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WMI-Win32_Processor CPU

Manufacturer --处理器的制造商 MaxClockSpeed --处理器的最大速度,以MHz为单位 Name --处理器的名称 NumberOfCores --芯为处理器的当前实例的目 核心是在集成电路上的物理处理器 NumberOfEnabledCore --每个处理器插槽启用的内核 NumberOfLogicalProcessors --用于处理器的当前实例逻辑处理器的量 在处理器家族处理器的版本 SystemCreationClassName --创建类名属性的作用域计算机的价值 SystemName --系统的名称 ThreadCount --每个处理器插槽的线程 UniqueId --全局唯一标识符的处理器 UpgradeMethod --CPU插槽的信息 Version --依赖于架构处理器的版本号 VirtualizationFirmwareEnabled

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Linux系统中使用GCC CPU优化代码编译

Linux系统中使用GCC CPU优化代码编译 使用特定的GCC可以使编译出的程序执行效率有较大提升。 具体如下: 1、优化原理: 在编译程序时,借助传递的方法,使用与系统CPU相匹配的gcc,编译出的程序就是为系统CPU而进行特定优化过的,因而执行速度和效率都会是最好。 (2)使用传递方法进行编译:(以Pentium4 CPU为例) 此处以编译Apache为例说明如何使用传递: # tar xzvf httpd-2.0.55.tar.gz # cd httpd- 下面对其中的一些进行具体说明: -O3:相对于-O、-O1、-O2,-O3开启了所有GCC支持的优化特性; -msse2:开启CPU所支持的sse2指令集; -mmmx:考-msse2 -mfpmath -march在某些CPU型号中不可用!) -pipe:使用管道(pipe)方法替代临时文件方法在编译的不同阶段之间进行通讯。

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    俄罗斯自研 Elbrus CPU 曝光,CEO 年近九旬仍未退休

    By 超神经 内容提要:俄罗斯自研 CPU 最近曝光,虽然比起主流产品仍存在较大差距,但是这也是俄罗斯在自研道路上的一大进展。 近日,俄罗斯 MCST(Moscow Center of SPARC Technologies,莫斯科 SPARC 技术中心)自主研发的八核芯片 Elbrus-8C 曝光,这是继非商用 CPU 之后 MCST 官方近日公布了详细。 资料显示,该芯片目前采用 28nm 制程工艺(Intel 最新一代处理器采用 10 nm 工艺)。 ? 之前 2015 年发布的 Elbrus 4C 为 65 nm 制程 与大多其他复杂芯片一样,它是一种面向编译器的设计,因为大多优化都发生在编译器级别。 芯片具体见下表: ? 不过话说回来,虽然单独看性能,Elbrus-8C 与市面在售处理器相比依然比较落后,但这样的设计能力,已经赶超全球 95% 以上的国家能力了。

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    AMD发布“全球单核性能最快”CPU碾压英特尔,性能提升47%

    这次带来的,是具有x86服务器CPU上“全球最快单核性能”的EPYC Rome 7Fx2系列。 新的三款CPU,是第二代霄龙处理器产品线的补充,属于8核心、16核心和24核心处理器中的顶级产品。 话不多说,具体如何,我们一起来看。 全球单核性能最快CPU AMD EPYC(霄龙)处理器,面向据中心。 而新推出的7F32、7F52和7F72三款CPU,则有冲击英特尔在单核性能方面传统领导地位之势。 比之去年推出的8-24核二代霄龙CPU,时钟频率至少提升500MHz,三级高速缓存容量继续扩大。 这对于与执行核心紧密相关的工作负载(如关系型据库、高性能计算和超融合基础架构应用)而言,收益着实诱人。 ? 另外,据AMD据,其16核的EPYC 7F52在整性能和浮点性能上也要比Intel Xeon Gold 6242和Xeon Gold 6246R出色。 ?

