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qcustomplot 性能_cpu性能提升工具

Plot性能提升 QCustomPlot采用了大量的技术比如自适应采样和文本对象缓存为了减少replot的时间。然而一些特性比如半透明的填充,反锯齿和粗线条都可能导致低效率。 这有一些提示关于如何跳高Replot的性能。 大部分时间耗费在绘图函数上尤其是绘制高密度的图形和其他图。 为了最大性能思考下面几点: 使用Qt4.8.0及以上的版本,性能将会有双倍或者三倍的提升跟Qt4.7.4相比。 因此它是性能和质量的权衡当转到Qt4.8.0时。QCustomPlot内部尝试解决这种严重的故障。 如果OpenGL是可用的,这将略有减少抗锯齿的质量但是却增强了性能尤其是半透明的填充,抗锯齿和大量的QCustomPlot绘制表面。

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性能cpu

对于性能来说,cpu的调度逻辑是影响性能的主要来源,本文主要来介绍下cpu性能相关的调度逻辑和排障工具。 CPU 上下文:CPU 在运行任何任务前,必须的依赖环境,也就是 CPU 寄存器和程序计数器。 CPU 寄存器:是 CPU 内置的容量小、但速度极快的内存。 进程调度原理: Linux 为每个 CPU 都维护了一个就绪队列,将活跃进程(即正在运行和正在等待 CPU 的进程)按照优先级和等待 CPU 的时间排序,然后选择最需要 CPU 的进程,也就是优先级最高和等待 3.中断上下文切换也需要消耗 CPU,切换次数过多也会耗费大量的 CPU, 甚至严重降低系统的整体性能。 二、常用工具介绍: vmstat 是一个常用的系统性能分析工具,主要用来分析系统的内存使用情况,也常用来分析 CPU 上下文切换和中断的次数。

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    MySQL CPU性能定位

    在这种情况下,资源的使用监控分析才是性能故障分析的根本首要任务,通过这些分析,理解服务器如何运行,资源损耗在哪些方面对问题进行故障诊断是非常有价值有意义的。 经常会看到看到cpu 使用率非常高的情况。在这种情况下,资源的使用监控分析才是性能故障分析的根本首要任务,通过这些分析,理解服务器如何运行,资源损耗在哪些方面对问题进行故障诊断是非常有价值有意义的。 ”、 “Copying to tmp table on disk”、 “Sorting result”、 “Using filesort”等都可能是有性能问题的查询(SQL)。 MySQL性能测试CPU优化方向: 系统参数:磁盘调度算,SHELL资源限制,numa架构,文件系统ext4,exfs 刷新mysql log相关刷新参数: 临近页(innodb_flush_neighbors 通道 和 内存协调存在一些问题,导致cpu性能上去得案例也存在 墨天轮原文链接:https://www.modb.pro/db/26704(复制到浏览器中打开或者点击“阅读原文”)

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    性能测试-cpu负载和cpu利用率

    进程处于可运行状态时,它处在一个运行队列中,与其他可运行进程争夺CPU CPU使用率 CPU使用率指的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比,这是对一个时间段内CPU使用状况的统计。 负载的计算   CPU数量和CPU内核数都会影响到CPU负载,因为任务最终是要分配到CPU核心去处理的。    两块CPU要比一块CPU好,双核要比单核好。因此,除去CPU性能上的差异,CPU负载是基于内核数来计算的。 “有多少内核,就有多少load”。如单核负载为1.00,双核负载为2.00.以此类推。 对应到我们的CPU上,当运行的进程(线程)过多时,频繁的上下文切换耗费了大量的CPU时间,导致真正用在运算的CPU时间片比较少(低CPU使用率),却有很多进程在等待运行(高Load)。  有的程序涉及到大量的计算,所以CPU利用率就高,而有的程序牵涉到计算的部分很少,CPU利用率自然就低。

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    【5分钟+】计算机系统结构:CPU性能公式

    计算机系统结构:CPU性能公式 基础知识 CPU 时间:一个程序在 CPU 上运行的时间。(不包括I/O时间) 主频、时钟频率:CPU 内部主时钟的频率,表示1秒可以完成多少个周期。 时钟周期是计算机中最基本的、最小的时间单位。在一个时钟周期内,CPU仅完成一个最基本的动作。 时钟周期 = 1 / 频率,例如 1/ 4.1*109 。 CPU 的时钟周期越短,CPU 性能越好。 / 所执行的指令条数 上面的公式换位置 执行程序所需要的时钟周期数 = CPI * 所执行的指令条数 CPU时间 / 时钟周期时间 = CPI * 所执行的指令条数 CPU时间 = CPI 因为时间上 CPU 指令集指令很多,我们需要求得每条指令的平均耗时和程序使用到的指令、指令执行的次数。 总CPU时间为各个指令的 CPU时间 之和。 处理器性能优化的策略 影响CPU性能的三个方面:时钟频率、CPI、指令的条数。 减少指令的条数可以使得CPU更加简洁、使用较少的寄存器,系统代码也会别的更加简洁。例如 RISC-V。

