普及的瓶颈！
本篇原文作者是 LinkedIn 的 Swapnil Ghike，这篇文章讲述了 LinkedIn 的 Feed 产品的 GC 优化过程，虽然文章写作于 April 8, 2014，但其中的很多内容和知识点非常有参考意义。因此，翻译后献给各位同学。
处理大规模数据集时常是棘手的事情，尤其在内存无法完全加载数据的情况下。在资源受限的情况下，可以使用 Python Pandas 提供的一些功能，降低加载数据集的内存占用。可用技术包括压缩、索引和数据分块。
我们知道redis的数据都保存在内存中，如何高效利用内存变得尤为重要。这里主要从内存消耗、管理内存的原理与方法、内存优化技巧三个方面来讲述如何高效实现内存的存储。昨天说了内存消耗和内存管理方面的内容，今天主要描述内存优化相关知识。
这个可以在官方文档（https://wiki.openjdk.java.net/display/zgc/Main）上看到，目前jdk11目前只支持linux。
在最近一次游戏性能专项测试过程中发现帧率陡降，开发同学分析源代码堆栈信息，折腾了很久一直无法定位原因，最终定位到原来是手机发热降频引起。
Transformer自诞生以来，就在NLP领域刷新一个又一个纪录，称作当下最流行的深度学习框架亦不为过。
高带宽内存 （HBM） 正在成为算力提供商的首选内存，由于 AI/ML 的需求，使用量也在继续增长，HBM 提供紧凑的 2.5D 外形尺寸，可大幅减少延迟。
机器之心专栏 作者：李飞 随着深度学习的不断发展，计算能力得到了深度学习社区越来越多的注意。任何深度学习模型，归根到底都是需要跑在设备上的，而模型对设备性能的要求越低，则能得到越多的运用——千万不能
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