物理CPU 物理CPU就是计算机上实际配置的CPU个数。在linux上可以打开cat /proc/cpuinfo 来查看,其中的physical id就是每个物理CPU的ID,你能找到几个physical id就代表你的计算机实际有几个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个数
Linux下的CPU信息全部都在/proc/cpuinfo这个文件中,可以直接打开看。
基本概念 物理CPU:物理CPU就是插在主机上的真实的CPU硬件,在Linux下可以数不同的physical id 来确认主机的物理CPU个数。 核心数:物理CPU下一层概念就是核心数,我们常常会听说多核处理器,其中的核指的就是核心数。在Linux下可以通过cores来确认主机的物理CPU的核心数。 逻辑CPU:核心数下一层的概念是逻辑CPU,逻辑CPU跟超线程技术有联系,假如物理CPU不支持超线程的,那么逻辑CPU的数量等于核心数的数量;如果物理CPU支持超线程,那么逻辑CPU的数目是核心数数目的两倍。在Linux下可以通过 processors 的数目来确认逻辑CPU的数量。 超线程:超线程是英特尔开发出来的一项技术,使得单个处理器可以象两个逻辑处理器那样运行,这样单个处理器以并行执行线程。这里的单个处理器也可以理解为CPU的一个核心;这样便可以理解为什么开启了超线程技术后,逻辑CPU的数目是核心数的两倍了。 在Linxu下查看物理cpu、核心数、逻辑CPU和是否支持超线程 关于CPU的一些信息可在 /proc/cpuinfo 这个文件中查看,这个文件显示的内容类似于下图所示
最近在搞Linux下性能评测,在做CPU评测时发现了个有意思的现象,因为uos系统是自带系统监视器的,在对输入法进程检测时,发现其CPU占用率为1%:
提到CPU核数,相信绝大部分的开发同学想到的都是top命令,直接到自己的服务器上看一下是多少个核。看到的核越多,貌似笑的越开心。比如说说我的CPU,用top命令展开以后,看到了有24核。
最近在研究Linux系统负载的时候,接触到一些关于CPU信息查看的知识,和大家分享一下。通过对/proc/cpuinfo文件中的参数的分析,也学到了不少东西。
Linux用户对 /proc/cpuinfo 这个文件肯定不陌生. 它是用来存储cpu硬件信息的,信息内容分别列出了processor 0 – n 的规格。这里需要注意,如果你认为n就是真实的cpu数的话, 就大错特错了。一般情况,我们认为一颗cpu可以有多核,加上intel的超线程技术(HT), 可以在逻辑上再分一倍数量的cpu core出来逻辑CPU数量=物理cpu数量 x cpu cores 这个规格值 x 2(如果支持并开启ht)
intel的超线程技术能让一个物理核上并行执行两个线程,大多数情况下能提高硬件资源的利用率,增强系统性能。对于cpu密集型的数值程序,超线程技术可能会导致整体程序性能下降。鉴于此,执行OpenMP或者MPI数值程序时建议关闭超线程技术。
2018年11月14日 10:51:27 DebugTheLife 阅读数 1779
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。
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。
超线程技术(Hyper-Threading): 就是利用特殊的硬件指令,把两个逻辑内核(CPU core)模拟成两个物理芯片,(一个核模拟出两个核?)
超线程技术(Hyper-Threading):就是利用特殊的硬件指令,把两个逻辑内核(CPU core)模拟成两个物理芯片, 让单个处理器都能使用线程级并行计算,进而兼容多线程操作系统和软件,减少了CPU的闲置时间,提高的CPU的运行效率。 我们常听到的双核四线程/四核八线程指的就是支持超线程技术的CPU.
