在最近一次游戏性能专项测试过程中发现帧率陡降,开发同学分析源代码堆栈信息,折腾了很久一直无法定位原因,最终定位到原来是手机发热降频引起。
导语 在最近一次游戏性能专项测试过程中发现帧率陡降,开发同学分析源代码堆栈信息,折腾了很久一直无法定位原因,最终定位到原来是手机发热降频引起。 有经验一看完整的性能数据,基本一眼都能看出问题原因。需要强调一点:分析问题需要整体数据联动分析,单独看某单一信息是没是意义的。这个案例很典型,所以将本次性能实战经验分析出来,,希望对测试或者开发同学有些帮助。 一月一度的游戏性能专项回归测试过程中,我们在Galaxy S9 Plus手机上测试发现,帧率出现陡降问题,非常有规律的:进入游戏玩一段时间帧率FPS出现缓慢
导语 在最近一次游戏性能专项测试过程中发现帧率陡降,开发同学分析源代码堆栈信息,折腾了很久一直无法定位原因,最终定位到原来是手机发热降频引起。 有经验一看完整的性能数据,基本一眼都能看出问题原因。需要强调一点:分析问题需要整体数据联动分析,单独看某单一信息是没是意义的。这个案例很典型,所以将本次性能实战经验分析出来,希望对测试或者开发同学有些帮助。 一月一度的游戏性能专项回归测试过程中,我们在Galaxy S9 Plus手机上测试发现,帧率出现陡降问题,非常有规律的:进入游戏玩一段时间帧率
2021年6月底,中国科学院计算所研究员包云岗在首届 RISC-V 中国峰会上发布了国产开源高性能 RISC-V 处理器核心——香山,受到了广泛关注。 香山是由中科院计算所、鹏城实验室支持,通过中国开放指令生态(RISC-V)联盟联合业界企业一起开发的一款开源高性能 RISC-V 处理器核。它的架构代号以湖命名,第一代为“雁栖湖”,第二代为“南湖”。原先,“雁栖湖”计划于去年7月流片,但受到全球芯片产能的影响,研发受阻,结果迟迟未出,香山也逐渐退出大众视野。 但就在昨天,也就是虎年元宵节,香山项目的主要负责
Writer:Cgm 醉里挑灯写bug; 热爱旅游和美食。 一、背 景 迁移一台内存密集型实例时,由于写内存的速度较快,脏页产生的速度一直比迁移虚拟机机,源目的虚拟机同步内存速度快,导致迁移一直完不成,结果超出了keystone token默认的1小时超时时间,最后导致虚拟机状态错误,迁移完不成。 二、迁移超时导致token超时 1、原 因 keystone token默认超时时间为1小时。 虚拟机默认热迁移超时取消迁移时间为(非块迁移):虚拟机内存GB * 默认800s 得出以下关系
今天巡检发现,mc1的K8S服务器集群有些异常,负载不太均衡。其中10.2.75.32-34,49的load average值都在40以上,虽然机器的cpu核数都是40或48核不算严重,但也值得重视。
苹果官网中文版的产品介绍里,还特意用了大家喜闻乐见的玩原神来演示A15仿生芯片出色的图形性能。
Linux memory and storage system, Concurrency optimization. https://github.com/hongweiqin
加入小电后,领到了属于自己的办公电脑,Thinkpad T470 有一次需要拿着电脑去别的地方做点工作,拔了充电器兴冲冲的就去了,开盖,卡成PPT的电脑和一脸懵逼的我; 明明在楼上的时候还好好的,怎么就卡成这样了;时间紧任务重,就把自己的电脑丢一边,用其他人的电脑先把工作干了;
CPUSpeed for Linux adjusts the CPU speed dynamically based on the demand for processing power.Disable it unless you are using a laptop
我们把整个计算机组成原理的知识点拆分成了四大部分,分别是计算机的基本组成、计算机的指令和计算、处理器设计,以及存储器和I/O设备。
HKLM\SOFTWARE\Microsoft\VisualStudio\14.0\VC\Runtimes\X64 HKLM\SOFTWARE\WOW6432Node\Microsoft\VisualStudio\14.0\VC\Runtimes\X64
继抖音、快手、微视等一众短视频豪强并起以来,2018年的短视频市场可谓一片火热,而国内很多短视频平台运营商也开始纷纷布局海外短视频市场。面对眼前的场景,短视频app开发也逐渐引发了创投者的兴趣,生怕自己错过眼下的短视频红海。
硬件设备,是任何一名深度学习er不可或缺的核心装备。各位初级调参魔法师们,你们有没有感到缺少那一根命中注定的魔杖?