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    ​Linux CPU 性能优化指南

    本文作者:allenxguo,腾讯 QQ 音乐后台开发工程师 本文主要帮助理解 CPU 相关的性能指标,常见的 CPU 性能问题以及解决方案梳理。 但是他们没有必然联系,CPU 密集型计算任务较多一般系统平均负载会上升,但是如果 IO 密集型任务较多也会导致系统平均负载升高但是此时的 CPU 使用率不一定高,可能很低因为很多进程都处于不可中断状态, yum install stress // 安装stress工具 stress 命令使用 // --cpu 8:8个进程不停的执行sqrt()计算操作 // --io 4:4个进程不同的执行 跟踪进程的系统调用 perf CPU 性能事件分析,例如:函数调用链、CPU 缓存命中率、CPU 调度等 execsnoop 短时进程分析 CPU 问题排查方向 有了以上性能工具,在实际遇到问题时我们并不可能全部性能工具跑一遍 CPU => pidstat 用户CPU => 一般是CPU计算型任务 top 僵尸进程 => 各类进程分析工具(perf strace ps execsnoop pstack) top 平均负载 =

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    性能调优之CPU

    CPU性能问题,直观来看,就是任务管理器中看到的CPU利用率始终处于100%,而侦测CPU压力的工具,最精确的就是性能监控器。 一,使用性能监控器侦测CPU压力 性能监控器(PerfMon)是侦测CPU压力的首选工具,对于CPU高利用率,在使用性能监控器时可以重点关注下面的3个计数器: Processor/ %Privileged 但是,应该注意,CXPACKET等待并不总是表示系统存在性能问题。 通常情况下,对索引列使用了计算式或函数,或者使用了 like '%str'等都会导致索引失效,这类查询都属于非SARG查询。 数据压缩的优点是降低IO子系统的压力,提高查询的性能,其缺点是消耗CPU资源,对数据的插入和更新操作有负面影响。

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    Android 性能测试之 CPU 耗电性能

    图一 源码中计算APP耗电的逻辑 先简单看下Android源码,无需过于深入理解逻辑。 数据采集 首先设计一个基类,用于各类性能测试,包括本篇的CPU耗电,以及内存性能、UI流畅度等其他专项。 同样,在fun_get_jiffs中同样适用定时器每隔5s收集一次/proc/pid/stat中的utime、stime数据,同时计算这5s过程中,进程耗用的CPU时间( =current_utime 同时每收集一次数据,使用__write_line向文本中将本次计算结果写入csv文件。 (Tips:DDMSThreads界面可以ctrl+a全选,ctrl+c复制到excel做排序) 图五 DDMS分析线程CPU占用 在黑盒性能自动化发现有进程有CPU耗电异常之后,使用DDMS分析debug

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    计算CPU利用率

    一般来说对于需要大量cpu计算的进程,当前端压力越大时,CPU利用率越高。但对于I/O网络密集型的进程,即使请求很多,服务器的CPU也不一定很到,这时的服务瓶颈一般是在磁盘的I/O上。 在Linux系统中,可以用/proc/stat文件来计算cpu的利用率。这个文件包含了所有CPU活动的信息,该文件中的所有值都是从系统启动开始累计到当前时刻。 以及CPU0、CPU1、CPU2、CPU3每行的每个参数意思(以第一行为例)为: 参数解释 user (432661) 从系统启动开始累计到当前时刻,用户态的CPU时间(单位:jiffies),不包含nice 先取两个采样点,然后计算其差值: cpu usage=(idle2-idle1)/(cpu2-cpu1)*100 cpu usage=[(user_2 +sys_2+nice_2) - (user_1 + sys_1+nice_1)]/(total_2 - total_1)*100 以下用分别用bash和perl做的一个cpu利用率的计算: total_0=USER[0]+NICE[0]+SYSTEM

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    CPU核数怎么计算

    物理cpu数 主板上实际插入的cpu数量,可以数不重复的 physical id 有几个(physical id) # Linux cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | sort | uniq | wc -l cpu核数 单块CPU上面能处理数据的芯片组的数量,如双核、四核等 (cpu cores) # Linux cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | wc -l 逻辑cpu数 简单来说,它可使处理器中的1颗内核,如2颗内核那样在操作系统中发挥作用。 # Linux cat /proc/cpuinfo | grep "processor" | wc -l 操作系统可以使用逻辑CPU来模拟出真实CPU的效果。 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的个数就是计算机的核数。

