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对质疑CPU精度显示的解释

image.png 2.40 GHz是业界四舍五入的"品牌名称"表达 239x.xxx MHz这样表达太繁琐了 品牌GHz不是个定数,是个约数,个体CPU在那个值左右轻微浮动 例如腾讯云的某台Linux Windows下的著名硬件信息查看工具HWiNFO显示的结果 image.png 对应任务管理器里的截图 image.png Current Processor Frequency: 2494.2 MHz CPU Brand Name: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2682 v4 @ 2.50GHz 一目了然:一个是品牌名称,一个是CPU个体差异,小数点往后太多没多大意义 即便同一批次,每颗 CPU的散热(TDP)也不可能完全一样,只能说在一个值左右轻微浮动,也是同样道理

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OS - 计算机组成原理及CPU揭秘

在这个2.8GHz的CPU上,这个时钟周期时间,就是1/2.8G。CPU,是按照这个“时钟”提示的时间来进行自己的操作。越高,意味着这个表走得越快,CPU也就“被逼”着走得越快。 在回到上面程序CPU执行时间的公式 程序的CPU执行时间=CPU时钟周期数×时钟周期时间 最简单的提升性能方案,自然缩短时钟周期时间,也就是提升。换句话说,就是换一块好一点的CPU。 我们所熟知的摩尔定律就一直在不停地提高我们计算机的。 每条指令的平均时钟周期数CPI,就是一条指令到底需要多少CPU Cycle。 类比一下 ,把自己想象成一个CPU,坐在那里写程序。 计算机就好像是打字速度,打字越快,你自然可以多写一点程序。 ---- 小结 “响应时间”这个性能指标要体现在 提升计算机,优化CPU设计使得在单个时钟周期内能够执行更多指令,以及通过编译器来减少需要的指令数。

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    编程获得CPU

    CPU,即CPU内核工作的时钟率(CPU Clock Speed)。CPU表示在CPU内数字脉冲信号震荡的速度。 和实际的运算速度存在一定的关系,但目前还没有一个确定的公式能够定量两者的数值关系,因为CPU的运算速度还要看CPU的流水线的各方面的性能指标(缓存、指令集,CPU的位数等等)。 由于并不直接代表运算速度,所以在一定情况下,很可能会出现较高的CPU实际运算速度较低的现象。 在windows操作系统中,可以使用右键点击“我的电脑”,查看属性来获取CPU信息,然而该信息是存在于注册表之中的。也就是说可以通过修改注册表来伪造CPU信息。 如果CPU是200MHz,那么在一秒钟内,TSC的值增加 200,000,000 次。所以在计算的时候,把两次的TSC差值除以两次的时间差值就是CPU

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    云桌面服务器cpu一般是多少?云桌面可以增加算力吗?

    云桌面是一款价廉物美的计算机使用方式,一般来说云桌面需要云服务器来提供运算和储存方面的支持,但很多朋友对于云服务器的CPU了解较少,那么云桌面服务器cpu一般是多少? 云桌面服务器cpu一般是多少 云桌面一般情况下对于CPU的需求都不是很高,其工作状态一般和网络带宽有着更直接的关系。 云桌面使用可以增加CPU运算力吗 很多用户在向第三方申请云计算服务时,一般都需要进行和内存带宽这些参数的选择,通常这三项数据的要求越高,使用云桌面的代价也会更大。 但很多用户在使用云桌面后会感觉运算能力不够,很多人想了解云桌面服务器cpu是多少?以及能否增加云桌面运算能力?其实云桌面的运算力是可以提升的,用户只需要向服务商申请即可。 云桌面服务器cpu一般在2.5G以上,一般情况下云服务器对的要求并不是很高,但由于其需要向众多的云桌面提供服务,因此一般这种云服务器的运算核心要求会非常的高。

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    CPU知识:、核心、线程、缓存、架构

    | 一、 我们常在CPU的参数里看到 3.0GHz、3.7GHz等就是CPU,严谨的说他是CPU内核的时钟率,但是我们也可以直接理解为运算速度。 举个有趣的例子:CPU相当于我们胳膊的肌肉(力量),越高,力量越大。 | 二、核心 我们更多听到的是,这个CPU是几核几核的,如2核、4核、6核、8核、16核等等。 所以,有游戏需求的玩家可以选择高点的CPU,核心和线程数少一点无所谓。 (当然不能太少,至少双核四线程起步吧,如今流都是4核4线程就差不多了) 适合游戏的高CPU 整体来说,英特尔i3、i5、i7和锐龙2代的CPU都挺高的,很适合玩游戏。 英特尔后面带“K”的CPU不仅更高,而且是支持超的(需要用Z系或X系板)。新出的AMD锐龙2代CPU也很高,而且性价比也还不错。

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    为什么FPGACPU慢,但却可以用来帮CPU加速?

