当我们试着通过 Linux 命令 nproc 和 lscpu 了解一台计算机 CPU 级的架构和性能时，我们总会发现无法正确地理解相应的结果，因为我们会被好几个术语搞混淆：物理 CPU、逻辑 CPU、虚拟 CPU、核心、线程和 Socket 等等。如果我们又增加了超线程（不同于多线程），我们就会开始不知道计算机里面到底有多少核心，我们搞不明白为什么像 htop 这样的命令会在我们认为买的是一台单核计算机上返回拥有 8 个 CPU 的结果。这样的情况一片混乱。
随着ChatGPT的火爆，AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）逐渐看到了爆发的曙光。短短一个月的时间，所有的巨头都快速反应，在AGI领域“重金投入，不计代价”。
cpu需要获取存储资源：这个过程我们称之为IO，IO很快，但是和cpu相比，它很慢，很慢。
问：假如用多个CPU核同时控制一个GPU，并且进行运算与数据的传递，请问这能够实现么？我的工作站是48个CPU核，两块GPU卡，打算把CPU和GPU都用起来，我要同时做100个同样的任务，仅仅是每个任务的输入数据不同，现在是用一个CPU核与一块GPU来做，我考虑着用多个CPU核与两块GPU卡来做。 GPU世界论坛 bbs.gpuworld.cn Hi, 楼主, 你的想法很不错，也的确可以实现---从CUDA 3.2开始，也就是大约7年前，CUDA就已经支持多个CPU上的线程同时控制1块GPU了。但在
随着数据量的增大，传统数据库如Oracle、MySQL、PostgreSQL等单实例模式将无法支撑大量数据的处理，数据仓库采用分布式技术成为自然的选择。 6.2.1 MPP的概念 在讨论MPP DB之前，我们先把MPP本身的概念搞清楚。MPP是系统架构角度的一种服务器分类方法。 从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即对称多处理器结构（Symmetric Multi-Processor，SMP）、非一致存储访问结构（Non-Uniform Memory Access，NUMA），以及海量并行处
并发 曾经我作为一个不是很爱学习的孩子，在上学的时候经常做这样的事情：在数学课上补物理作业，数学课听懂了，物理作业也上交了。不谦虚的说，我是具备这样的能力，但很可惜没用对地方。
目前市面上介绍GPU编程的博文很多，其中很多都是照章宣科，让人只能感受到冷冷的技术，而缺乏知识的温度。所以我希望能写出一篇可以体现技术脉络感的文章，让读者可以比较容易理解该技术，并可以感悟到cuda编程设计及优化的原理。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
本文介绍了FPGA在深度学习中的重要性，以及各大公司如Google、Facebook、百度等是如何利用FPGA来提升其业务效率和性能的。具体包括：Google使用FPGA加速深度学习模型，Facebook在数据中心引入FPGA，以及百度大脑利用FPGA进行深度学习模型加速。
从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即对称多处理器结构 (SMP ： Symmetric Multi-Processor) ，非一致存储访问结构 (NUMA ： Non-Uniform Memory Access) ，以及海量并行处理结构 (MPP ： Massive Parallel Processing) 。它们的特征分别描述如下：
作者介绍：架构平台部四级专家，先后从事通讯设备的开发和存储设备的研发工作。目前致力于一体化的设计-硬件和软件的结合，以及OS多个层面综合考虑系统设计，找出最优路径的设计思想。 FPGA异构计算芯片的特点 1 异构计算：WHY 明明CPU用的好好的，为什么我们要考虑异构计算芯片呢？ 随着互联网用户的快速增长，数据体量的急剧膨胀，数据中心对计算的需求也在迅猛上涨。诸如深度学习在线预测、直播中的视频转码、图片压缩解压缩以及HTTPS加密等各类应用对计算的需求已远远超出了传统CPU处理器的能力所及。历史上
性能测试中当我们尝试使用 Linux 命令（如 nproc 或 lscpu ）了解服务器CPU架构和性能参数时，我们经常发现我们无法正确解释其结果，因为我们混淆CPU、物理核、逻辑核概念等术语。
CPU和GPU是两种不同的微处理器，它们在电脑、手机、游戏机等设备中负责执行各种计算任务。CPU是中央处理器，它是电脑的大脑，负责处理各种复杂的逻辑运算和控制指令。GPU是图形处理器，它是电脑的眼睛，负责处理大量的图像和图形相关的运算。
在业务新上线，或者业务做活动，压测成为必不可少的一步。但是很多开发对如何做好服务压测并没有特别系统的了解，这篇文章的目的是为了解释清楚单机服务压测的目的、做法、误区，帮助大家更好地达成压测的目的