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    简单理解k8s资源限制cpu计量单位

    一、说明 requests:代表容器启动请求的资源限制,分配的资源必须要达到此要求。 limits:代表最多可以请求多少资源。 单位m:CPU的计量单位叫毫核(m)。 一个节点的CPU核心量乘以1000,得到的就是节点总的CPU量。如,一个节点有两个核,那么该节点的CPU总量为2000m。 二、下面以两个CPU核心举例: 示例一: resources: requests: cpu: 50m #等同于0.05 memory: 512Mi limits: 0.05个核除总核量2就是2.5%了,0.1个核除总核就2是5% 示例二: resources: requests: cpu: 100m #等同于0.1 memory: 0.1个核除总核量2就是5%了,0.2个核除总核2就是10% 示例三: 如下图,如果k8s启用了prometheus监控系统,那么下图表示限制200m也就是0.2个核,单个pod最高可以跑到0.2

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    Windows上通过命令行限制CPU

    在命令行窗口使用下面的命令来启动自己的程序 start /WAIT /affinity 0x1 app.exe (只使用第一个CPU) start /WAIT /affinity 0x2 app.exe (只使用第二个CPU) start /WAIT /affinity 0x4 app.exe (只使用第三个CPU) start /WAIT /affinity 0x8 app.exe (只使用第四个CPU ) start /WAIT /affinity 0x3 app.exe (只使用第1,2个CPU) start /WAIT /affinity 0x7 app.exe (只使用第1,2,3个CPU) start /WAIT /affinity 0xf app.exe (只使用第1,2,3,4个CPU) 上面命令中 “/WAIT” 是用来指定运行应用程序时等待应用程序退出,而不是在后台运行。

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    linux 下查看cpu 内核等命令

    linux 下查看cpu 内核等命令 # uname -a Linux euis1 2.6.9-55.ELsmp #1 SMP Fri Apr 20 17:03:35 EDT 2007 指long mode, 支持lm则是64bit) ======================================== 查看linux系统版本,内核,CPU,MEM,位的相关命令 1.查看版本 mmx fxsr sse sse2 ss ht tm pbe nx lm pni monitor ds_cpl tm2 xtpr bogomips        : 3981.31 3.查看操作系统位 libc.so.6 (0x00b2f000)         /lib/ld-linux.so.2 (0x00a49000) shell 脚本统计 通过shell脚本,获取 linux 系统名称、机器位cpu、内核、内存等信息: #!

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    性能分析之dubbo性能导致单cpu

    对于dubbo这种配置如此之繁杂的玩意来说,配置更需要麻烦。之前我整理过dubbo和性能相关的,有比较直接的关联关系的大概就有四十几个(包括消耗者和生产者)。 比如说linux的(下图中红色为性能,做了标识): ? 上图只是展示了一部分,全部是什么样的呢? ? 这样算一屏的话,大概有三屏的。 并且一个问题,导致的问题表象都会让你觉得非常不理解。 有时候我们费了几天的劲分析了一个问题,最后发现是一个导致的,改一下就性能大涨,会觉得特别不值得,想骂人的感觉有没有? 有的人看着写文章中一个性能问题,觉得到最后改一个IP、改一个、改一行代码、改一个SQL,就会觉得性能问题无非就是这样嘛。 但是你想过没有,这个过程中要分析多少据?做多少实验?要多有耐心? 因为这个问题比较简单,记录下来,就是为了告诉玩性能的人们,你要关心性能配置。 应该说,什么都得关心,缺少一个环节,就是知识的盲区。

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    Linux查看物理CPU、核、逻辑CPU

    # 总核 = 物理CPU X 每颗物理CPU的核 # 总逻辑CPU = 物理CPU X 每颗物理CPU的核 X 超线程 # 查看物理CPU cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l # 查看每个物理CPU中core的个(即核) cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq # 查看逻辑CPU的个 cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l #查看CPU信息(型号) cat /proc/cpuinfo | grep 而每个核可以有多个逻辑cpu(通过processor区分判断)。 一个核通过多个逻辑cpu实现这个核自己的超线程技术。 也就是一个物理核包含多个逻辑CPU 转:https://www.cnblogs.com/emanlee/p/3587571.html

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    Linux查看物理CPU、核、逻辑CPU

    总核 = 物理CPU X 每颗物理CPU的核 查看物理CPU cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l 查看每个物理 CPU中core的个(即核) cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq 查看逻辑CPU的个 cat /proc/cpuinfo| grep "processor 查看CPU信息(型号) cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c 查看内存信息 cat /proc/meminfo

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    【工控技术】如何对 S7-1500 CPU 和 S7-1200 CPU 之间的 ModbusTCP 通信进行编程和化 ?

