在 2018 年底，vivo AI 研究院为了解决统一的高性能训练环境、大规模的分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点，着手建设 AI 计算平台。白驹过隙，将近两年时间过去了，平台的建设和落地取得了很大的进展，成为了 vivo AI 领域的核心基础平台。平台现在已经有超过 500 多个用户，来自人工智能、影像、互联网等多个部门。平台的容器集群有 1000 多台服务器，拥有 50000 多 CPU 核，1000 多张 GPU 卡，GPU 算力将近 100 PFLOPS。每天运行 1000 多个的算法训练任务，部署了 100 多个的模型推理服务和 AI 应用。这些训练任务和应用都是以容器的方式运行。平台从当初服务深度学习训练为主，到现在演进成包含 VTraining、VServing、VContainer 三大模块，对外提供模型训练、模型推理和容器化的能力。
机器之心原创 人工智能研学社 问题：GPU 内存限制 GPU 在深度神经网络训练之中的强大表现无需我赘言。通过现在流行的深度学习框架将计算分配给 GPU 来执行，要比自己从头开始便捷很多。然而，有一件事你会避之唯恐不及，即 GPU 的动态随机存取内存（DRAM（Dynamic Random Access Memory））限制。 在给定模型和批量大小的情况下，事实上你可以计算出训练所需的 GPU 内存而无需实际运行它。例如，使用 128 的批量训练 AlexNet 需要 1.1GB 的全局内存，而这仅是 5
Management PCI-Express Runtime D3 (RTD3) Power Management是一种用于管理PCI-Express设备的低功耗模式的技术RTD3是一种睡眠状态，当PCI-Express设备处于空闲状态时，可以将其置于低功耗模式，以减少能源消耗和热量产生。英伟达™（NVIDIA®）图形处理器有许多省电机制。其中一些机制会降低芯片不同部分的时钟和电压，在某些情况下还会完全关闭芯片部分的时钟或电源，但不会影响功能或继续运行，只是速度较慢。然而，英伟达™（NVIDIA®）GPU 的最低能耗状态需要关闭整个芯片的电源，通常是通过调用 ACPI 来实现。这显然会影响功能。在关机状态下，GPU 无法运行任何功能。必须注意的是，只有在 GPU 上没有运行任何工作负载的情况下才能进入这种状态，而且在试图开始工作或进行任何内存映射 I/O (MMIO) 访问之前，必须先重新开启 GPU 并恢复任何必要的状态。
一直以来 go 的 runtime 在释放内存返回到内核时，在 Linux 上使用的是 MADV_DONTNEED，虽然效率比较低，但是会让 RSS（resident set size 常驻内存集）数量下降得很快。不过在 go 1.12 里专门针对这个做了优化，runtime 在释放内存时，使用了更加高效的 MADV_FREE 而不是之前的 MADV_DONTNEED。具体可以参考这里：
swapon命令用于激活Linux系统中的交换空间，交换空间在Linux系统的内存管理中起到建立虚拟内存的作用。
李真旭@killdb Oracle ACE，云和恩墨技术专家 个人博客：www.killdb.com 在墨菲定律里，我们知道，有可能发生的故障就一定会发生，哪怕需要诸多因素的叠加才可能满足那复杂的先决条件。在以下案例中，我们抽丝剥茧，细致入微的追溯最终确定了导致数据库RAC实例崩溃的微小原因。 这是一个真实的客户案例，可以概括为一条参数引发的血案。现象大致是某天凌晨某 RAC 节点实例被重启了，通过如下是 alert log 我们可以发现 RAC 集群的节点2实例被强行终止掉了，如下是详细的告警日志信息
李真旭（Roger） ACOUG 核心专家，Oracle ACE，云和恩墨技术专家 编辑手记：linux 文件系统的cache分为2种：page cache和 buffer cache.在RAC环境中，不同节点间的设置不合理很可能会触发操作系统bug，而引起数据库宕机。 这是1个月之前处理的某个客户的案例，现象大致是某天凌晨某RAC节点实例被重启了，通过如下是alert log我们可以发现RAC集群的节点2实例被强行终止掉了，如下是详细的告警日志信息： 从上面的日志来看,在2：03分就开始报错ORA