CPU的英文全称是(Central Processing Unit),中文意思翻译中央处理器,是计算机的主要设备之一,功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。计算机的可编程性主要是指对中央处理器的编程。
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)
1、登录Terminal,执行:cat /proc/cpuinfo,就会显示出主机的CPU详细参数,如内核、频率、型号等等,以下是我Linux 系统主机的CPU:
其实应该通过Physical Processor ID来区分单核和双核。而Physical Processor ID可以从cpuinfo或者dmesg中找到. flags 如果有 ht 说明支持超线程技术 判断物理CPU的个数可以查看physical id 的值,相同则为同一个物理CPU
存储加速方向 存储软件自身软件栈 存储软件自身一般通过是通过减少软件栈开销来达到优化自身的目的,比如软件栈的一些校验或者保护算法可以通过CPU的特殊指令集对存储校验或者保护算法进行优化 网络IO Linux网络的开销一般比较大,封包和解包一般都是在CPU端进行,数据的可靠性需要依赖TCP协议栈,而TCP协议栈保证稳定的同时TCP的操作必须经过协议栈,这就带来了数据从用户态->内核态->网卡驱动开销。数据拷贝和CP开销让网络IO往往不低。因此可以所经过的网络中,可以把数据传输的任务从CPU中卸载,交给具有RD
赖滨,腾讯云高级工程师,7+年专注于操作系统相关技术。目前负责腾讯云原生OS的研发,以及OS/虚拟化的性能优化工作。 导语 调度器(Scheduler)子系统是内核的核心子系统之一,负责系统内 CPU 资源的合理分配,需要能处理纷繁复杂的不同类型任务的调度需求,还需要能处理各种复杂的并发竞争环境,同时还需要兼顾整体吞吐性能和实时性要求(本身是一对矛盾体),其设计与实现都极具挑战。 为了能够理解 Linux 调度器的设计与实现,我们将以 Linux kernel 5.4 版本(TencentOS Serve
我们在进行机器学习的时候,肯定需要使用一个比较好的 GPU 显卡,其次就是一个性能强劲的 CPU 了。主频高的 CPU 在跑程序的时候,真的有时候比使用 GPU 都跑的快,所以如何查看自己机器的 CPU 就是必不可少的步骤了。我们常常选购笔记本或者服务器的时候,总是会看到 X 核 XG 这样的表示,今天我们就一起来了解下其中的一些常见术语吧!
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1806772.html
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
普通刀片节点配备 两颗 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2692 v2 @ 2.20GHz 共24物理核,内存为64G 调度系统为 Slurm, 以下为常用指令
more /proc/cpuinfo |grep “physical id”|uniq|wc -l
more /proc/cpuinfo |grep "physical id"|uniq|wc -l
记得博主以前被问到 CPU 负载如何才算高的时候,出过一次糗,具体就不记录了。。。在网上找了一篇比较详细的 Linux 下的 CPU 负载算法教程,科普一下。不感兴趣,或看不懂的朋友无视即可,不必浪费时间哈。 ---- 昨天查看 Nagios 警报信息,发现其中一台服务器 CPU 负载过重,机器为 CentOS 系统。信息如下: 2011-2-15 (星期二) 17:50 WARNING - load average: 9.73, 10.67, 10.49 还有前两个小时发出的警报信息: 2011-2
源链接:https://blog.csdn.net/Moonlight_16/article/details/125523300
7月4日,2022 CUDA on Arm Platform线上训练营开始第一天的课程。 第一天的课程,NVIDIA开发者社区何琨老师重点讲解: 基于Arm的Jetson开发环境介绍,Arm Linux系统简介(1.1理论课+实验课) 介绍实验平台,介绍Linux编译的基本技巧,介绍基本的开发环境。实验课:Makefile 编写规范。 GPU架构及异构计算(1.2) 介绍GPU架构以及异构计算的基本原理 介绍GPU硬件平台 介绍基于Arm的嵌入式平台GPU架构和编程模型之间的关系,介绍