最近发布的“树莓派4”性能强大、价格亲民,新智元此前已经做过比较全面的介绍。但如此强大的性能带来的一个副作用就是猛增的发热量。其实在树莓派官网上说它“性能堪比PC”,但没有明说的下半句,大家都懂的。
提到挖矿,很多人都比较感兴趣,众所周知,挖矿是除了直接交易数字货币之外,获取数字货币的唯一途径,而挖矿会根据不同的数字货币定义成不同的挖矿形式,比如说最近比较火的流动性挖矿,就是投资者抵押或锁定加密货币以换取报酬的做法,还有就是本文要说的显卡挖矿,下面小编就给大家通俗的讲解一下显卡挖矿是什么意思。
一个程序,当运算很充分(IO等操作很少)时,指定到单独一个CPU上运行会比不指定CPU运行时快。这中间主要有两个原因:
在指令表中我们看到ADD指令的后四位寄存器 OR RAM地址一列中,列出来的不是之前的RAM地址而是两位的寄存器ID。两位可以表示四个数字,正好对应ABCD四个寄存器。
一、前言 自从安装了CentOS,我的显卡就没消停过,一直在彪高温而且噪音特别大,于是决定上网搜索解决办法。下面记录下来以供日后查阅。 二、安装fglrx driver(ATI/AMD 显卡的linux驱动) 分别执行下面的命令安装 1. rpm --import http://elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org 2. rpm -Uvh http://www.elr
从 "取指令" 开始,"指令地址寄存器" 现在的值是 1 到 "解码" 阶段! 0001 是 LOAD B 指令 从 RAM 里把一个值复制到寄存器 B,这次内存地址是 1111,十进制的 15。现在到 "执行阶段“,”控制单元" 叫 RAM 读地址 15,并配置寄存器 B 接收数据,成功,我们把值 0000 1110 ,也就是十进制的 14 存到了寄存器 B ,最后一件事是 "指令地址寄存器" +1 ,我们又完成了一个循环。
云豆贴心提醒,本文阅读时间7分钟 现在MySQL运行的大部分环境都是在Linux上的,如何在Linux操作系统上根据MySQL进行优化,我们这里给出一些通用简单的策略。这些方法都有助于改进MySQL的性能。 闲话少说,进入正题。 一、CPU 首先从CPU说起。 你仔细检查的话,有些服务器上会有的一个有趣的现象: 你cat /proc/cpuinfo时,会发现CPU的频率竟然跟它标称的频率不一样: 这个是Intel E5-2620的CPU,他是2.00G * 24的CPU,但是,我们发现第5颗C
在CPU Configuration中,Hyper-Threading选项设置为Disabled:
如果CPU风扇散热不好,会导致CPU温度太高,使CPU自动降频,从而使CPU的性能降低。总之高温时CPU会自动将降低工作效率。
硬件架构 从硬件架构图中可以看出以下特点: 每个 CPU 核都包含各自的 local timer,相互独立。 每个 local timer 都支持中断的产生,中断类型为 PPI,即 CPU 的私有中断,GIC 负责分发到指定的 CPU,这些中断都可以用来产生系统事件。local timer的中断为以下四种: Secure Physical Timer event (ID 29,也就是上面device node中的13,29 = 16 + 13) Non-secure Physical Timer even
偶尔看见某网站分享这个,而号主分享的优化手机的软件也比较少,今天把这个分享给大家:
HTOL 高温使用寿命测试(High Temperature Operating Life)
---- 新智元报道 来源:jeffgeerling 编辑:Emil 【新智元导读】随着苹果发布自研的M1处理器以来,它无情碾压各种Inter和AMD成了人们津津乐道的话题。如今又有好事者做了一项有意思的测试,结论是M1比i9处理器快了30%?! 自苹果的M1芯片发布以来,关于它的性能究竟多强悍激起了所有人的兴趣。于是人们开始使用装备了M1芯片的Mac设备PK各种售价高昂的x86架构的电脑,乐此不疲。并且无论是在普通测试,还是在GeekBench、X86-specific code等排行榜中,M1
鲍永成 京东商城基础架构部技术总监 京东技术11.11基础架构峰会讲师 2013年加入京东,负责京东容器集群平台研发,带领团队完成京东容器大规模落地战略项目,有效承载京东全部业务系统以及数据库和中间