    S7-1500 CPU 和 S7-1200 CPU 之间可以实现 Modbus/TCP 的通信。 在 S7-1500 CPU 和 S7-1200 CPU 中调用 “MB_CLIENT” 和 “MB_SERVER” 指令并化。 S7-1500 CPU 的第一个连接作为Modbus TCP 客户机。S7-1200 CPU 作为 Modbus TCP 服务器。 图 01 在 S7-1500和S7-1200 CPU 的用户程序中调用 "ModbusClient"指令并化,该功能块内部调用"MB_CLIENT" 指令。 在 S7-1500和S7-1200 CPU 的用户程序中调用 "ModbusServer"指令并化,该功能块内部调用"MB_SERVER" 指令 。

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    week04_python函

    定义中的列表成为形式,只是一种符号表达,简称形 调用: 函定义,只是声明了一个函,它不会被执行,需要调用 调用的方式,就是函名加上小括号,括号内写上; 调用时写的是实际,是实实在在传入的值 () 函     调用时传入的要和定义的个相匹配(可变例外) 位置:     def f(x, y, z)调用使用f(1, 3, 5)     按照定义顺序传入实 ;     位置可变和关键字可变都可以收集若干个实,位置可变收集形成一个tuple, 关键字可变收集形成一个dict;     混合使用的时候,可变要放到列表的最后,普通需要放到列表前面 , 位置可变需要在关键字可变之前; keyword-only: keyword-only(Python 3加入)   如果在一个星号后,或者一个位置可变后,出现的普通 规则:   列表一般顺序是,普通、缺省、可变位置、keyword-only(可 带缺省值)、可变关键字 def fn(x, y, z=3, *args, m=4, n

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    Python函总结(位置、默认、可变、关键字和命名关键字)

    Python函多达5种,不像Java那样只有一种,而是像C++那样提供默认,除此之外,还提供可变、关键字、命名关键字,这样就使得Python函变得十分复杂。 Python类型: - 位置(positional arguments,官方定义,就是其他语言所说的) - 默认(类似C++的默认) - 可变 - 命名关键字 - 关键字 位置 位置(positional arguments)就是其他语言的,其他语言没有分的种类是因为只有这一种,所有都遵循按位置一一对应的原则。 关键字 Python的可变以tuple形式传递,而关键字则是以dict形式传递。 即可变传递的是值,关键字传递的是名:值键值对。 正如默认必须在最右端一样,使用多种时也对顺序有严格要求,也是为了解释器可以正确识别到每一个。 顺序:基本、默认、可变、命名关键字和关键字

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    物理CPU CPU 逻辑CPU 几核几线程的概念详解

    物理CPU 物理CPU就是计算机上实际配置的CPU。 在linux下可以通过指令 grep ‘physical id’ /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l 来查看你的物理CPU cpu就是指CPU上集中的处理据的 cpu核心个,单核指cpu核心一个,双核则指的是两个。 在之前没有多核处理器的时候,一个CPU只有一个核,而现在有了多核技术,其效果就好像把多个CPU集中在一个CPU上。当计算机没有开启超线程时,逻辑CPU的个就是计算机的核。 而当超线程开启后,逻辑CPU的个是核的两倍。实际上逻辑CPU量就是平时称呼的几核几线程中的线程量,在linux的cpuinfo中逻辑CPU就是processor的量。