蒋彪,腾讯云高级工程师,10+年专注于操作系统相关技术,Linux内核资深发烧友。目前负责腾讯云原生OS的研发,以及OS/虚拟化的性能优化工作。 导语 混部,通常指在离线混部(也有离在线混部之说),意指通过将在线业务(通常为延迟敏感型高优先级任务)和离线任务(通常为 CPU 消耗型低优先级任务)同时混合部署在同一个节点上,以期提升节点的资源利用率。其中的关键难点在于底层资源隔离技术,严重依赖于 OS 内核,而现有的原生 Linux kernel 提供的资源隔离能力在面对混部需求时,再次显得有些捉襟见肘(
在《一文读懂 | 进程怎么绑定 CPU》这篇文章中介绍过,在 Linux 内核中会为每个 CPU 创建一个可运行进程队列,由于每个 CPU 都拥有一个可运行进程队列,那么就有可能会出现每个可运行进程队列之间的进程数不一样的问题,这就是所谓的 负载不均衡 问题,如下图所示:
3.cat /etc/issue 或cat /etc/redhat-release(Linux查看版本当前操作系统发行版信息)
以下案例基于 Ubuntu 16.04,同样适用于其他的 Linux 系统。我使用的案例环境如下所示:
获取系统参数对性能测试至关重要,可以评估系统性能、资源利用率,有助于优化系统配置、调整资源分配,并发现潜在的性能瓶颈。本文将持续更新记录一些系统参数的查询方法。
1. Requests per second(RPS):Nginx 每秒处理的请求数(也就是 QPS)。
这个服务器一共有64个逻辑CPU,也就是我们常说的线程数,也就说每个核可以提供两个线程。
什么是多线程 多线程也叫并发编程,那么在写多线程之前,我们先来了解一下并发编程的基础概念。 ①CPU核心数和线程数的关系 核心即CPU,多核就是将多个CPU集成到一个芯片内,每个处理器都是单独的,核心数和线程数是一比一的关系,Interl使用超线程技术,将一个物理CPU模拟成两个逻辑CPU核心数和线程数实现一比二。 即如果一个4核CPU使用超线程技术,就可以同时运行8个线程,未使用超线程技术的话,则同时运行4个线程。 ②CPU时间轮转机制 也叫RR调度,可以理解为将CPU的运行时间进行切片,每一
例如:某服务器有四个主频为3.0GHZ的CPU,每个CPU四核,超线程。可以虚拟多少VCPU口和总资源?
这里,推荐使用历史版本的potplayer64,因为新版本的功能有点多余,https://www.videohelp.com/download/PotPlayerSetup64-1.7.16291.exe
1.文档编写目的 首先说明什么场景下适合使用CGroup,为什么会在集群YARN 中对CPU 进行Vcore数超配的情况下同样一个作业,同样的资源参数,有时候处理很快,有时候处理很慢,出现作业的运行效率无法预估情况? 当我们期望通过合理分配CPU的使用率,使应用预期性能的运行,排除其他因素的影响下,如应用中每分配一个Vcore,预估它能处理多少数据,就需要启用CGroup对CPU进行严格的使用率限制来实现。 在混合工作负载的示例是运行 MapReduce 和 Storm-on-YARN 的集群。MapRed
通过上篇文章的学习,我们学会了如何查看当前 cgroup 的信息,如何通过操作 /sys/fs/cgroup 目录来动态设置 cgroup,也学会了如何设置 CPU shares 和 CPU quota 来控制 slice 内部以及不同 slice 之间的 CPU 使用时间。本文将继续探讨对 CPU 使用时间的限制。
一、虚拟化分类 1、虚拟化,是指通过虚拟化技术将一台计算机虚拟为多台逻辑计算机。在一台计算机上同时运行多个逻辑计算机,每个逻辑计算机可运行不同的操作系统,并且应用程序都可以在相互独立的空间内运行而互相不影响,从而显著提高计算机的工作效率。
最早意识到这两个概念可能不一样是在什么时候呢,不是在买电脑的时候哈,是在安装虚拟机的时候。
默认情况使用CFS(完全公平的调度程序),CFS情况下指定进程的运行时间计算方式如下,
昨天我们用Intel I9的10核,每个核2个threads的机器跑了内核的编译:
之前的文章介绍过 VMware 在 VMworld 上宣布的太平洋项目 (Project Pacific) ,这是 vSphere 向 Kubernetes 原生平台的演进。太平洋项目引入了 vSphere 主管集群( Supervisor Cluster )的概念,该集群能够在 ESXi 上原生地运行 Kubernetes Pod(称为 Native Pod )。
有诸多方式监测系统平均负载,如 uptime,它会展示系统运行时间、用户数量及平均负载:
服务器性能测试是一项非常重要而且必要的工作,本文是作者Micheal在对服务器进行性能测试的过程中不断摸索出来的一些实用策略,通过定位问题,分析原因以及解决问题,实现对服务器进行更有针对性的优化,提升服务器的性能。
PostgreSQL数据库优化是多方面的,原则是减少系统的瓶颈,减少资源的占用,增加系统的反应速度。例如:
默认情况下是Intel I9,10核,每个核2个threads,共20个CPUs:
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