    我们知道,FPGA的率一般只有几百MHz,而CPU率却高达数GHz。那么,有不少网友心中就有一个疑问:“为什么FPGACPU慢,但却可以用来帮CPU做加速?”。 将FPGACPU相比不妥实 在开始之前,首先要明确一点,将FPGA的CPU比较,实际是风马牛不相及的问题。 举例来说,CPU为3GHz,FPGA为200MHz。 可以看到,FPGA做这个特定运算速度比CPU块,能帮助加速。 另外,CPU是加过流水线之后的。比如是15级流水线,则第一条指令执行了15个时钟周期后才能出结果。 就算CPU比FPGA快100倍也赶不上啊。话说后来CPU大量的增加SIMD指令,就有点这个意思,不过这相当于提供库函数,没那么灵活。 FPGA的并行是真并行,CPU完全没得比。

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    为什么FPGACPU慢,却可以帮其加速?

    为什么FPGACPU慢,却可以帮其加速? 我们知道,FPGA的率一般只有几百MHz,而CPU率却高达数GHz。 那么,有不少网友心中就有一个疑问:“为什么FPGACPU慢,但却可以用来帮CPU做加速?”。 今天,EDN就和大家系统性地讨论下这个问题。 将FPGACPU相比不妥 在开始之前,首先要明确一点,将FPGA的CPU比较,实际是风马牛不相及的问题。 举例来说,CPU为3GHz,FPGA为200MHz。 可以看到,FPGA做这个特定运算速度比CPU快,能帮助加速。 另外,CPU是加过流水线之后的。比如是15级流水线,则第一条指令执行了15个时钟周期后才能出结果。

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    物理服务器开启CpuSpeed引发的问题

    所以选择了Custom模式,把控制率的任务交给OS;OS内的cpuspeed调节CPU到最高性能模式。 大部分的设备使用方式1),在bios设置performance模式。 这样做可以避免用户误操作关掉了OS内的cpuspeed服务,导致cpu的情况。 值得提醒的是,当同时配置了方式1)方式2)时,方式1)起全部作用。CPU仍运行在最高性能模式并且开启睿加速。 【问题分析】 D厂商设备cpuspeed服务开启失败的原因是由于设备bios配置了performance模式,在这个模式下禁止OS控制CPU率。 如图中蓝框所示:CPU处于c0,c1运行,是最高率。红框所示:CPU所有核都打开了睿加速。最高睿达到了2.6G(只睿1或2个核时,最高睿才能达到3.1G)。 【重要提醒】 如果选择custom模式,OS去控制率,那么请务必开启cpuspeed,以及在启动内核参数限制率在c0和c1,才能得到cpu不变以及不异常死机,否则如果遗漏了(重新build内核,

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    获取cpu率的代码

    taskset是linux自带的一个命令,可用来将进程绑定到指定CPU 相关的函数有: sched_setaffinity, CPU_CLR, CPU_ISSET, CPU_SET, CPU_ZERO 如果不存在/usr/include/cpufreq.h #ifndef _CPUFREQ_H extern "C" int cpufreq_cpu_exists(unsigned int cpu ); extern "C" unsigned long cpufreq_get_freq_kernel(unsigned int cpu); extern "C" unsigned long cpufreq_get_freq_hardware(unsigned int cpu); extern "C" int cpufreq_get_hardware_limits(unsigned int cpu, unsigned long *min, unsigned long *max); #endif int main() {     //

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    cpu繁有序的忽高忽低

    上图: image.png CPU 忽高忽低的发现了吧,对于我这个纠结者,必须得弄清楚是怎么回事。 最后使用sar -u 2 1000   终于查到了 每到每分钟的1秒开始,有大量的CPU消耗。 image.png 最终想起来了,之前为了防止爆破狗设定的cron计划就是每分钟去执行一次。

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    CPU飙高,繁GC,怎么排查?

    这种情况可能的原因要有两种: 代码中某个位置读取数据量较大,导致系统内存耗尽,从而导致Full GC次数过多,系统缓慢; 代码中有比较耗CPU的操作,导致CPU过高,系统运行缓慢; 相对来说,这是出现率最高的两种线上问题 对于Full GC较多的情况,其要有如下两个特征: 线上多个线程的CPU都超过了100%,通过jstack命令可以看到这些线程要是垃圾回收线程 通过jstat命令监控GC情况,可以看到Full GC 这里我们基本上可以确定,当前系统缓慢的原因要是垃圾回收过于繁,导致GC停顿时间较长。 CPU过高 在前面第一点中,我们讲到,CPU过高可能是系统繁的进行Full GC,导致系统缓慢。而我们平常也肯能遇到比较耗时的计算,导致CPU过高的情况,此时查看方式其实与上面的非常类似。 简要的说,我们进行线上日志分析时,要可以分为如下步骤: 通过 top命令查看CPU情况,如果CPU比较高,则通过 top-Hp<pid>命令查看当前进程的各个线程运行情况,找出CPU过高的线程之后,将其线程