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    Tensorflow限制CPU

    安装 这里使用 Pip 来安装 Tensorflow CPU 版 $ sudo pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu 限制CPU 对于上面用到的手写识别例子来说,需要修改文件 /usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/models/image/mnist/convolutional.py as s: 修改后 cpu_num = int(os.environ.get('CPU_NUM', 1)) config = tf.ConfigProto(device_count={"CPU,然后再次运行手写识别例子 $ export CPU_NUM=2 $ python -m tensorflow.models.image.mnist.convolutional 运行后,使用 top 命令来查看程序的 CPU 使用情况。

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    化(三):嗅探

    在之前的随笔中我提到过嗅探,这是非常重要的概念。下面我们深入的研究一下嗅探…     首先我们知道批处理可以是化的或者非化。 嗅探在这两种类型中是完全相同的。它的行为在两种计划中是完全一样的。因此我们这里不去讨论类型,只关心化批处理本身的作用。 什么是嗅探? 就好像的值被硬编码到批处理的文本中。这就是嗅探。     这是很有用的,因为如果优化器不知道的值,它将被迫去猜测返回的行。 假使用户用一个很少使用的来执行存储过程,这个值产生一个执行计划,并且对于指定该值作为的执行是非常高效的。但是其他时将会表现很糟糕。 因此问题来了:嗅探是好还是不好?   如果大多国家有差不多的行,而且大多执行使用了这些国家,那么嗅探是很好的事情,因为大多情况执行计划是适用的,并且比不带嗅探的计划要好(未知)。

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    Python 函 —— 定义,

    ) 函调用 1.函定义 只是声明了一个函,它不会被执行,需要调用 2.调用的方式,就是函名加上(),括号内写上 3.调用时写得是实际,是实实在在传入的值,简称实举例 ,callable() 函     调用时传入的要和定义的个相匹配(可变例外)     位置:     def f(x,y,z) 调用使用 f(1,3,5)     按照定义顺序传入实     传         要求位置必须在关键字之前传入,位置是按位置对应的 函默认值 默认值(缺省值)     定义时,在形后面跟上一个值 def add(x = 4, y **符号,表示看可以接收多个关键字 2.收集的实名称和值收集 形成一个字典 可变混合使用 总结 1.有位置可变和关键字可变 2.位置可变在形前使用 一个星号 * 3.关键字可变在形前面使用     规则         列表一般顺序:             普通 -> 缺省 -> 可变位置 -> keyword-only(可带缺省值) -> 可变关键字

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    化(三):嗅探

    在之前的随笔中我提到过嗅探,这是非常重要的概念。下面我们深入的研究一下嗅探… 首先我们知道批处理可以是化的或者非化。 嗅探在这两种类型中是完全相同的。它的行为在两种计划中是完全一样的。因此我们这里不去讨论类型,只关心化批处理本身的作用。 什么是嗅探? 就好像的值被硬编码到批处理的文本中。这就是嗅探。 这是很有用的,因为如果优化器不知道的值,它将被迫去猜测返回的行。 假使用户用一个很少使用的来执行存储过程,这个值产生一个执行计划,并且对于指定该值作为的执行是非常高效的。但是其他时将会表现很糟糕。 因此问题来了:嗅探是好还是不好? 如果大多国家有差不多的行,而且大多执行使用了这些国家,那么嗅探是很好的事情,因为大多情况执行计划是适用的,并且比不带嗅探的计划要好(未知)。

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    C# 中的组、引用和输出

    C# 中的组、引用和输出 本文目录 1 组 2 引用 3 输出 组 在C#中,可以为函指定一个不定长的,这个是函定义中的最后一个,这个叫做组。 有一个组,即vals,在定义该时,需要使用params。 在调用该函时,可以给输入传入多个实。 引用 可以通过引用传递,需要使用ref关键字。 使用了引用,所以可以在函中修改变量a和b的值,需要注意的是,在调用函时也要使用ref传递引用。 输出 输出使用out关键字,它的效果与引用几乎相同,不同点是: 引用的实必须是已经赋值的变量,而输出不必。 函使用输出时,应该把它看作是未赋值的。

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