软件介绍 AS SSD Benchmark 是一款 SSD 固态硬盘测试工具，可测试固态硬盘（SSD）的性能。该工具包含六个综合和三复制测试。...专门用于 SSD (固态硬盘)的传输速度测试工具，当然也可以用来测式 普通的硬盘。 注意：该软件需要在Net 环镜下才能运行，请安装 .net framework V2.0 可再发行组件包 ?...软件功能 在测试结束时生成读取、写入和整体性能的三个值。压缩试验结果使用图形显示，X 轴表示数据的可压缩性（0% – 未压缩，100% – 完全可压缩）；Y 轴表示数据传输速率。...这三个文件夹都是使用操作系统的复制命令复制的，此测试会启用缓存，会实时显示 SSD 的读取和写入操作性能，结果取决于使用的 Windows 操作系统。...压缩测试： 测试速度取决于读取和写入数据的可压缩性。此测试是有针对性的填充随机数据 0，数据 0 是很容易被压缩的，而其它随机数据几乎是不可压缩的。 更新日志 顺序 NVMe 测量更准确。
SSD写基本原理 SSD数据的写入叫作 Program，先去擦除（Erase），然后再写入。 而机械硬盘，是通过覆盖（Overwrite）来进行的。...SSD使用寿命 SSD使用寿命，其实是每一个块（Block）的擦除的次数。 目前SLC 的芯片，可以擦除的次数大概在 10 万次，MLC 就在 1 万次左右，而TLC 和 QLC 就只在几千次了。...SSD的控制器FTL FTL（Flash-Translation Layer，闪存转换层），实现名为磨损均衡（Wear-Leveling）的技术，用于尽可能减少block的擦除次数，延长SSD的使用寿命...使用 cron 按计划执行 fstrim (推荐) cd /etc/cron.daily sudo touch ssd-fstrim && sudo chmod a+x ssd-fstrim sudo...nano ssd-fstrim 文本内容： #!
需要说明的是在这些测试场景中我并不打算压测这些卡的性能极限，而是对比相同容量下 ScaleFlux 存储设备 和Intel SSD的性能表现。...从压测结果上看，和ScaleFlux 声明的一样，在数据可压测的情况下，MySQL 在 ScaleFlux设备上的性能明显优于 Intel SSD ,在高并发场景下，性能优势明显。...从结果上来看 ScaleFlux 存储设备上的MySQL 性能优势比较明显。一个影响性能的因素是SSD存在写放大。...当数据量达到一定容量比例，SSD会进行类似垃圾回收的任务，耗费资源，影SSD的写能力。 Disk Latency ?...ScaleFlux 存储设备提供更高的 IOPS 约Intel SSD 的2倍。更高的IOPS 意味着MySQL 的QPS/TPS 更高,性能更好。下面的图也说明了这一点。
现在的企业级NVMe SSD的性能真是让人震撼，有些SSD的性能动辄上百万IOPS，延迟20μs~1ms（视队列深度），冬瓜哥这辈子恐怕都用不了这么高的性能。...估计多数人都没有摸过高性能U.2接口NVMe SSD在加电之后的壳温，可以摸一下，虽然赶不上CPU壳温，但是基本上烫人程度已经达到你不会忍受3秒钟时间。...看来互联网后端是不是应该做个性能预期了，短期内不要再期望单块NVMe SSD的性能更高了，100万IOPS@1ms时延，基本上封顶，再高的话功耗就会是个很大问题了。...在这些存储系统中，单块SSD的性能其实已经起不到决定性作用，这些系统中对硬盘的管理，前端的缓存，I/O路径的优化，才是决定性作用，也就是说，你用性能高20%的SSD插到系统中，整体性能的提升可能远不到20%...综上，企业级NVMe SSD，除了性能，冬瓜哥觉得，可靠性稳定性当然是第一位的，但是功耗、双端口这两个特性，恐怕是企业级NVMe SSD后续发展中必须考虑的特性了。
但是测试结果信息量较少，只能作为参考量，更多读写模式和测试信息：可以使用dd 命令参数来配置： 使用conv, iflag, oflag 三个变量可以配置dd 命令的复制模块式，读取模式和写入模式； conv...性能测试： PCIe-SSD Optane: dd if=/dev/urandom of=..../optane.bin bs=256k count=102400 (顺序写 25GB的随机数据) M.2-STAT-SSD: dd if=/dev/urandom of=..../m2sata.bin bs=256k count=102400 (顺序写 25GB的随机数据) M.2-NVMe-SSD: dd if=/dev/urandom of=..../sata.bin bs=256k count=102400 (顺序写 25GB的随机数据) SSD性能参考链接： https://ssd.userbenchmark.com/
使用SSD增强Ceph性能并对比测试 几年前，用Proxmox Virtual Environment（一个VMWare Vsphere的开源替代，以后简称PVE）搭建了一个测试云平台，使用了PVE自带的分布式存储...当时没有考虑存储性能的问题，只是用一个万兆交换机把几个节点的几十块磁盘链接起来，后来在使用中感觉读取速度还行，写入确实太慢了。翻了些关于ceph的优化的文章，最好的办法是使用固态硬盘作为日志和缓存。...，ceph读性能大胜（应该是分布式读取的好处）。...无缓存的情况下，ceph无论读写性能简直惨不忍睹。 总结 通过上面的测试，大家都能感受到缓存对存储性能的巨大提升，我们也能更好的理解为什么存储硬件商们纷纷宣传自己的SSD缓存了。...如果你的分布式存储性能不高，立刻上SSD做缓存！当然，钱多的可以全SSD。 附 1.
