学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

虚拟存储器

虚拟存储器 1.借助于磁盘辅助存储器实现 2.以透明方式提供给用户 3.一个比实际主存空间大得多的程序地址空间 4.在主存-外存层次间  作用: 扩大主存容量,有效管理存储系统 物理地址(实地址):(物理存储空间

22210

存储器的分类

根据存储材料的性能及使用方法不同,存储器有各种不同的分类方法 (1)存储介质 半导体存储器:用半导体器件组成的存储器。 磁表面存储器:用磁性材料做成的存储器。 (2)存取方式 随机存储器存储器中任何存储单元的内容都能被随机存取,且存储时间和存储单元 的物理位置无关。 顺序存储器存储器只能按某种顺序来存取,也就是存取时间和存储单元的物理位置有关。 (3)存储内容可变性 只读存储器(ROM):只能读出而不能写入。 随机储存器(RAM):既能读出又能写入。 (4)信息易失性 易失型存储器:断电后信息消失的存储器。 (内存条) 非易失型存储器:断电后仍能保存的存储器。(磁盘) (5)系统中的作用 方式一:内部存储器和外部存储器。 方式二:主存储器、高速缓存存储器、辅助存储器、控制存储器

19120
  • 广告
    关闭

    对象存储COS专场特惠,新用户专享存储包低至1元

    一站式解决数据备份、共享、大数据处理、线上数据托管的云端存储服务

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    存储器基础扫盲

    今天和大家浅谈一下存储器相关基础知识,如图1所示我做的一个脑图分类,我们按照这个分类逐一讲解。 图1 存储器分类示意图 01 磁性存储器 (1)机械硬盘通常都是由盘片、磁头、盘片主轴、控制电机、磁头控制器、数据转换器、接口、缓存等几部份组成。 图3 机械硬盘存储原理 02 半导体存储器--ROM (1)ROM(Read Only Memory,只读存储器):不可擦除,数据由工厂写入,一次写入机会。 图11 3D NAND结构示意图 03 半导体存储器--RAM RAM(Random Access Memory,随机存取存储器),是与CPU直接交换数据的内部存储器。 图15 SDRAM内部框图 04 新型存储器 (1)STT MRAM(自旋转移力矩 磁性随机存取存储器)结构示意图如下,每个 bit 单元都包含一个晶体管外加一条垂直排列的隧道交叉点。

    20020

    OS存储器管理(一)

    存储器的层次: 分为寄存器、主存(内存)和 辅存(外存)三个层次。 主存:高速缓冲存储器、主存储器、磁盘缓冲存储器,          主存又称为可执行存储器; 辅存:固定磁盘存储器、可移动的外部存储器;          其可长期保存数据,但不能被处理器直接访问。 内(主)存储器管理的主要功能:① 逻辑地址到物理地址的转换     ② 内存(主存)空间的分配与回收     ③ 内存信息(数据)的共享与保护     ④ 内存的逻辑扩充(虚拟存储器的实现) 一个用户程序在运行之前需要经历若干步骤

    62490

    58-pickle存储器

    21610

    OS存储器管理(二)

    一次访问页表,另一次访问数据/指令 5.两次内存访问问题可以用特别的快速查找硬件缓冲(TLB,称为快表或联想存储器或关联内存或翻译后备缓冲器)来解决。 带TLB的分页硬件原理如下: ?

    56780

    存储器层次结构介绍

    存储器层次结构 这里先说一下存储器系统: 寄存器 -----> 高速缓存 -----> 主存储 存储器对程序的性能有着巨大的影响,程序的运行就是对数据的不停的计算和搬移,其中最为耗时的就是程序对数据的搬移 因此,存储器对数据的存取速度是至关重要的。 随机访问存储器 静态RAM 静态RAM(SRAM) 将一个位存储在一个双稳态的存储器单元里面,每个单元由6个晶体管组成。 SRAM得存储单元具有双稳态特性。 非易失性存储器 如果断电,DRAM和SRAM会丢失他们的信息。也就是它们属于易失的存储器。历史原因非易失的被称为制度存储器(ROM),实际上它们也是可读可写的。 PROM 只能被编程一次。 本文来自《深入理解计算机系统》 第六章 存储器层次结构

