面对在线推理服务使用的GPU资源不断增加、GPU利用率普遍较低的挑战,美团视觉研发团队决定通过模型结构拆分和微服务化进行优化,他们提出了一种通用高效的部署架构,来解决这种常见的性能瓶颈问题。
随着CV算法在业务场景中使用越来越多,给我们带来了新的挑战,需要提升Python推理服务的性能以降低生产环境成本。为此我们深入去研究Python GPU推理服务的工作原理,推理模型优化的方法。最终通过两项关键的技术: 1.Python的GPU与CPU进程分离,2.使用TensorRT对模型进行加速,使得线上大部分模型服务QPS提升5-10倍左右,大量节约了线上GPU推理服务的成本。
有个服务调用了底层的lua脚本库,最后导致机器疯狂扩容,翻了3倍左右,cpu负载很高,当流量上涨时cpu可以达到60%以上,平均都在35%以上。
本文作者:和广强,腾讯 TEG 后台开发工程师 0 导语 性能优化是一条既充满挑战又充满魔力的道路,非常幸运如今基于 X86 的性能优化方法及工具已经比较成熟,在 TGW 产品架构即将变革之际,我们结合 X86 常用的性能优化方法与工具,深入分析 DPDK 版本 TGW 转发架构与流程将 TGW 转发性能从 13Mpps 优化到 50Mpps;本文带你穿越下一代 TGW 性能优化之旅,快上车吧。 1 前言 目前腾讯突破“双百”里程碑(服务器超过 100W 台,带宽峰值超过 100T)其所承载的业务
在 Android 中 , 出现 动画掉帧 , 页面切换白屏 , 卡顿 , ANR 等情况 , 说明应用该进行 CPU 优化了 , CPU 优化主要是针对 线程 进行优化 , 如将耗时操作从主线程转移到子线程或服务 , 检查是否有线程没有及时关闭的泄漏情况 ;
代码中存在无限循环或者条件判断错误导致的死循环,使得CPU一直在执行相同的操作,导致CPU利用率达到100%。
内存屏障 , 又称为 " 屏障指令 " , 用于保证 " 编译器 “ 或 ” CPU “ 访问内存时 , 保证 按照顺序执行 , 即 ” 内存屏障 之前 “ 的指令 与 ” 内存屏障 之后 " 的指令 不会犹豫 编译器 和 CPU 优化导致 顺序混乱 ;
本篇文章属于计算机组成原理的开篇之作,主讲影响计算机性能的因素与提升的计算机性能的路径。 关键词: 性能,CPU,响应时间,主频,功耗,电压,并行…
这一篇文章是iOS性能优化系列文章的的第二篇,主要内容是关于列表流畅度的优化。在具体内容的阐述过程中会结合性能优化的总体原则进行阐述,所以建议大家在阅读这篇文章前先阅读一下上一篇文章:iOS性能优化系列篇之“优化总体原则”。
总第492篇 2022年 第009篇 GPU等专用芯片以较低的成本提供海量算力,已经成为机器学习领域的核心利器,在人工智能时代发挥着越来越重要的作用。如何利用GPU这一利器赋能业务场景,是很多技术研发者都要面临的问题。本文分享了美团外卖搜索/推荐业务中模型预估的GPU架构设计及落地的过程,希望能对从事相关应用研发的同学有所帮助或启发。 1 前言 2 背景 3 外卖搜推场景下的精排模型 4 模型服务架构概览 5 GPU优化实践 5.1 系统优化 5.2 计算优化 5.3 基于DL编译器的自动优化 6 性能表
上一篇:【swoole4.0】一次qps提升之旅(一) 我们介绍了如何使用tideways_xhprof,这一篇将介绍 当拿到性能分析数据后,如何看,以怎么看
这次优化,从接触学习压测工具开始,到昨天优化告一段落,断断续续持续了有3、4天左右。感谢团长、双太、drog、温总在优化过程中提供的帮助和建议!