作者:Slav Ivanov@blog.slavv.com 问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Macbook这种轻薄的笔记本,是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务,会给堆积越来越多的账单,换个便宜的服务,训练时间又太长…… 没办法,已经十多年没用过台式机的我,只能重新着手DIY装机,搭建一套自己的深度学习系统。以下是我的系统搭建和测试过程。 硬件清单 之前,我在AWS亚马逊云服务上的花费是每月70美元(约480元人民币)。按照使用两年计算,我给这套系统的总预算是1700美元(约1165
Macbook这种轻薄的笔记本,是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务,会给堆积越来越多的账单,换个便宜的服务,训练时间又太长…… 没办法,已经十多年没用过台式机的我,只能重新着手DIY装机,搭建一套自
P下载站 电脑玩游戏卡顿的原因有哪些 学习、工作闲暇之余,我们可能会采用玩游戏的方式来消遣一下,但是相信大多数的玩家可能都遇到过游戏卡顿的现象,但是对于游戏卡顿解决起来还真的比较棘手,因为其原因还是蛮
如今,直播已经成为了人们生活中必不可少的产品了,不仅仅通过实时直播带来的娱乐和欢乐,还有更重要的是它带来的实时信息分享,由此直播也带来了非常大的商业价值和潜力。不仅是现在的秀场直播,现在慢慢兴起的教育、电商等,都在一步步的跨入直播领域,可见直播的领域应该还存在更大的潜力等待我们去挖掘。 那么,直播系统平台开发到底需要哪些技术呢?需要了解哪些方面的知识呢? 首先开发实时直播时需要了解哪些知识: 摄像头采集; 1、音视频编解码; 2、流媒体协议; 3、音视频流推送到流媒体服务器; 4、流媒体网络分发; 5、用户播放器; 6、音视频同步; 7、网络延迟自适应; 8、需要录制,多种视频文件的格式和封装; 9、语言:C、C++、html、php、mysql...... 10、开发环境:嵌入式,Linux,Windows,Web...... 还有就是视频播放解决方案(卡顿、延迟): 1、CDN 加速; 2、自己架服务器; 3、用别人的云服务。 用 CDN 加速,可以尽量减少延迟。目前业内水准来看,视频延迟都在 3-6 秒之间。也就是在视频直播时,你看到的是几秒以前的画面。 自己架服务器,如果部署的数据中心不够多,那么遇上跨网、跨省的传输,还是得用 CDN 加速。那么为了尽可能降低延迟,你就需要在全国各省市都部署数据中心,来解决跨网、跨省的传输。用云服务的话,就是别人把服务器给你架好了,你只要傻瓜式的用就行了。当然,不管用哪种方式,综合权衡利弊,找到适合的方案就是最好的方案。 开发视频直播的流程有哪些: 1、采集; 2、前期处理; 3、编码; 4、传输; 5、解码; 6、渲染。 采集:iOS 是比较简单的,Android 则要做些机型适配工作。PC 最麻烦各种奇葩摄像头驱动,出了问题特别不好处理,建议放弃 PC 只支持手机主播,目前几个新进的直播平台都是这样的。 前期处理:现在直播美颜已经是标配了,80%的主播没有美颜根本没法看。美颜算法需要懂图像处理算法的人,没有好的开源实现,要自己参考论文去研究。算法设计好了还要优化,无论你打算用 CPU 还是 GPU 优化,算法优化本身也需要专业知识支持。GPU 虽然性能好,但是也是有功耗的。GPU 占用太高会导致手机发烫,而手机发烫会导致摄像头采集掉帧。而这一切都是需要经验支撑。 编码:如果你要上 720p,肯定要采用硬编码。软编码 720p 完全没希望,硬件编码不灵活。兼容性也有问题。如何适应纷繁复杂的网络和纷繁复杂的上下行设备?安卓和芯片的坑,开发过的人都知道。那有人问,要求不高,上软编码低分辨率 360p 行不行?就算上低分辨率,软编码还是会让 CPU 发烫,CPU 过热烫到摄像头,长期发烫不仅直接反应是费电。既然是手机直播,插着电源和充电器实在说不过去吧。还有,CPU 发烫会降频,怎么办?这还是只说性能方面。和前处理只影响图像质量和功耗不同,视频编解码技术还关联成本计算和网络对抗。考虑性能、功耗、成本、网络这四个之后你编码的码率、帧率、分辨率。软硬件开发该如何选择? 传输:自己做不现实,交给第三方服务商吧。 解码:如果你用硬解码,一定要做容错处理,一定要做适配。突然一个crash导致手机重启不好吧。安卓的硬解码,不说了。如果你加了网络目前手机的硬解码还不一定支撑用软解码,功耗发热的问题又来了。 渲染:为什么手机明明解码出好多帧数据。就是渲染不出来。为什么画面就是不同步。 以上是媒体模块,还有信令控制,登录、鉴权、权限管理、状态管理等等,各种应用服务,消息推送,聊天,礼物系统,支付系统,运营支持系统,统计系统等。后台还有数据库,缓存,分布式文件存储,消息队列,运维系统等。 以上技术要点的小结,确实能说明开发一个能用于生产环境的实时视频直播平台确非易事,跟IM里传统的实时音视频一样,这样的技术都是音视频编解码+网络传输技术的综合应用体。