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    zabbix监控cpu达到80%后报警

    在zabbix监控中,默认cpu监控模板中的触发器,当负载在一定时间内(比如最近5分钟)超过5以上为报警阀值。 但是在实际场景中,由于服务器配置不一样,这个默认的cpu触发器用起来意义就不大了,这时候就需要我们手动自定义cpu的触发器了。 在cpu utilization中有一个cpu idle时间,即cpu的空闲时间,当空闲时间小于20%的时候就是cpu大于80%的时候。 所以cpu达到80%后报警的触发器配置如下: 名称:cpu user percent on {HOST.NAME} gt 80% 表达式:{Template OS Linux:system.cpu.util

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    腾讯云CVM48核CPU压制视体验

    分享视 我隐隐约约记得之前看过一个视,就是有关于云渲染的,大致就是把工程文件放到云服务器上,接着租一套按量付费的云服务器去进行一个视渲染。 像我压制视要吃的还是CPU,而且CPU的核心比较重要。还有其他的很多的选项,比如说什么内存比较大的呀,或者是显卡比较强的。 这个设置机就是密码以及安全组放行的一些设置,要是这个开启定时销毁很有意思。打开之后会自动定位1小时以后销毁,对于我这种只是暂时用一下的人来说是非常有用的,不会说因为超过了几分钟结果多扣了费用。 我这个忘了在服务器上试了,但是我试了同样是调用ffmpeg的格式工厂,也是跑不满cpu。 总之到这里的时候我已经有点迷茫了,我想要的是一个不需要太多额外功能,太多参数设置的视压制工具。 但是这次要好像没有谁跟我一样有这种奇葩的需求,所以非常的孤立无援。。。

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    基于调度器的 CPU机制--schedutil

    CPU策略 CPU模块要分为 3 块: CPUFreq 框架 为所有支持CPUfreq 提供了通用的代码基础结构和用户空间API。 从而更新 CPU 率。 当 CPU 负载超过 80% 时, 就会把 CPU 率调到最高,其他情况则会根据当前负载按比例计算率。 而基于调度器的 cpufreq governor 的要原理就是把各个 CPU 的 capacity 映射到 CPU 率,来完成调动作,capacity 越高,当前 CPU 负载越高,所以率也调的很高 一个是 ARM 和 Linaro 导的项目 - cpufreq_sched,属于 EAS 的一部分。而另外一个 Intel 导的项目 - schedutil。

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    板上来了一个新邻居,CPU慌了!

    板上的新邻居 “阿Q,快别忙了,马上去一趟会议室,领导有重要事情开会”,一大早,咱们CPU厂里的总线任就挨个到8个车间通知大家开会,神色有些凝重。 “什么事情,这么着急?” “听说是板上新来了一家单位,来抢咱们CPU工厂的饭碗了”,任小声的说到。 “还有这种事情?”,我二话没说赶紧起身出门了。 来到会议室,没想到大家都已经到齐了,就差我了。 ? 见我到来,领导开始讲话:“诸位,想必大家可能都有所耳闻,就在昨天,在咱们CPU工厂的不远处,板上新来了一家叫GPU的单位,公开抢我们饭碗,今天召集大家就是商讨应对之策” “GPU,我知道,就是图形处理器 小六有些不好意思的说到:“实不相瞒,在跳槽到这里来之前,我在另外一家CPU工厂上班,那里的板上就有个GPU。 他们要承接一些图形渲染相关的计算工作,不过他们都是执行一些固定的操作,计算电路都是固定的,根本都不具备可编程的能力,跟我们CPU那是没法比的” ? “小六,士别三日都当刮目相看,你有多久没见他们了?

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    CPU江湖:热血AMD死磕霸英特尔

    编者按: 英特尔和AMD是CPU界公认的两大王者,双方在CPU市场鏖战数十年,后起之秀AMD繁对英特尔的统治地位发起进攻。 在一系列基准测试中,Alder Lake Core i9-12900K 在单线程性能方面无可争议地领先,这是英特尔最贵的CPU。 AMD:CPU 超 左右滑动查看更多 (图: Tom's Hardware) 如上图所示,英特尔CPU提供更多的超空间,这意味着使用英特尔芯片可以获得更高的性能。 不过,英特尔的 K 系列芯片想要充分发挥超能力,需要搭配昂贵的 Z 系列板,还要花大价钱买一台高性能的散热器。然而一旦拥有了必要的部件,英特尔的芯片就相对容易发挥到最高性能。 总的来说,英特尔提供了更多的超空间,能达到的也更高,但这也要付出额外的代价。AMD的方式更适合入门级用户,比较容易就能实现基本的超,但性能也不会提升太多。  这局,英特尔胜。 英特尔 vs.

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