在Linux/Unix系统中，在文件或数据处理过程中一般先放到内存缓冲区中，等到适当的时候再写入磁盘，以提高系统的运行效率。sync命令则可用来强制将内存缓冲区中的数据立即写入磁盘中。用户通常不需执行sync命令，系统会自动执行update或bdflush操作，将缓冲区的数据写 入磁盘。只有在update或bdflush无法执行或用户需要非正常关机时，才需手动执行sync命令。
3.项目生生成成功 .cu文件就是跑在GPU上面的文件。文件夹里面是自动生成的一些要依赖的库文件你可以不用管
drop_caches的值可以是0-3之间的数字，代表不同的含义： 0：不释放（系统默认值） 1：释放页缓存 2：释放dentries和inodes 3：释放所有缓存
在使用CUDA加速库时，特别是在使用CUBLAS库进行GPU加速的线性代数运算时，有时我们可能会遇到CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED错误。这个错误通常表示CUBLAS库未正确初始化导致的问题。在本篇文章中，我们将深入探讨这个错误的原因，并给出解决方法。
问：我是一个Ubuntu 14.04 LTS版本的新手。我需要一块额外的swap文件来提高我Ubuntu服务器的性能。我怎样才能通过SSH连接用相关命令为我的Ubuntu 14.04 LTS 增加一块swap分区。
第一个是在AmS中进行，即Android所声称的当系统内存低时，优先释放没有任何Activity的进程，然后释放非前台Activity对应的进程。
编辑说明：《Oracle性能优化与诊断案例精选》出版以来，收到很多读者的来信和评论，我们会通过连载的形式将书中内容公布出来，希望书中内容能够帮助到更多的读者朋友们。 这是我一个运营商客户的案例。其现象
malloc动态内存分配函数原理详解及编程用法举例(本文由www.169it.com搜集整理)
在Linux系统下，我们一般不需要去释放内存，因为系统已经将内存管理的很好。但是凡事也有例外，有的时候内存会被缓存占用掉，导致系统使用SWAP空间影响性能，例如当你在Linux下频繁存取文件后,物理内存会很快被用光,当程序结束后,内存不会被正常释放,而是一直作为caching。，此时就需要执行释放内存(清理缓存)的操作了。
当在Linux下频繁存取文件后，物理内存会很快被用光，当程序结束后，内存不会被正常释放，而是一直作为caching。
C# 开发客户端系统的时候，.net 框架本身就比较消耗内存资源,特别是xp 这种老爷机内存配置不是很高的电脑上运行,所以就需要进行内存上的优化，才能流畅的在哪些低端电脑上运行. 想要对C# 开发的客户端内存优化需要了解以下几个概念。
使用PyTorch Profiler进行性能分析已经一段时间了，毕竟是PyTorch提供的原生profile工具，个人感觉做系统性能分析时感觉比Nsys更方便一些，并且画的图也比较直观。这里翻译一下PyTorch Profiler TensorBoard Plugin的教程并分享一些使用经验，我使用的时候也是按照这个教程来来的，有一点不一样的是可以在vscode里面直接安装TensorBoard插件，然后Command+Shift+P打开vscode的命令行窗口输入TensorBoard启用TensorBoard插件并把PyTorch Profiler输出的日志文件所在的文件夹路径传给它就可以直接在vscode里面查看可视化Profile结果了。
腾讯云CVM云服务器配置如何选择？小编第一次使用自定义配置的方式购买云服务器时也是一头雾水，今天有时间云服务器吧来详细说下云服务器的选择包括CVM实例的配置、实例规格、地域节点和可用区、镜像操作系统、磁盘及公网宽带等信息选择方法：
垃圾回收♻️（GC）是Go语言关键特性，帮助开发人员大大减轻心智负担。我们知道内存有栈和堆区之分，栈内存无需手动释放，但是堆内存需要我们手动释放。在Go语言中，GC会跟踪和释放不再使用的堆内存，每个Gopher都应该了解其工作原理，这非常有助于我们对程序进行优化。
导语 ：billzbwang写的《iOS 图像处理系列 - GPUImage源码解读（一）》里详细地介绍了核心代码的具体实现，对GPUImage的使用者有很大的参考价值。在GPUImage中，有一个不为大多数人所注意却又极其重要的模块GPUImageFramebufferCache。在《iOS 图像处理系列 - GPUImage源码解读》系列的第二篇中，我就把自己对这一模块粗浅的了解分享给大家。 GPUImageFramebufferCache这个类主要的作用是对GPUImageFramebuffer的管理