macos好用吗,我觉得一般,当macos跟macbook结合到一起,并与iPhone、ipad、airpods组成生态时,他就很好用了。但macos完美吗?这篇文章带来的是我在使用macos系统中不断积累和筛选的应用软件,让桌面使用更加便捷和人性化。
来源:量子位 作者:Slav Ivanov@blog.slavv.com 编译:问耕 本文长度为4600字,建议阅读6分钟 本文教你万元打造一个深度学习系统。 Macbook这种轻薄的笔记本,是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务,会给堆积越来越多的账单,换个便宜的服务,训练时间又太长…… 没办法,已经十多年没用过台式机的我,只能重新着手DIY装机,搭建一套自己的深度学习系统。以下是我的系统搭建和测试过程。 硬件清单 之前,我在AWS亚马逊云服务上的花费是每月70美元(约480元人民币)。按照使用两年计算
在还没出装机视频前,李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查,趁着显卡降价,看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。
---- 新智元报道 编辑:Aeneas 拉燕 桃子 【新智元导读】AI大牛李沐带你来装机! AI大牛沐神来装机了,还是训练100亿参数模型那种。 在还没出装机视频前,李沐老师曾发起了一个小小的问卷调查,趁着显卡降价,看下童鞋们对装机跑Transformer有多大兴趣。 当时,就连华为天才少年「稚晖君」都来点赞了,足见大家还是很期待的。 这不,沐神带着他的装机视频来了。怎样用最低的成本训练一个100亿模型? 而就在最近,币圈也在一直降温,同时GPU也明显降价了不少,就比如英伟达3090TI现
最近苹果发布了几款 2019 MacBook Pro,处理器升级到了 9 代 CPU。众所周知,18 款的 MBP 在出来后就面临散热尿崩,反向睿频的尴尬局面,虽然后面苹果更新了系统版本,通过系统更新缓解了这个问题,但也没有解决 99℃ 反向睿频的问题。
还有几个小时,315晚会就开始了,估计已经有一部分公司做好了预防自己中招的准备,公关团队+舆情监控系统蓄势待发,密切关注着315的一举一动,一旦有“万一”,第一时间做好公关工作,尽可能降低负面影响。 今年315晚会的主题是“品质消费,美好生活”,唤醒消费者权益意识,规范市场秩序依然是不变的宗旨。互联网已经深入人们的日常生活,与之相关的安全信息领域也逐渐成为315晚会重点关注对象。2017年的315晚会上,互动百科虚假广告、科视公司收集学生信息以及不安全的密码等消费预警。由此也可以发现,普通消费者对于个人隐私
深度学习是非常消耗计算资源的,毫无疑问这就需要多核高速的CPU。但买一个更快的CPU有没有必要?在构建深度学习系统时,最糟糕的事情之一就是把钱浪费在不必要的硬件上。本文中我将一步一步教你如何使用低价的硬件构建一个高性能的系统。
随着泛在电力物联网的发展,越来越多的电力设备包括变压器,GIS,开关柜,高压电缆等需要进行局部放电的在线监测。
在网上一直没有找到一篇专门讲SPI NAND介质改动的文章。实际上需要修改的地方很少,但是由于自己不熟悉,也折腾了不少时间。这篇文章更多是自己折腾过程的记录。同时也给可能遇到同样问题的小伙伴一个参考。
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
登入服务器后,我们的目的是首先要确认当前到底是哪些进程引起的负载高,以及这些进程卡在什么地方,瓶颈是什么。
https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2
计算机的心脏是中央处理单元,简称“CPU” 。这篇文章就利用前几篇文章中提到过的ALU,RAM,寄存器组件做一个CPU。
计算机的所有“计算”都是由CPU来进行的。自然,CPU也是整台计算机造价最昂贵的部分之一。
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