数据库向量化是一项工程性很大的挑战,但可为StarRocks等实时分析引擎提供数量级性能提升。
【Android 性能优化】布局渲染优化 ( 过渡绘制 | 自定义控件过渡绘制 | 布局文件层次深 | GPU 过渡绘制调试工具 | 背景过度绘制 ) 讲解的是布局文背景设置 , 导致的 GPU 渲染过程中过度绘制 , 如何调试 GPU 渲染 , 主题背景与布局背景设置造成的过度绘制 , 及推荐处理方案 , 删除主题背景 ;
Linux作为一个强大的开源操作系统,广泛应用于服务器、桌面、嵌入式设备等领域。然而,随着应用复杂性的增加和硬件资源的有限,Linux系统性能优化变得越来越重要。本文将从多个方面详细探讨Linux性能优化的方法和技巧,帮助读者更好地发挥系统的潜力。
我们应对单台应用服务器做压力测试,你只有知道了单台能够承受多少才能知道集群能承受多少。
要提高新加坡服务器的CPU利用率,通常需要优化应用程序和操作系统的配置,以确保服务器资源得到更有效地利用。以下是一些方法来提高CPU利用率:
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
现有的分布式 DNN 训练架构无法充分利用异构资源实现高性能训练。近期,来自字节跳动和清华大学的研究人员提出一种新型分布式 DNN 训练架构——BytePS,解决了这一问题,实现了大规模训练性能的显著提升。这项工作已在国际顶级计算机系统会议 OSDI’20 上发表,其开源代码在 GitHub 上获得 2400 stars。
在日常使用MySQL的过程中,会遇到 CPU 使用率过高甚至达到 100% 的情况。CPU飙升会导致数据库无法连接,事务无法提交等一系列问题。本文基于日常问题处理介绍造成CPU飙升的原因以及解决方法。
开发过程中我们多少都会关注服务的性能,然而性能优化是相对比较困难,往往需要多轮优化、测试,属于费时费力,有时候还未必有好的效果。但是如果有较好的性能优化方法指导、工具辅助分析可以帮助我们快速发现性能瓶颈所在,针对性地进行优化,可以事半功倍。
① 承担工作多 : GPU 没有出现之前 , CPU 要承担很多工作 , 如逻辑运算 , 内存管理 , 显示控制 , 界面渲染 等操作 ;
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。
在现今的信息时代,微服务技术已成为一种重要的解决方案,微服务技术可以使系统的规模和功能变的更加灵活,从而获得更高的可扩展性和可用性。然而,微服务调用中出现的超时问题,却也成为系统可用性的一大隐患。超时会导致客户端的性能下降,甚至可能无法正常工作。本文针对超时问题,提出相关的优化手段,降低微服务调用超时的风险。
① 组件背景 : 每个组件每设置一次背景 , 该组件的区域就会增加一层绘制 , 如 LinearLayout 线性布局设置背景颜色 , TextView 设置背景颜色 , 都会增加该组件区域内的过渡绘制 ;
系统性能是系统设计、实施中的重要目标。这里简单小结下影响系统性能的几个常见因素,以及优化方案。
MySQL调优对于很多程序员而言,都是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。
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。
编写正确的并发程序对我来说是一件极其困难的事情,由于知识不足,只知道synchronized这个修饰符进行同步。 本文为学习极客时间:Java并发编程实战 01的总结,文章取图也是来自于该文章
微软刚刚开源了Transformer的突破性优化,大大提升了CPU和GPU上的推理速度。
在深度学习大规模落地边缘端场景的今天,如何最大程度降本增效,是企业与开发者共同关注的话题。其中,模型的训练与推理是两个关键环节。
java高并发系列第3篇文章,一个月,咱们一起啃下java高并发,欢迎留言打卡,一起坚持一个月,拿下java高并发。
可能是为了适应S7-1500操作系统的新功能同时还要保持原有操作习惯的原因,相对于S7-300/400,S7-1500中数据块功能和参数更多,操作灵活的同时也会感觉到可操作的地方太多了,所以详细了解DB块这些功能非常必要,否则会感到无从下手。S7-1500数据块DB带来最大变化就是优化DB,今天就介绍一下优化DB与非优化DB的区别。 S7-300/400中操作的数据块DB,在S7-1500中就是我们所说的非优化DB,所以S7-300/400移植后的程序块都是非优化的(除了DB外,FC、FB和OB也有优化和非优化的区分)。优化和非优化DB的区别如下:
自从上次修改backlog之后, Silly的IO能力,就一直以少量(约4~6K)的差距落后于redis,却一直找不到原因。