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    Linux CPU 性能指标

    CPU性能指标可以从两方面来看:静态、动态 静态指标主要包括: CPU的型号、主频、核数、cache等 动态指标主要包括: CPU的平均负载状况、CPU的使用率、最耗CPU的进程有哪些 查看静态信息 查看动态信息 服务器变慢时,通常会先查看下CPU的负载是否过高,如果高了,再看下是哪些进程最耗费CPUCPU使用率也是重要指标,让我们知道CPU消耗在哪些部分 01 CPU负载状况 通过负载信息能够直观的了解到 有一个经验型的标准: CPU负载上限值 = CPU的核数 * 4 例如是4核CPU,那么CPU的负载最好不要超过16,否则,CPU的压力就很大了 好比一个超市,有4个收银台,如果有16个顾客在排队结账 ,每个窗口4个人,顾客可以接受,收银员也不会感觉压力很大 02 耗费CPU的主要进程 发现CPU负载过高后,我们肯定想知道是谁把CPU搞的这么忙 通过 top 命令查看 ? CPU的情况

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    Perf分析CPU性能问题笔记

    场景 观察进程的CPU使用情况 观察进程内各个函数的CPU使用情况: sudo perf top -p <pid> 同时显示函数调用链: sudo perf top -g -p <pid> 记录采样结果 ,以供后续分析,加上-g会记录调用链: sudo perf record -g -p <pid> 读取采样结果: sudo perf report 观察容器内进程CPU使用情况 容器内的进程实际上可以在 观察Java进程的CPU使用情况 你得要先安装perf-map-agent(下面有安装方法),在启动Java进程的时候添加-XX:+PreserveFramePointer参数,下面是几个用法: perf-java-top 观察容器内Java进程CPU使用情况 目前没有办法。 附录:安装方法 下面讲的都是在Ubuntu 16.04系统上的安装方法。

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    Ubuntu Linux CPU GPU 性能测试

    Linux越来越容易上手和使用,其用户越来越多,如何在Linux下测试CPU/GPU等性能呢? 同时,基准测试和压力测试方法通常用于评估电脑的性能,这些测试还有助于发现仅在系统承受重负载时才观察到的硬件问题和系统异常。 除了显示有关系统的常规信息外,HardInfo还提供了一些基准测试工具来衡量您的硬件性能。 就CPU基准测试而言,它包括五种方法:CPU Blowfish,CPU CryptoHash,CPU斐波那契,CPU N-Queens和CPU Zlib。 与glxgears相反,glmark提供了一系列涉及图形单元性能各个方面(缓冲,建筑物,照明,纹理等)的测试,从而可以进行更全面,更有意义的测试。每次测试进行10秒钟,并分别计算帧频。

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    Android 性能分析学习(CPU Profiler)

    应用开发过程中大部分时间都是在进行需求开发,而性能分析却进行的很少。 这里将介绍通过CPU Profiler工具来进行app的性能分析。 关于 CPU Profiler 可以使用 CPU Profiler 在与应用交互时实时检查应用的 CPU 使用率和线程活动,也可以检查记录的方法跟踪数据、函数跟踪数据和系统跟踪数据的详细信息。 优化应用的 CPU 使用率能带来诸多好处,如提供更快、更顺畅的用户体验,以及延长设备电池续航时间 如何 使用 CPU Profiler 可以按照以下步骤打开 CPU Profiler: 1.依次选择 CPU 时间轴:显示应用的实时 CPU 使用率(以占总可用 CPU 时间的百分比表示)以及应用当前使用的线程总数。 参考: Inspect CPU activity with CPU Profiler

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    CPU 越多性能就会越好吗?

    大多数情况是这样的,因为 CPU 可以提高运算速度。但这不是绝对的,假如我们的程序里有很多锁的概念,那就无法体现出多线程的多核性。那可能 CPU 的多少就不会有显著效果。 这就涉及到成本问题,也就是说增加 CPU 并不是最优解,我们还是需要考虑如何去优化锁。不过思考具体优化前我们可以先了解下池化技术。 比如查询一个列表,是需要一次性列出全部列表还是在内存中计算完毕后将结果返回给前端呢?这就需要针对不同的业务场景进行优化,从而提高性能。 单独部署 完成单体应用优化后,如果这些服务都部署在同一台服务器上,那可能会出现 CPU 和内存被占用的情况。这时候我们可以把 Web、以及加载完缓存的应用程序拎出来分别部署到一个单独服务器上。 我个人建议大家选择 LVS,它是 Linux 下面的一个虚拟服务,如果配置的好,它的性能完全比得上 F5。 说完了负载均衡,我们回到水平拆分。 在进行水平拆分时我们不能忽略缓存问题。

