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:
说到超线程技术,大家应该都不陌生了,Intel早在2002年推出的Northwood奔腾4 HT处理器就把这一技术带入到消费级市场,虽然随后的酷睿2处理器超线程被抛弃,不过到了2008年推出的Nehalem架构Core i7处理器又把超线程技术带回到市场上,并一直沿用至今,现在的Core i7/i3、部分奔腾与Atom、还有移动版的双核Core i5与Core M处理器都有超线程技术,AMD最新推出的Ryzen系列除最低端的Ryzen 3外都带有SMT多线程技术,与Intel的超线程技术类似。
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。
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。
作为一个程序员,线程,进程,协程这些是我们必须要掌握的最基础的知识,这就好比数学家必须要学习的基本几何原理一样,没有它们,我们在编程的世界里寸步难行。
<<Kubernetes进阶>>系列将kubernetes系统的设计理念进行深入梳理与分享。 在这篇文章中我会主要介绍CPU相关的一些重要概念和技术,以此作为后续对于kubelet组件相关分析的铺垫。
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
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
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。
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。
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%:
02 Dec 2016 Windows平台使用PyInstaller将Python脚本打包成可执行文件 平时工作中,有时候需要将自己写的Python脚本在Windows运行,但是若Windows没有安装Python,那么就不能直接运行Python脚本。本文介绍一种方法,通过PyInstaller工具将Python脚本打包成一个可执行文件,可以直接在Windows运行,不管Windows是否安装Python都可以运行该可执行文件,详细步骤如下: 1 安装Pyt
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。
作为一名优秀的攻城师,了解多线程的知识非常有必要,尤其在人工智能和机器学习的热潮下,如何提高程序或者算法的运行效率是非常有价值的一件事情。
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。
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
位于阿姆斯特丹Vrije大学的系统和网络安全部门研究人员表示,他们发现了英特尔处理器存在另一个严重缺陷。不像Specter和Meltdown,它不依赖投机执行,而是利用公司的超线程技术。但是,英特尔不会发布任何补丁。据The Register报道,这种超线程CPU上新的side-channel漏洞被称为TLBleed,因为它使用了处理器的转换后备缓冲区(TLB),这是一种缓存,用于保存从虚拟内存地址到物理内存地址的映射。
这一系列文章面向CUDA开发者来解读《CUDA C Best Practices Guide》 (CUDA C最佳实践指南)
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?
本文从CPU简介、衡量CPU性能指标、单核及多核CPU工作流程、如何平衡 CPU 性能和防止CPU过载、为什么计算密集型任务要选择高频率CPU、超线程技术、CPU历史演进及摩尔定律等方面对CPU进行详细分析。希望对您有所帮助!
右键计算机->设备管理器->处理器(如下图,处理器下有几个即为几核,按这种方式来看我的电脑为八核,其实并不是这样,下面我会解释)
在前几期,我们论述了使用网络处理ASIC/NPU,SoC和FPGA实现SmartNIC的困难,附上链接:
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。
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:
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!
Linux下的CPU信息全部都在/proc/cpuinfo这个文件中,可以直接打开看。
psutil 用Python来编写脚本简化日常的运维工作是Python的一个重要用途。 在Python中获取系统信息的一个好办法是使用psutil这个第三方模块。顾名思义,psutil = process and system utilities,它不仅可以通过一两行代码实现系统监控,还可以跨平台使用,支持Linux/UNIX/OSX/Windows等,是系统管理员和运维小伙伴不可或缺的必备模块。 获取CPU信息 >>> import psutil >>> psutil.cpu_count() # 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
i3 i5 区别是什么?这两代CPU的区别大不?i3 i5这两代CPU的各自优点及不足。i3都是双核四线程的,i5也都是双核四线程的。其实,i3和i5的最大区别就是睿频,睿频是什么呢?睿频就是可以自动超频,不明白?请看本文:
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)
2018年11月14日 10:51:27 DebugTheLife 阅读数 1779
在工作过程中中,将内容过程中经常用的内容片段珍藏起来,下面内容段是关于python threading超线程使用简单范例的内容,希望能对小伙伴们有较大帮助。
《大话计算机——计算机系统底层架构原理极限剖析》一书之所以需要在9月份(原本预计8月,但是目前看来审稿过程异常缓慢)才出来,原因是本次出版社对稿件要求太过苛刻,甚至比我对书里内容、图片的要求还要变态,弄得我也心力憔悴。所以需要很长时间的审稿、修改过程。好事多磨,唐僧取经已经80难过去了,这是最后一难,挺过来就成佛。
并发编程中,会涉及到许多相关的专业名词,在初始接触的时候很容易混淆和理解偏差,因此特意将常见的名称统计出来,方便学习。
在英特尔今天发布的众多公告中,最重要的一条就是该公司发布了第九代酷睿处理器,在英特尔主流消费平台上提供多达 8 个内核。该处理器与当前的 Coffee Lake 和 Z370 平台兼容,但也配有新的 Z390 芯片组和相关主板。此次发布的亮点是 8 核酷睿 i9,包括额定功率为 95W TDP 的 5.0GHz turbo 酷睿 i9-9900K。
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
目前手机配置: 支持HUAWEI Mate 8非凡表现的, 是拥有强大性能的华为麒麟950芯片。 此芯片为八核4*Cortex A72 2.3GHz + 4*Cortex A5
下表和图形显示了不同 CPU 数量和不同请求大小的 HTTP 请求数量,以千字节(KB)为单位。
在GPU程序中,如果有if-else这样的分支,在一个warp中,不同的CUDA Core走到了不同的分支,此时scheduler应当如何发射后续的指令呢?
当程序要执行的部分被装载到内存后,CPU要从内存中取出指令,然后指令解码(以便知道类型和操作数,简单的理解为CPU要知道这是什么指令),然后执行该指令。再然后取下一个指令、解码、执行,以此类推直到程序退出。
1、程序的运行过程,实际上是程序涉及到的、未涉及到的一大堆的指令的执行过程。 当程序要执行的部分被装载到内存后,CPU要从内存中取出指令,然后指令解码(以便知道类型和操作数,简单的理解为CPU要知道这是什么指令),然后执行该指令。再然后取下一个指令、解码、执行,以此类推直到程序退出。
下着小雨的周五,时光都变得温婉而惬意。此时的斗哥正在办公室码着字,为你们搜罗本周的安全资讯。emmm。稍后的推送中,我们不见不散。
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
张煜,15年加入腾讯并从事腾讯广告维护工作。20年开始引导腾讯广告技术团队接入公司的TKEx-teg,从业务的日常痛点并结合腾讯云原生特性来完善腾讯广告自有的容器化解决方案。 项目背景 腾讯广告承载了整个腾讯的广告流量,并且接入了外部联盟的请求,在所有流量日益增大的场景下,流量突增后如何快速调配资源甚至自动调度,都成为了广告团队所需要考虑的问题。尤其是今年整体广告架构(投放、播放)的条带化容灾优化,对于按需分配资源、按区域分配资源等功能都有着更强的依赖。在广告内部,播放流系统承载了整个广告播出的功能,这
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