今年内存条价格涨了几倍，一根曾经最低200多块钱的金士ddr，最高涨到了1k，要知道，就早买了。 看到这张图，你应该知道我是多少需要一根内存条啊 内存条价格在18年，到19年会大降价，因为中国要做半导
GPU服务器，简单来说，GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务，我们提供和标准云服务器一致的管理方式。出色的图形处理能力和高性能计算能力提供极致计算性能，有效解放计算压力，提升产品的计算处理效率与竞争力。
CompactLogix™ 简称CMX，本文所介绍的选型是基于CMX5370中的1769系列展开介绍。这里暂时不考虑网络能力，基于两种方式选型，点数和伺服轴数。
第一个问题：如何理解“服务端的并发能力”这一描述？ 首先我们从数据视角来理解，可以把服务端程序用一个模型来看待，即由「网络 API 请求」所驱动的。 服务端的领域特征是大规模的用户请求，以及 24 小时不间断的服务。但某种意义上来说更重要的原则是：坚决不能丢失用户的数据，即他认为已经完成的业务状态。服务端必须保证其业务状态的可靠性，这时业务状态才持久化写入到外存。所以对于服务端来说，存储至关重要。它不只是极大地解放了处理效率，也是服务端的性能瓶颈所在。几乎所有服务端程序扛不住压力，往往都是因为存储没有扛住压力。 在衡量服务端的性能，我们还是要服务端视角来看，主要以 TPS 为主来衡量系统的吞吐量，如果有必要用并发用户数来衡量的话，需要一个前提，即响应时间（RT），因为在系统压力不高的情况下，将思考时间（等待时间）加到场景链路中，并发用户数基本还可以增加一倍，因此用并发用户数来衡量系统的性能没太大的意义，也不专业。 第二个问题：我为什么不提倡使用“绝对并发”和“相对并发”的概念呢？ 我觉得一切的前提是业务价值需要。如果没有足够的价值，那么可读性才是第一，对这种难懂的概念很反感，要知道的其会加重内部沟通的难度，得不偿失。如果没那个价值，简单才是王道。 第三个问题：我们为什么不推荐用 CPU 来计算并发数？ 比如单核CPU情况，实际上是只有一个的，在一个特定时刻也只可能有一个程序跑在一个CPU上(因为寄存器只有一组)，但是我们在上层观察到的却是系统上好像同时运行着那么多的程序，这实际上是操作系统用进程这个概念对CPU做的抽象。 同时如果你了解「阿姆达尔定律」，就知道多处理器并行加速，总体程序受限于程序所需的串行时间百分比，超过一定的并行度后，就很难进行进一步的速度提升了。并不符合线性关系，也无法估算的。 再说服务端程序性能依赖不仅仅是底层的硬件，其依赖的基础软件还包括：操作系统、编程语言、负载均衡、中间件、数据库或其他形式的存储等。在第一个问题中提到了几乎所有服务端程序扛不住压力，往往都是因为存储没有扛住压力。 最后，还是需要回到第一个问题，即由「网络 API 请求」所驱动的模型上来。
5G的到来，对软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）提出了更加迫切的需求。
每一种微处理器的汇编语言都不一样。只能通过一种常用的，结构简洁的微处理器的汇编语言来学习，从而达到学习汇编的两个最根本的目的：充分获得底层编程的体验深刻理解机器运行程序的机理。
懒人阅读：人工智能芯片是人工智能的“大脑”，可以分为终端和云端两个应用方向。目前主流CPU、CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC架构。人工智能芯片具有两个突出特点：一是算法与芯片的高度契合，面向终端和云端不同需求提升计算能力；二是专门面向细分应用场景的智能芯片，如语音识别芯片、图像识别芯片、视频监控芯片等。
在工作中，我们可能遇到这样的需求：如何评估程序在一核和多核下的工作效率差距？最简单的想法是找一台只有一个CPU逻辑核的机器和一台有多个逻辑核的机器。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）但是这种方式有明显的问题：
在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中，5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、Fragment执行框架/查询分片策略/子查询框架以及向量化执行引擎等多方面对TDSQL-A进行了深入解读。没有观看直播的小伙伴，可要认真做笔记啦！今天带来本系列分享中最后一篇腾讯云数据库高级工程师胡翔老师主题为“TDSQL-A向量化执行引擎技术揭秘”的分享的文字版。 作为领先的分析型数据库，TDSQL-A是腾讯首款分布式分析型数据库，采用全并行无共享架构，具有自