    47310

    Linux 0.12 内核管理存储器

    大家好,又见面了,我是全栈君 Linux 0.12 内核管理存储器 其分段,用分段的机制把进程间的虚拟地址分隔开。 每一个进程都有一张段表LDT。整个系统有一张GDT表。

    10510

    存储器与存储单元

    CPU是计算机的核心部件,CPU的运行离不开存储器。指令和数据存放在存储器中,比较常见的存储器有内存。这次我们讨论计算机内部的存储器存储器被划分为若干个存储单元,每个存储单元从0开始顺序编号,例如一个存储器有128个存储单元,那么编号就是0~127.一个存储单元有多大呢?一个存储单元存储一个字节(Byte),即8bit。 大容量的存储器可以用以下方法来计量(B代表Byte)。 大容量的存储器可以用以下方法来计量(B代表Byte)。 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024KB 1TB=1024GB 指令和数据存储在存储器中,在存储器中是“无差别”的,只有在CPU读取的时候CPU会区分指令和数据。

    41820

    存储器及其管理方式

    存储器 存储器是计算机系统的重要组成部分,我们知道处理器直接决定着计算机性能的好坏,存储器肩负着为处理器的高速运算提供数据中转、暂存的重任。 所以,必须整体提升处理器和存储器的效率,才能将计算机的整体性能得到提升。 ? 随着CPU的高速发展,存储器也在不断地发展,尽管如此,仍不能满足现代软件的发展需求,因此,存储器仍然是一种紧缺资源。 主存储器(简称内存或主存)是计算机系统中一个主要部件,用于保存进程运行时的程序和数据,也称可执行存储器,CPU的控制部件只能从主存储器中取得指令和数据,数据能够从主存储器读取并将它们装入到寄存器中,或者从寄存器存入到主存储器 实际上,存储器系统是一个具有不同容量、成本和访问时间的存储设备的层次结构。CPU寄存器保存着最常用的数据。高速缓存存储器作为一部分存储在相对慢速的主存储器中数据和指令的缓冲区域。 但须说明,用户所看到的大容量只是一种感觉,是虚的,故人们把这样的存储器称为虚拟存储器。 综上所述,虚拟存储器是指具有请求调入功能和置换功能,能从逻辑上对内存容量加以扩充的一种存储器系统。

    94251

    虚拟GPU_vmware gpu

    本系列文章推送门: 阿里云郑晓:浅谈GPU虚拟化技术(第一章) GPU虚拟化发展史 阿里云郑晓:浅谈GPU虚拟化技术(第二章)GPU虚拟化方案之——GPU直通模式 今天一个小伙伴@我说:“你浅谈一下 第三章 浅谈GPU虚拟化技术(三)GPU SRIOV及vGPU调度 GPU SRIOV原理 谈起GPU SRIOV那么这个世界上就只有两款产品:S7150和MI25。 VF调度 AMD GPU SRIOV从硬件的角度看就是一个对GPU资源的分时复用的过程。因此其运行方式也是与GPU分片虚拟化类似。SRIOV的调度信息后续重点介绍。 GPU SRIOV的调度系统 分时复用 VF的调度是GPU虚拟化中的重点,涉及到如何服务VM,和如何确保GPU资源的公平分片。 GPU SRIOV也是一个分时复用的策略。 GPU分时复用与CPU在进程间的分时复用是一样的概念。一个简单的调度就是把一个GPU的时间按照特定时间段分片,每个VM拿到特定的时间片。在这些时间片段中,这个VM享用GPU的硬件的全部资源。