这个包增加了对CUDA张量类型的支持，它实现了与CPU张量相同的功能，但是它们利用gpu进行计算。它是惰性初始化的，所以您总是可以导入它，并使用is_available()来确定您的系统是否支持CUDA。CUDA semantics提供了更多关于使用CUDA的细节。
std::shared_ptr 是共享对象所有权的智能指针，当最后一个占有对象的shared_ptr被销毁或再赋值时，对象会被自动销毁并释放内存，见cppreference.com。而shared_ptr所指向的SyncedMemory即是本文要讲述的重点。
Linux释放内存的命令： sync echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches
转载链接1：http://www.arrowapex.cn/archives/66.html
一.图像从文件到屏幕过程 通常计算机在显示是CPU与GPU协同合作完成一次渲染.接下来我们了解一下CPU/GPU等在这样一次渲染过程中,具体的分工是什么? CPU: 计算视图frame，图片解码，需要
本文整理自NVIDIA GTC2022讲座[SE2600] （另：本公众号没有测试PPT中代码，代码只代表原作者本人观点，欢迎大家留言讨论） 我们知道Jetson是一个被称为集成 gpu 的产品，这意味着我们的 cpu 和一个 gpu 共享一个物理统一的内存结果，这与你可能熟悉的典型独立 gpu 完全不同，独立gpu 显卡有自己的内存与cpu、内存的系统分开，所以cpu、内存和gpu内存之间有很多迁移。它也恰好是典型独立GPU 计算的最大瓶颈之一。因此，当我们在编写项目时，我们真的应该考虑到一些阴暗面，因
当一个APP或游戏各种功能越来越多时，性能优化的重要性就不言而喻了，况且现在APP或游戏的功能逐渐趋同，提升用户体验已从产品设计本身转到了APP或游戏的流畅性上，这也让越来越多的开发者更加关注性能优化与测试。前段时间PerfDog研发团队曾带来《腾讯游戏性能实战案例分享之帧率陡变1.0》和《APP&游戏需要关注Jank卡顿吗？》两篇关于帧率与Jank的专业分析文章，本次我们就来看看在性能优化测试中会遇到的哪些名词。
在使用CUDA进行GPU加速的过程中，有时候会遇到类似于"CUDA error: an illegal memory access was encountered"这样的错误信息。这个错误常常涉及到对GPU内存访问的问题，通常是由于访问了未分配或已释放的内存导致的。
计算为什么要分配就像国内的某个省里面有很多地区，不同的地区做不同的事情。 C/C++内存区域划分： 先来看这段代码，这些数据都是储存在哪里的。
温故而知新 目录 一. GCD和OperationQueue 二. CADisplayLink、NSTimer使用注意 三. 内存布局 四. Tagged Pointer 五. copy和mutableCopy 六. OC对象的内存管理 七. AutoreleasePool自动释放池 八. 图片的解压缩到渲染过程 九. 应用卡顿的原因以及优化 十. APP的启动 一. GCD和NSOperationQueue GCD 可用于多核的并行运算； GCD 会自动利用更多的 CPU
SSE（Streaming SIMD Extensions，单指令多数据流扩展）指令集是Intel在Pentium III处理器中率先推出的。其中包含70条指令。
做了一段时间的 GPU 固件和驱动开发，加上平时学习的一些零散的知识，最近打算整理，将这些做成一页文章。 主线任务：梳理 GPU 的知识大纲 =====> 对标 GPU入门工程师 支线任务：了解 GPU 硬件工作机理 支线任务：掌握 GPU 固件工作机理 =====> 对标 GPU固件工程师 支线任务：了解 GPU 驱动 和 GPU 固件的交互接口 支线任务：掌握 GPU 驱动工作机理 =====> 对标 GPU驱动工程师 支线任务：了解 GPU 驱动 和 LIBDRM 的交互接口
默认情况下，每个Linux操作系统都有一个高效的内存管理系统，该系统用于定期清除缓冲区高速缓存。您可以使用以下简单命令手动释放内存缓存：