火绒在进行全盘扫描时，对CPU资源占用较高。很多用户表示不理解，认为CPU占用高是“异常现象”。其实，大家大可不必担心，CPU是一台计算机的运算核心，所有程序的计算都离不开CPU。火绒全盘扫描“CPU占用高”，是因为此刻火绒正在利用CPU资源做大量计算。
CPU历来都是一个高大上的话题，普通吃瓜群众除了CPU越贵越好之外，可能就一无所知了。曾经小编对于CPU也是一头雾水，后来请教了很多大神，又查阅了很多资料，才粗略地搞明白了一点。在此，小编就按照自己的理解，尽量用最通俗的语言去撕开CPU神秘的面纱，让更多人能够明白CPU。
前言： 以作者的经验来看，虚拟化的跨度比较大，很多概念比较难以理解，本来以为“硬件行为，就是这样的”好多概念，都变成虚拟的了。 作者对kernel略懂一二，结合过往的很多经验来看，就更加难以理解了～ 所以，作者尝试着把理解的过程描述出来（尽管作者在虚拟化上面，谈不上很专业，这里还是不自量力一下了）。 分析： 硬件概念：在分析虚拟化原理之前，先来看一下“本来就应该这样”的硬件设计图。 从Intel官网（http://download.intel.com/design/chipsets/datashts/2
汇编由以下3类组成： 1 汇编指令（机器码的助记符） 2 伪指令 （由编译器执行） 3 其他符号 （由编译器识别） 汇编语言的核心是汇编指令，它决定了汇编语言的特性 CPU是计算机的核心部件，它控制整个计算机的运作并进行运算，要想让一个CPU工作，就必须提供指令和数据。 指令和数据在存储器中存放，也就是平时所说的内存。 在一台PC机种内存的作用仅次于CPU,离开了内存，性能再好的CPU也无法工作。 磁盘不同于内存，磁盘上的数据或程序。如果不读到内存中，就无法被CPU使用。 指令和数据时应用上的概
7、1Byte = 8bit ; 1KB = 1024B ; 1MB = 1024KB ; 1GB = 1024MB
Written by 王磊(bluestn). Summary SRS支持将直播录制为VoD文件，在压测时，如果流路数很多，会出现CPU消耗很多的问题。 原因是写入较小视频包时，SRS使用了write，由于没有缓冲能力，导致频繁的系统调用和磁盘繁忙。 优化方案，可以选择fwrite(v5.0.133+)，或者老版本用内存盘方案，可将DVR性能提升一倍以上。 Environments SRS服务器配置如下： • CPU：INTEL Xeon 4110 双路16和32线程 • 内存：32G • 网卡：10Gb
CPK：Complex Process Capability index 制造过程能力指标。顾名思义，是用来衡量制造过程能力的一个指标。
赵轩，高级运维工程师, 腾讯云监控业务运维负责人。 腾讯云监控的 Barad 产品，为云产品提供高效、低成本的海量指标监控服务。 Barad 业务经过云原生能力建设以及容灾能力建设，业务已经实现了自研上云全量级容器化部署及多可用区容灾能力。 Barad 业务上云面临的难点和挑战 在降本增效的大背景下，腾讯云 云监控团队继续提升云原生成熟度，提升系统承载能力和降低单位成本，包括对 Barad 业务在容器化占比提升，跨 az 容灾能力建设，资源利用率优化这些方面，因 Barad 业务量级庞大，如何保障大量级数
汇编语言是直接在硬件上工作的编程语言，首先要了解硬件系统的结构，才能有效的应用汇编语言对其编程。
主要看业务类型配置线程池: CPU密集型 IO密集型 CPU密集型 CPU密集的意思是该任务需要大量的运算，而没有阻塞，CPU一直全速运行。 CPU密集任务只有在真正的多核CPU上才可能得到加速（通过多线程），而在单核CPU上，无论你开几个模拟的多线程该任务都不可能得到加速，因为CPU总的运算能力就那些。 CPU密集型任务配置尽可能少的线程数量： 一般公式：CPU核数+1线程的线程池 IO密集型 由于IO密集型任务线程并不是一直在执行任务，应配置尽可能多的线程，如CPU核数*2 I0密集型
我们当然很清楚，装软件的时候，一般64位的系统就选64位的软件，肯定不出错，但是这又是为什么呢？既然CPU，软件，操作系统，数值大小都有32位和64位，他们之间就可以随意组合成各种问题，比如32位的系统能装64位的软件吗？32位的系统能计算int64的数值吗？他们之间到底有什么关系？这篇文章会尝试解释清楚。
现在我们在购买一款手机的时候，大家都会去看一下这款手机所采用的芯片型号，有几个CPU核心（是8核处理器还是4核处理器），CPU的主频最高是多少。这些都是一些关系到性能体验的初步的硬件基础参数。
1、芯片是怎么工作的呢？电能供给给芯片，芯片中的一种电子元件晶振（也就是石英晶体）通电后产生震荡，震荡会产生频率稳定的脉冲信号。通常这是一种高频的脉冲信号，每秒可达百万次。然后，我们通过谐振效应发放这个信号，形成方波。再通过电子元件调整这种脉冲的频率，把脉冲信号转换为我们需要的频率，这就形成了驱动芯片工作的时钟信号。这种信号的频率，我们也称作芯片的时钟频率。最后，时钟信号驱动着芯片工作，就像人体的脉搏一样，每一次脉冲到来，都让芯片的状态发生一次变化，用这种方法，最终存储器中的指令被一行行执行。