    8730

    操作系统(五)虚拟存储器管理

    概述 虚拟存储器就是使用虚拟技术从逻辑上对存储器进行扩充。 局部性原理 一次性和驻留性严重地降低内存的利用率,显著地减少了系统吞吐量。 研究表明,程序在执行过程中呈现局部性原理。 虚拟存储器的特征 可以把一个程序分多次装入内存,每次装入当前运行需要使用的部分——多次性; 在程序执行过程中,可以把当前暂不使用的部分换出内存,若以后需要时再换进内存——交换性即非驻留性; 程序在内存中可分段存放 虚拟存储器还有一个最重要的特征——虚拟性,从逻辑上扩充内存容量,使用户所看到的内存容量远大于实际内存容量。 虚拟存储器定义 所谓虚拟存储器,是指仅把程序的一部分装入内存便可运行程序的存储器系统。 具体地说,所谓虚拟存储器是指具有请求调入功能和置换功能,能从逻辑上对内存容量进行扩充的一种存储器系统。 虚拟存储器并非可以无限大,其容量受外存大小和指令中地址长度两方面的限制。 分页虚拟存储管理方式 分页虚拟存储管理 基本原理 分页虚拟存储管理方式是在分页系统的基础上,增加了请求调页功能、页面置换功能所形成的虚拟存储器系统。

    78310

    2022年存储器行业研究报告

    1999年,NVIDIA定义了GPU,这极大地推动了PC游戏市场的发展,重新定义了现代计算机图形技术,并彻底改变了并行计算。 在GTC 2020主题演讲中,NVIDIA宣布推出Ampere架构,这是NVIDIA发布的第八代GPU架构,包含超过540亿个晶体管,性能相较于前代提升了高达20倍,也是NVIDIA 8代GPU历史上最大的一次性能飞跃 NVIDIA A100是首款基于NVIDIA Ampere架构的GPU。作为一款通用型工作负载加速器,A100还被设计用于数据分析、科学计算和云图形。 超威半导体(AMD) [AMD.O] image.png 美国AMD半导体公司专门为计算机、通信和消费电子行业设计和制造各种创新的微处理器(CPU、GPU、主板芯片组、电视卡芯片等),以及提供闪存和低功率处理器解决方案 AMD提出3A平台的新标志,在笔记本领域有“AMD VISION”标志的就表示该电脑采用3A构建方案(CPU、GPU、主板芯片组均由AMD制造提供)。

    32720

    51单片机的存储器扩展

    在51单片机中,连接外部存储器使用的是三总线的方式,即:数据总线,地址总线,控制总线。51单片机的P0口在有外部存储器的设计之中,一般充当数据总线和低8位的地址总线。 外扩的数据存储器和外扩的I/O口是统一编址的。必须记住。 PSEN信号是外部ROM的读选通信号。一般接到存储器的OE端。 EA信号:EA = 0,只访问外部程序存储器,EA = 1,从内部ROM开始访问,当访问完内部ROM后,转去访问外部ROM。 常用的ROM芯片: ? ? ?

    30310

    操作系统之存储器管理

    一、逻辑地址如何转换为物理地址 由MMU(存储器管理单元)实现 (一)分页式管理:硬件地址变换机构可以借助进程的页表将逻辑地址转换为物理地址。 image.png 具有快表的地址变换 在基本地址变换机构中,每次想访问一个物理地址,都需要到内存中去先查一下页表,再去访问物理地址 快表(联想存储器,TLB),是一种访问速度比内存快很多的硬件高速缓冲寄存器组 页式虚拟存储器管理 页表会增加有效位和修改位 页面淘汰算法 FIFO先进先出算法:在操作系统中经常被用到,比如作业调度(主要实现简单,很容易想到); LRU(Least recently 段式虚拟存储器管理 段表增加有效位,修改位,采用段的动态链接,即在程序运行或装入时进行链接,节省时间,便于进行段的共享。 段页式虚拟存储器管理 段的逻辑地址转换位一维的线性地址(虚地址),再转换为主存物理地址 进程的虚拟地址空间 在Linux下为4GB,进程私有部分占3GB,进程共享的操作系统部分占