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    性能CPU定位工具介绍

    对于CPU来说,涉及到的主要指标包括:CPU使用率、平均负载、上下文切换、硬中断、软中断、等待io和CPU缓存,而CPU性能问题也都是与这些指标一一对应的,下面是针对不同的指标的一个定位关联图示。 一、CPU性能指标 二、常用工具介绍 1、top: // 默认5s输出一次 $ top # 进程数量 568个,有5个处于running状态,563个处于sleeping状态,线程总量是2842 Disks: 6564652/128G read, 6301617/84G written. # PID:进程号,COMMAND:程序名或者执行命令,%CPU:CPU占比,TIME:运行时长,TH:线程数量 CPU) 13:41:28 CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle 三、CPU问题定位顺序 这些指标都是描述系统的 CPU 性能,它们不会是完全孤立的,很多指标间都有一定的关联,下面的图可以给个很好的指导

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    Linux性能优化(cpu:vmstat + top)

    cat /proc/interruptes|grep timer image.png 2、cpu的7种状态 image.png 3、vmstat的参数意义 Procs r: The number 如果等待运行的进程数越多,意味着CPU非常繁忙。另外,如果该参数长期大于和等于逻辑cpu个数,则CPU资源可能存在较大的瓶颈。 :系统百分比 wa:等待IO消耗的百分比 id:空闲 forks:新进程数 4、vmstat -s 统计信息 5、top信息 image.png image.png top选项要观察cpu 占比,TIME+为进程开始到现在消耗的CPU时间,S为睡眠状态、R为运行状态,load average 负载 6、额外工具,mpstat -P ALL 1 2 7、sar -o /tmp/cpu 1

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    隐私计算专用芯片!清华系公司推出,性能可媲美1000个CPU

    Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 清华系公司华控清交已量产业界首款半同态计算芯片。 每块板卡计算模幂的性能可媲美约1000个CPU核。 接下来就只面临一个问题:计算量大。 这时候,华控清交的半同态计算芯片就派上用场了。 官方对这款芯片做出了如下介绍: 每块板卡可达到很高的吞吐量:计算模幂的性能可媲美约1000个CPU核; 单块板卡满负荷运载时的功率仅为约120W; 支持一卡多芯片、一机多卡、多机并行,提供很好的数据并行能力 具体来说,测试AMD处理器的性能时,每个参与方独立使用一块AMD EPYC 7742,所有的软件算法均在该款CPU上运行。 而在测试芯片性能时每方独立使用两张芯片加速卡。 这款芯片从2021年便开始半同态计算芯片的设计和流片,经过一年左右的时间,在今年第三季度已经实现量产。 华控清交表示对这款芯片会另行召开序列专题推介会,并将在明年年初批量出货。

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    计算性能之殇(二)-- 分支预测、流水线与多核 CPU

    摘要: 如何提高CPU性能? 原文:性能之殇(二)– 分支预测、流水线与多核 CPU 作者:JohnLui Fundebug经授权转载,版权归原作者所有。 而现实世界的通用计算机所用的很多基础算法都是可以并行的,例如加法器和乘法器,它们可以很容易地被切分成可以同时运行的多个指令,这样就可以大幅提升性能。 指令流水线,说白了就是 CPU 电路层面的并发。 实际上,多核 CPU 性能的提升极其有限,远不如增加一点点单核频率提升的性能多。 优势 多核 CPU 的优势很明显,就是可以并行地执行多个图灵机,可以显而易见地提升性能。 相关日志 性能之殇(六)– 现代计算机最亲密的伙伴:局部性与乐观 性能之殇(三)– 通用电子计算机的胎记:事件驱动 性能之殇(四)– Unix 进程模型的局限 性能之殇(五)– DPDK、SDN 与大页内存 性能之殇(七)– 分布式计算、超级计算机与神经网络共同的瓶颈 版权声明 转载时请注明作者 Fundebug以及本文地址: https://blog.fundebug.com/2018/12/29/about-computer-performance-part

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    计算 Linux CPU 利用率

    总的使用情况,所以我们只要用第一行的数字计算就可以了。 使用率计算: 请在一段时间内(推荐:必须大于0s,小于等于1s),获取两次cpu时间分配信息。 计算两次的cpu总时间:total_2 - total_1 计算两次的cpu剩余时间:idle_2 - idle_1 计算两次的cpu使用时间:used = (total_2 - total_1) - 利用率计算 Linux_CPU_Usage_Analysis.pdf Linux CPU、内存、磁盘、使用率计算 --------------------- Author: Frytea Title : 计算 Linux CPU 利用率 Link: https://blog.frytea.com/archives/404/ Copyright: This work by TL-Song is

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