说明：使用hdparm可以测试SSD硬盘性能，数据准确。
说明 前段时间匆匆地为老PVE(Proxmox Virtual Environment)集群的CEPH增加了SSD，之后匆匆地简单对比记下了写了那篇“使用SSD增强Ceph性能的比较测试”，之后才反应过来...block.wal、block.db和数据分区 block.wal:用于BlueStore的内部日志或写前日志 block.db:用于存储BlueStore的内部元数据,基于RocksDB实现，类似索引提高性能...访问顺序：wal>db>根 这里就提到第一个坑： 使用pve自带的图形操作界面创建OSD，即使是在指定了”日志/数据库磁盘”为SSD的情况下，也只会在SSD上生成一个大小为1G的block.db，然后在数据盘上分出一个容量...安装SSD 关机打开服务器的盖板，把SSD插入服务器的PCIe插槽，然后重新通电开机。...我这里就按10G和40G来分了，反正SSD有这么大。
写一个很简单的report例如ZWEB，里面很简单的调用function module CRM_IBASE_GET_DETAIL，读取一个hard code的IBASE ID对应的hierarchy。...从结果我们可以得知，56.73%的时间花在subroutine GET_STRUCTURE_COMPLETE_EXT上，其中30.32%花在读取IBASE header信息上，25.1%的时间花在读取IBASE...如果想知道Product/Object的读取是发生在哪张表里的，只需要进一步展开SAT的记录，双击最低层的subroutine READ_MULTIPLE_CURRENT_DB, ?
如果在ubuntu1804上使用mysql，在做大量数据写入时，建议按照如下文档做优化，性能立即提高 2.5 倍： https://codeistry.wordpress.com/2020/01/16/
不同于具有机械运动结构的 HDD，SSD 全数字化的存储方式能够提供优异的响应时间和卓越的小文件性能。并且未来的发展空间巨大，而唯一制约 SSD 的，就是成本。...如何评价一款 SSD 对于 HDD 的性能表现可以通过连续读取速度，连续写入速度和寻道时间三项指标来评测，然而这并不完全适用于 SSD。...就目前而言，市面上任意一款 SSD 的连续读写性能，几乎都能达到双 400MB/S 以上，但日常使用中却并没有对应的使用场景。正如上文所述，对流畅度起到决定性作用的，是小文件的存取性能。...它的计算公式如下： 综合得分 = 连续写入*0.15 + 连续读取*0.1 + 4k单队列深度读取*2 + 4k单队列深度写入 + 4k 64队列深度写入 + 4k 64队列深度读取*1.5 以 reizhi...再加上默认的测试大小为 1GB ，对于 TLC 产品而言只能够反映缓冲区的性能，严重偏离实际。 所以 AS SSD 本身并没有问题，但它的跑分不具有参考价值。
// SSD硬件测试 // 这两天有一个临时性的小任务，使用fio工具对SSD磁盘进行硬件测试，fio这个工具之前没有用过，这两天简单研究了一下这个工具，把一些常用的参数在这里说明一下。...fio工具可以对磁盘进行压力测试，通常情况下，我们比较关心的磁盘的性能指标有： l IOPS（每秒执行的IO次数） l bw（带宽，每秒吞吐量） l lat（延迟，每次IO操作的延迟） 这里插入一个...的，可以适当调大这个值，来让你的MySQL服务性能更好。...-name=mytest 其中，每个参数的意义如下： filename 测试文件名称，通常选择需要测试的盘的data目录下面的一个文件 direct 测试过程绕过机器自带的buffer，直接从磁盘读取数据...例如，我可以用一个配置文件混合包含SSD和HDD，但是设置分组(group)把IO单独汇总。我现在还没涉及这个功能，但未来会用到。
作者：薛坤军 编辑： 陈人和 前 言 - SSD理论总结（SSD: Single Shot MultiBox Detector） - 关键源码分析:https...://github.com/balancap/SSD-Tensorflow Model SSD模型采用VGG16作为基础网络结构(base network)，在base network 之后添加了额外的网络结构..._300_vgg'): """SSD net definition...# Tries to follow the original implementation of SSD for the order....'): """Encode groundtruth labels and bounding boxes using SSD net anchors.