    13970

    随机访问存储器的动态原理

    SRAM用来作为高速缓存存储器,一般只有几兆。DRAM用来作为主存以及图形系统的帧缓冲区(显存),一般有几G。   静态存储器SRAM将每个位存储在一个双稳态的存储器单元里。 动态存储器DRAM将每个位存储为对一个电容的充电。这个电容非常小,通常只有30*10^-15法拉。 DRAM存储器可以造的十分密集。 每个单元由一个电容和一个访问晶体管组成。 存储器系统必须周期性地读出,然后重写来刷新存储器的每一位。 另一方面,非易失性存储器(nonvolatilememory)即使是在关电后,也仍然保存着它们的信息。    由于历史原因,虽然ROM有的类型既可以读也可以写,但是它们整体被称为只读存储器(Read-Only Memory,ROM)。

    27920

    奔涌吧,GPU! GPU选型全解密

    大数据时代对计算速度提出了更高的要求,GPU处理器应运而生。那么,如何选择GPU呢?为了让大家了解不同应用场景下的GPU云服务器选型,我们邀请腾讯云大茹姐姐创作了这篇深度好文。 在深入了解不同应用场景下的GPU云服务器选型推荐之前,我们先来了解一下CPU和GPUGPU和vGPU之间的差异。 CPU和GPU硬件结构对比GPU vs vGPUGPU云服务器提供了直通型GPU和虚拟化的vGPU,可以满足计算密集型场景和图形加速场景下的不同算力需求。 GN10XGN10Xp、GN8、GN7等整卡实例均采用GPU直通技术;vGPU是指虚拟化GPU,支持GPU资源的更细粒度划分,如12、14以及18 GPUGPU实例简介腾讯云CVM针对不同应用场景,推出搭配不同GPU卡的实例类型,如下表所示,GPU实例以NVIDIA Tesla系列为主,满足不同应用场景下的算力需求。

    3K2623

    使用 Elastic GPU 管理 Kubernetes GPU 资源

    但应用在 GPU 场景,还是存在以下不足: 集群 GPU 资源缺少全局视角。没有直观方式可获取集群层面 GPU 信息,比如 Pod / 容器与 GPU 卡绑定关系、已使用 GPU 卡数等。 由于 GPU 卡相对昂贵,并且某些 AI 负载吃不满单张 GPU 算力,GPU Sharing 技术应运而生。 问题二:无法支持多 GPU 后端 除分配挂载整卡的方式外,TKE qGPU、vCUDA、gpu share、GPU 池化 等 GPU 共享技术越来越被用户采用。 对 GPU 成本的关注,对 GPU 资源的整体把控,对 GPU 不同后端的精准使用,都成为了客户能用好 GPU 算力的前提条件。 ,可以是一块本地 GPU 物理卡、一个 GPU 切片资源( GPU 算力 / 显存 的组合)、一个远端 GPU 设备。

    48060

    GPU在哪?

    TFRecord的形式上传到谷歌的对象存储服务上被TPU服务器访问 在国内就是很麻烦 因为这些问题,所以业务上,尤其是训练上,往往我们还是会依赖更传统的选择:GPU ---- 用GPU进行深度学习,那么 GPU在哪? GPU大体上可以有下面几种方式: 第一种,自己购买GPU服务器。当然了,很多时候个人要求不高,或者工作相对简单的时候,一台有独立显卡的中高端游戏笔记本,可能就已经足够完成这个工作了。 ---- 这里我介绍一下最近我在使用的第四种GPU来源:MistGPU MistGPU是一个共享AI计算平台,提供简单易用的AI计算服务。用户可以在上面使用GPU服务器训练AI模型,按时间计费。 排除一些缺点,如果只考虑性价比的话,MistGPU真是现在GPU训练服务中最高的。这种将大量的GPU资源拆散成碎片再零售的方法,既保证了用户快速使用,也保证了成本相对低廉。

    14610

    GPU accelerated

    = optim.SGD(net.parameters(), lr=1e-3) criteon = nn.CrossEntropyLoss().to(device) # 同样将loss部分的计算转移到GPU 上去 同样的,数据部分也可以转移到GPU上去 data, target = data.to(device), target.to(device)

    18510

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券