· 并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生，而并发是指两个或者多个事件在同一时间间隔发生
8月28日晚间苏宁云商发布半年报，数据显示：上半年净利润同比增长146%，线上销售规模同比增长105%，移动端订单数占线上整体比例接近56%。正向发展的业绩表明，苏宁历时六年的互联网零售转型开始进入收割期。而在刚刚结束的第三次工作会议上，张近东又首次提出了“零售CPU”概念，并声称会将此能力向行业、社会输出。联系到之前苏宁与阿里的天价合作以及“一体两翼三云四端”的战略打法，苏宁下一站将剑指何处，全面开放零售CPU又有多少胜算？不妨随响铃这货来看看。
如何配置线程池中的线程数（corePoolSize）:分为两种： 依据：根据机器的硬件：System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());查看自己机器的CPU核心数。
当我们用SRS快速搭建了视频服务，业务也开始上线运行了，很快就会遇到一个问题：如何支持更多的人观看？如何支持更多的人推流？这本质上就是系统的水平扩展能力，SRS当然是支持的，而且有多种扩展的方法，这篇文章就就详细分析各种扩展的方案，以及各种方案的应用场景和优缺点。 从哪里开始 我们看最简单的视频服务，推一个流，只有一个播放器消费流，我们只需要一个SRS Origin源站服务就可以： listen 1935;max_connections 1000;vhost __
CPU，全称是“Central Processing Unit”，中文名为“中央处理器”。它是计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。CPU 自产生以来，在逻辑结构、运行效率以及功能外延上取得了巨大发展。以下是关于 CPU 的详细介绍：
如果评估一台server的单机接入和处理能力？ 每秒钟能支持多少并发请求？ 当你的leader问你这个问题的时候，你知道怎么应对吗？
李汇波，腾讯业务运维高级工程师，目前就职于TEG 云架构平台部 技术运营与质量中心，现负责微信、QQ社交类业务的视频转码运维。 摘要 随着短视频兴起和快速发展，对于视频转码处理的需求也越来越多。低码率高清晰，4K、超清、高清、标清适配不同终端和不同网络环境来提升用户体验，以及水印、logo、裁剪、截图等多样化的用户需求。 对于资源的多样化需求和弹性扩缩容也需要快速响应，而随着公司自研上云项目的推进，设备的稳定性和多样性可提供更多选择，来满足像朋友圈、视频号、广告、公众号等转码业务快速、稳定、抗突发的资源需
大家好，前段时间小伙伴测试了两款服务器处理器，同是armV8指令集架构，结果差别巨大，可以看出两家公司在微架构设计能力上的差距。
现在电脑这么普及，大部分人都有自己的电脑，有的是台式机，有的是笔记本。很多朋友配台式机时都是直接去电脑城然后商家给配置方案或者找认识的朋友推荐一套配置方案，但是有些时候会出现这样的情形：配完电脑，拿回家玩两天发现不适合自己（有的由于要打游戏，发现电脑带不动）或者发现自己被商家给坑了，这时候就非常懊恼。因此给自己普及一点电脑硬件方面的知识有一定的好处的。下面从几个方面来说一下配置台式机时应注意的一些地方。
在搞清楚GPU服务器和CPU服务器的区别之前，我们先回忆下，什么是CPU？什么是GPU？
随着互联网的飞速发展，云计算，云渲染，云服务等平台兴起，各种算力平台也开始崭露头角，深度学习似乎不再遥不可及，对于刚刚入门深度学习的小白，在高性价比的基础上挑选一个合适的云服务器是非常重要的，本文就从CPU与GPU的区别以及如何去选择GPU服务器的角度展开。
不同worker 绑定不同核心 均匀分配，多个核心自动切换的模式，会带来核心切换资源消耗。
服务器CPU（Central Processing Unit）和家用CPU有一些区别，主要体现在以下几个方面：
自计算机诞生以来，CPU的频率一直是衡量其性能的重要指标之一。而在中国的CPU制造领域，有一个名字总是与“无法超过3.0GHz”的困境紧密相连，那就是龙芯的胡伟武。因此，他被业内人士戏称为“胡捍三”，意指他的CPU主频始终无法逾越3.0GHz的难关。
本文从CPU简介、衡量CPU性能指标、单核及多核CPU工作流程、如何平衡 CPU 性能和防止CPU过载、为什么计算密集型任务要选择高频率CPU、超线程技术、CPU历史演进及摩尔定律等方面对CPU进行详细分析。希望对您有所帮助！
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