但是计算机系统是非常庞大的,包含了计算机体系结构、操作系统、网络、存储等,单单拎出任何一个方向都值得我们去研究很久,因此,我们在分析系统性能的时候,可能会碰到一些无法解释的问题或者现象,程序员必须了解的性能延迟指标 我们可以借助一些理论去帮助我们去进一步推断和解决问题。
张翔 腾讯高级前端开发工程师、腾讯云前端性能监控(RUM)核心开发。主要负责前端性能监控系统中的上报服务层模块的设计与实现。 前言 往期我们介绍了 前端性能监控 (RUM) 接入层服务高并发优化实践 ,我们针对缓存模型进行重新设计与优化,相信不少用户也感受到了 RUM 前所未有的流畅。 腾讯云前端性能监控(RUM) 系统中,接入层服务时刻承受着平均上百万 QPS 的上报请求,所以对于服务端的性能要求是极其高。接着往期 前端性能监控 (RUM) 接入层服务高并发优化实践 说的缓存模型,本次我们将带为您潜入 G
这是一个速度决定一切的时代,我们的生活在不断地数字化,线下的流程依然在持续向线上转移,转移过程中,作为工程师,我们会碰到各种各样的性能问题。
CTR模型在互联网的搜索、推荐、广告等场景有着广泛的应用。近年来,随着深度神经网络的引入,CTR模型的推理对硬件算力的要求逐渐增加。本文介绍了美团在CTR模型优化的实践。通过分析模型结构特点,结合GPU硬件架构,我们设计了一系列流程对模型进行定制优化,达到了降低延迟、提高吞吐、节省成本的目标。
这篇文章是对 OSDI20 的 Best Paper hXDP: Efficient Software Packet Processing on FPGA NICs 的阅读笔记,感兴趣的同学可以点击阅读原文查看论文的 paper,slide 和 video。
为更好的帮助DBA运维数据库,腾讯云将于每月12日在社群直播开展DBbrain诊断日,腾讯云高级产品经理迪B哥直播解析经典数据库运维难题,结合腾讯云数据库智能管家DBbrain的能力,为大家提供问题优化思路和方法,玩转数据库! 本期诊断日主要分享内容:如何使用智能管家DBbrain解决MySQL实例CPU使用率过高的问题? 1 前言 在使用MySQL的过程中,经常会遇到由于数据库性能问题导致的业务故障。对于研发、运营、产品等非运维职能的同事来说,往往更愿意请DBA来协助定位问题和优化。如果公司确有DBA
Shan Zhou,携程算法专家,主要负责携程度假AI应用在CPU和GPU平台的性能优化,涉及计算机视觉,自然语言处理,机器翻译和语音处理等多个领域。
MySQL 对于很多 Linux 从业者而言,是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行 MySQL 的优化之前必须要了解的就是 MySQL 的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL 的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。
JDK8中引入了@Contented,不过这个注解在sun包中,如下List-1
MySQL对于很多Linux从业者而言,是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰。在进行MySQL的优化之前必须要了解的就是MySQL的查询过程,很多的查询优化工作实际上就是遵循一些原则让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。
我们在开发的过程中,可能经常会遇到测试的一些反馈,就是APP运行卡顿的问题。我们通常所讲的卡顿问题都是因为渲染掉帧的问题引起视觉上的卡顿感。所以了解渲染机制,我们在项目的开发过程中,可以有意识的少挖坑。同时要打造一款精品的应用,注意渲染优化也是非常重要的一件事情。
腾讯云服务器是很多人在使用的国内云服务器,占据了国内云服务器市场相当的份额。其稳定性和快速访问速度都有目共睹。经过一段时间的使用之后,我们的业务已经有了一定的访问量,这时候经过调整、优化服务器性能的阶段,可能偶尔会有服务器变慢、卡顿的情况发生,反复调试后排出了程序错误和服务器错误的可能,那么时间久了我们会考虑是否是服务器配置已经满足不了业务需求了,这时候如何判断腾讯云服务器是否要升级配置呢?下面魏艾斯博客根据个人的使用经验来解释一下这个问题。
在Android项目开发工程中,功能开发只是其中的一部分,更多的时候是优化,优化除了个人的良好习惯,往往还需要借助第三方工具。本文罗列Android优化过程中的一些常用工具借助这些工具,可以很方便的帮助我们进行性能的分析,进而进行产品的优化。Android应用优化主要从页面优化,内存优化,电量优化,GPU优化和网络优化等方面着手,涉及的知识也比较广泛,下面是优化的一些常见工具。
面试者内心狂喜,这题刚背过:『Java内存主要分为五大块:堆、方法区、虚拟机栈、本地方法栈、PC寄存器,balabala……』
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