有很多新手第一次认识云硬盘的时候，不知道它是做什么的，便会发出这样的疑问，高性能云硬盘干嘛用的？还有普通云硬盘以及SSD云硬盘，它们三者又有哪些区别呢。...大家不要担心自己的问题该怎么样解决，小编特意为大家整理了高性能云硬盘干嘛用的这个话题文章，希望对大家有所帮助，欢迎阅读。...普通云硬盘，高性能云硬盘和SSD云硬盘的区别 首先我们可以了解一下普通云硬盘，云硬盘可以为云服务器的独立硬盘使用，可以为大家提供数据存储，同时可靠性得到了相关的保证，是一种低成本，可靠，能用，还可以定制化的网络设备...其次我们再看一下SSD云硬盘的能力，它是具有低时延，还可以高随机IOPS的功能，可以说是具有SSD存储介质。最后我们再来讨论一下高性能云硬盘和，其实这个的性能主要是介于它们二者之间。...看完上文之后，想必大家对高性能云硬盘干嘛用的都有了初步的了解，小编在文章中还给大家着重介绍了普通云硬盘，高性能云硬盘和SSD云硬盘的区别，如果对这些内容想要更深入了解，建议大家多看看我们的网站，里面有很多资讯值得大家学习
如果你拥有一个安装SSD的电脑，而且已经安装了Windows操作系统。如果这台电脑在出厂OEM 系统分区但都已经被你改变了或者是全新的硬盘，那么这篇文章可能适合你。...输入 “list disk” (注意 SSD的驱动器编号 drive number ). 3.) 输入 “select disk n” (n= 驱动器编号) 4.)...输入 “ECCmd -partition” (这个命令使 ExpressCache 使用整块 SSD ) 8.) 搞定! 输入 “ECCmd -info” 确认状态....以上是仅仅启用SSD 缓存，如果需要一起安装Intel Rapid Start和ExpressCache，请参照下面的步骤，很详细，就不再照抄了。...The above steps created a hibernation partition on the SSD drive approximately equal to your RAM.
原始版本 直接使用pandas读取整个Excel文件，再从中取列名。这种场景对于小的Excel文件还适用，但数据量上升到10M+时，取个sheet name要26s之久。几乎无法忍受。
请问还有什么高效的读取大文件的方法吗？...我对 BufferedReader 与 NIO 读取文件效果做了一个简单的测试 测试结果： 根据测试 BufferedReader 与 NIO 读取效果是差不多的.
SSD也是第一个对此作了研究的： ? 与YOLOv1 (下面的那个网络) 相比，SSD的basemodel设置为去掉了fc的VGG。 ?...SSD是第一个 全fcn (即不带有fc层) 的检测算法。...Thinking 后续的SSD本质上用的还是naive的feature map。自从看到FPN发明的“语义加强版feature map”，SSD也引入之，进化成了DSSD。...自从真正的high-accuracy real-time detector —— RetinaNet出现后，SSD就更没有立足之地了。 我是先看YOLOv2再看的SSD。...---- [1] SSD: Single Shot MultiBox Detector [2] 深度学习论文笔记：SSD [3] 检测任务专题1: SSD在训练什么 [4] SSD关键源码解析
https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/82910063 SSD: Single Shot MultiBox Detector...ECCV2016 https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 针对目标检测问题，本文侧重的是 速度+精度 对于 300×300 图像，SSD achieves...SSD 首先用一个 base network（一组卷积网络层组成） 1） Multi-scale feature maps for detection 在多尺度特征图上进行目标检测 2） Convolutional
参考：SSD目标检测 SSD的原理介绍可以参见：SSD原理介绍 2.环境准备。...3.下载SSD框架源码。 选择的是tensorflow版本的：SSD_tensorflow checkpoints文件夹下的压缩包解压，pycharm新建项目后应该张这个样子： ?...if 'ssd_net' in locals() else None # 调出基于VGG神经网络的SSD模型对象，注意这是一个自定义类对象 ssd_net = ssd_vgg_300.SSDNet(...SSD 模型参数 ckpt_filename = '...../demo/desk.jpg' # 读取图片 img = mpimg.imread(path) # 执行主流程函数 rclasses, rscores, rbboxes = process_image
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