首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

如何在Linux机器中测试存储磁盘IO性能?

Linux环境中,了解存储/磁盘I/O性能对于评估系统性能和优化存储子系统非常重要。通过测试存储/磁盘I/O性能,我们可以确定磁盘的读写速度、延迟和吞吐量等指标。...本文将介绍几种常用的方法来测试Linux机器中的存储/磁盘I/O性能。图片方法一:使用dd命令dd命令是一个用于复制文件和数据的常用工具,也可以用于测试存储/磁盘I/O性能。...以下是使用bonnie++工具测试存储/磁盘I/O性能的步骤:打开终端窗口。安装bonnie++工具。可以使用包管理器(如yum或apt)安装bonnie++。...通过分析bonnie++测试结果,您可以获取磁盘I/O性能的详细信息。结论通过测试存储/磁盘I/O性能,我们可以了解Linux机器的磁盘读写速度、延迟和吞吐量等关键指标。...通过合理选择测试方法和正确解读测试结果,您可以深入了解Linux机器中的存储/磁盘I/O性能,并根据需要进行优化和调整。

2.7K01

ACL 2020三大奖项出炉!知名学者夫妇曾先后获终身成就奖,时间检验奖回溯95年经典著作

Bonnie Webber Bonnie Webber作为AAAI(1991)、爱丁堡皇家学会(2004)和ACL(2012)的一员,于1980年任计算语言学协会主席,并在ACL2020上获得终身成就奖...事实上,Bonnie Webber在学术界一直广受赞誉。...三十余年来,Bonnie Webber对自己的要求近乎严苛,平均每年发表2篇论文,直至退休前,几乎从未间断过学术工作。 ?...△ Bonnie Webber历年发表论文数量 同时,作为一名严肃对待学术的教授,Bonnie Webber不仅严厉要求自己,对学生也同样严格。曾受教于她的学生表示,非常感激她对自己的指导: ?...每次发言前,只要我想到Bonnie可能的反应,我都会反复检查我的观点陈述和假设。何其幸运能得到她对我作品的批评指点,尤其是在我读博前期。祝贺!

48110

ACL 2020:微软摘得最佳论文,Bengio论文获时间检验奖,大陆论文量第二

终身成就奖 大会将终身成就奖颁给了爱丁堡大学荣休教授 Bonnie Webber。ACL 组委会表示,该奖项旨在表彰她在篇章分析领域做出的杰出贡献。 ?...1978 年,Bonnie Webber 在哈佛大学获得博士学位。之后在宾夕法尼亚大学任教多年,后进入爱丁堡大学任教。...Bonnie Webber 致力于篇章研究,参与了宾州篇章树库(Penn Discourse TreeBank)的开发。...Bonnie Webber 于 1980 年担任 ACL 主席,1991 年成为 AAAI Fellow,2004 年当选爱丁堡皇家学会会士。...出生于 1946 年,现年 74 岁的 Bonnie Webber 仍然笔耕不辍。从她的谷歌学术页面,我们可以看到她 2019 年参与的论文数量达 12 篇之多。 ?

50330

全面了解安装使用Linux下的日志文件系统

如果希望对内核添加对ext3文件系统的支持,就需要使用补丁,可以从ftp.linux.org.uk/pub/linux/sct/fs/jfs或ftp.kernel.org/pub/linux/kernel...-2.2.19.tar.bz2和ext3-0.0.7a.tar.bz2到/usr/src目录下,进行解压:     mv linux linux-old     tar -Ixvf linux-2.2.19...内核linux-2.4.2.tar.bz2到 /usr/src目录下,修改老的内核目录名,然后解压新内核:     mv linux linux-old     tar -Ixf inux-2.4.2....下一步就采用了bonnie++性能测试程序(www.coker.com.au/bonnie++)进行测试,这个程序对一个文件进行数据库类型的访问,进行了创建、读和删除小文件,这些操作对于Squid、INN...性能测试命令为:     bonnie++ -d/work1 -s10 -r4 -u0     其对加载在/work1目录下的文件系统进行了10Mb(-s10)的测试。

2.4K20

Nat Biotechnol|David Baker等:蛋白质AI设计的进展

Bonnie Berger:是的,单序列深度学习方法将是理解蛋白质折叠的下一步。当然,蛋白质不需要知道它的同源序列就能折叠成它的原生结构。...Bonnie Berger:这三者都很关键:训练数据、类似transformer的模型和GPU计算能力的增长。...Bonnie Berger:这很难说。蛋白质科学中的问题往往非常具体。根据我们目前的观察,在特定问题数据集上进行微调似乎是最有效的方法。...Bonnie Berger:在自然语言或图像处理领域,这可能是对的。不过,在蛋白质科学领域,目前的云计算基础设施已经足够强大,足以支持在蛋白质数据上训练大型语言模型。...Bonnie Berger:这些方法已经可以应用于药物发现流水线的早期阶段,即寻找新的或新颖的lead,并通过传统方法进行进一步测试的阶段。

12110
领券