本小节笔记大纲： 1.Communication patterns gather,scatter,stencil,transpose 2.GPU hardware & Programming Model SMs,threads,blocks,ordering Synchronization Memory model: local, shared, global Atomic Operation 3.Efficient GPU Programming Access memory faster co
Promise是可以链式调用的，由于每次调用 .then 或者 .catch 都会返回一个新的 promise，从而实现了链式调用, 它并不像一般任务的链式调用一样return this。
VFS是虚拟文件系统层（进程与文件系统之间的抽象层），与它相关的数据结构只存在于物理内存当中。其目的是屏蔽下层具体文件系统操作的差异，为上层的操作提供一个统一接口，正是由于VFS的存在，Linux中允许多个不同的文件系统共存。
处理大内存的性能关键计算应用程序工作集已经运行在libhugetlbfs之上，然后依次运行 hugetlbfs。透明的巨型页面支持是另一种使用大页为虚拟内存提供大页支持的方法， 该支持自动提升和降低页面大小和没有hugetlbfs的缺点。
在 Linux操作系统中，所有被操作系统管理的资源，例如网络接口卡、磁盘驱动器、打印机、输入输出设备、普通文件或是目录都被看作是一个文件。
事实上，你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或*GASP（一般活动仿真语言）*训练，甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南，但你可能只看过1个？（没错，就是这样）。但这份终极指南，会一步步教你清除模型中所有的（GP模型）。
Author: Wenhui Zhang, Yibo Zhou, Yuan Zhu, Guixiong Wei, Zhe Li, Chenyu Jiang, Sam Han,Yizheng Jiao, Hou Yu, Zefan Li, Wei Xu，
这份终极指南从简单到复杂，一步步教你清除模型中所有的GP模型，直到你可以完成的大多数PITA修改，以充分利用你的网络。
这个API可获取到线程ID，写内存，包括进程句柄,ByVal 内存区地址,数据,总长度,已经完成长度，读取进程，包括进程句柄,
📷 前言 在Android中，内存泄露的现象十分常见；而内存泄露导致的后果会使得应用Crash 本文 全面介绍了内存泄露的本质、原因 & 解决方案，最终提供一些常见的内存泄露分析工具，希望你们会喜欢。 目录 📷 1. 简介 即 ML （Memory Leak） 指 程序在申请内存后，当该内存不需再使用 但 却无法被释放 & 归还给 程序的现象 2. 对应用程序的影响 容易使得应用程序发生内存溢出，即 OOM 内存溢出 简介： 📷 3. 发生内存泄露的本质原因 具体描述 📷 特别注意 从机制上的角度来说，
Android用户几乎每时每刻都在和显示交互；因此，良好的显示性能对于用户体验至关重要。然而，实现平滑如丝的性能并不总是那么容易。需要整个系统协同工作，并且内核并不总是像人们所希望的那样支持这种协作。Android小组目前正在考虑现有内核功能的多种组合以及可能的改进，以提供最佳的显示体验。
本文是 Android Studio 4.1 中 Profiler 有哪些新增特性 的第二部分。之前的文章侧重于介绍 Android Studio 中 System Trace 的新增功能。
在Android中，内存泄露的现象十分常见；而内存泄露导致的后果会使得应用Crash 本文 全面介绍了内存泄露的本质、原因 & 解决方案，最终提供一些常见的内存泄露分析工具，希望你们会喜欢。
来源：数学中国本文约3200字，建议阅读5分钟在本综述论文中，研究者解释了不同技术的工作原理、评估和比较，还分析了一些实现这些技术的框架。 现代深度学习和人工智能技术的发展涉及使用深度神经网络（DNN）来解决图像、视频、音频、自然语言处理、图像形式的内容生成等各种问题，或生成给定格式主题的文本等任务。 俄罗斯斯科尔科沃科学技术研究所、法国里尔大学、波尔多大学、Inria 等科研机构联合发表了一篇论文《Survey on Large Scale Neural Network Training》，它试图解决的问
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