// SSD硬件测试 // 这两天有一个临时性的小任务,使用fio工具对SSD磁盘进行硬件测试,fio这个工具之前没有用过,这两天简单研究了一下这个工具,把一些常用的参数在这里说明一下。...operations per second (IOPS) available to InnoDB background tasks 也就是说它直接代表innodb的刷盘IOPS值,所以如果你的磁盘是SSD...,通常选择需要测试的盘的data目录下面的一个文件 direct 测试过程绕过机器自带的buffer,直接从磁盘读取数据 iodepth 请求的IO队列深度 thread fio默认会使用fork()创建...job,如果这个选项设置的话,fio将使用pthread_create来创建线程 rw 测试的IO模式(顺序读、随机读、顺序写、随机写) bs 单次io的块文件大小,机械盘常用大小4k、16k,SSD常用...例如,我可以用一个配置文件混合包含SSD和HDD,但是设置分组(group)把IO单独汇总。我现在还没涉及这个功能,但未来会用到。
软件介绍 AS SSD Benchmark 是一款 SSD 固态硬盘测试工具,可测试固态硬盘(SSD)的性能。该工具包含六个综合和三复制测试。...专门用于 SSD (固态硬盘)的传输速度测试工具,当然也可以用来测式 普通的硬盘。 注意:该软件需要在Net 环镜下才能运行,请安装 .net framework V2.0 可再发行组件包 ?...此外,测试值可用 MB 字节/秒和每秒 IO 操作数(iops)表示。 复制测试: 在复制测试(菜单 – 工具 – 复制基准)中创建以下测试文件夹:ISO(两个大文件)、程序和游戏。...这三个文件夹都是使用操作系统的复制命令复制的,此测试会启用缓存,会实时显示 SSD 的读取和写入操作性能,结果取决于使用的 Windows 操作系统。...压缩测试: 测试速度取决于读取和写入数据的可压缩性。此测试是有针对性的填充随机数据 0,数据 0 是很容易被压缩的,而其它随机数据几乎是不可压缩的。 更新日志 顺序 NVMe 测量更准确。
需要说明的是在这些测试场景中我并不打算压测这些卡的性能极限,而是对比相同容量下 ScaleFlux 存储设备 和Intel SSD的性能表现。...我们来看一下 Intel SSD 的MySQL 也关闭 InnoDB Double Write Buffer的测试结果 ?...一个影响性能的因素是SSD存在写放大。当数据量达到一定容量比例,SSD会进行类似垃圾回收的任务,耗费资源,影SSD的写能力。 Disk Latency ?...从系统层的监控数据来看测试期间各个设备的IOPS的表现。ScaleFlux 存储设备提供更高的 IOPS 约Intel SSD 的2倍。...需要特别说明的是 从第一次测试的结果来看,数据集比较小而且数据不可压缩的情况下Intel SSD 存储的优势还是比较明显的(其实价格 也比较低 ^_^)
我们可以使用dd命令简单进行测试,更为专业的测试可以使用上面描述的fio 工具: time有计时作用,dd用于复制,从if读出,写到of。if=/dev/zero不产生IO,因此可以用来测试纯写速度。...性能测试: PCIe-SSD Optane: dd if=/dev/urandom of=..../optane.bin bs=256k count=102400 (顺序写 25GB的随机数据) M.2-STAT-SSD: dd if=/dev/urandom of=..../m2sata.bin bs=256k count=102400 (顺序写 25GB的随机数据) M.2-NVMe-SSD: dd if=/dev/urandom of=..../sata.bin bs=256k count=102400 (顺序写 25GB的随机数据) SSD性能参考链接: https://ssd.userbenchmark.com/
使用SSD增强Ceph性能并对比测试 几年前,用Proxmox Virtual Environment(一个VMWare Vsphere的开源替代,以后简称PVE)搭建了一个测试云平台,使用了PVE自带的分布式存储...注意每次读测试先清除系统内存的数据缓存: echo 3 | tee /proc/sys/vm/drop_caches 测试结果如下: 写性能比较测试 测试项 有缓存1024 有缓存2048 有缓存4096...总结 通过上面的测试,大家都能感受到缓存对存储性能的巨大提升,我们也能更好的理解为什么存储硬件商们纷纷宣传自己的SSD缓存了。...如果你的分布式存储性能不高,立刻上SSD做缓存!当然,钱多的可以全SSD。 附 1....Win7自带的测试程序 WIN7中有个winsat可以测试硬件性能,我也用它测试了磁盘,只是生成的xml文件太多行,眼睛都看花了,有兴趣的朋友可以自己试试,下面是测试D盘的例子: winsat disk
说明:使用hdparm可以测试SSD硬盘性能,数据准确。
文章目录[隐藏] 为什么 SSD 比 HDD 更快 如何评价一款 SSD AS SSD 的问题在哪 放在五年前,SSD (Solid State Drive,固态硬盘)对大多数人而言仍然是一个新兴的陌生产品...以 Crystal Disk Mark(CDM) 为例,我们可以以下四个测试项目,从上至下依次是:32队列连续读写,32队列4K读写,1队列连续读写,1队列4K读写。那么什么是队列呢?...所以前两项测试只能代表极限情况下的磁盘性能,对于日常性能参考意义并不大。真正能够体现日常性能表现的,是最后两项。 如果你是一个常规的电脑用户,只需要关注 4K 性能即可。...AS SSD 的问题在哪 除了 CDM 之外,AS SSD Benchmark 也是一款非常热门的 SSD 测试软件。甚至不少商家将 AS SSD 的分数用于营销宣传,如千分固态等。...再加上默认的测试大小为 1GB ,对于 TLC 产品而言只能够反映缓冲区的性能,严重偏离实际。 所以 AS SSD 本身并没有问题,但它的跑分不具有参考价值。
SSD具有许多显著优点,包括:随机访问速度:由于没有机械部件,SSD的随机访问速度远快于传统硬盘。能耗低:相比机械硬盘,SSD的能耗更低,有助于延长电池寿命。...安全性高:SSD的数据存储方式提供了更高的数据安全性。然而,SSD也存在一些局限性,主要问题包括:随机写入速度:基于EEPROM的擦除原理,SSD的随机写入速度相对较慢。...通过这些技术,SSD的寿命得到了显著提升。...固态硬盘(SSD)与机械硬盘(HDD)在多个方面有着显著的不同,这些差异决定了它们在不同应用场景中的适用性。容量:总体上,SSD的容量通常小于HDD。...功耗:SSD的功耗较低,并且具有极低功耗待机功能,而HDD的功耗相对较高,不具备类似的待机功能。价格:尽管SSD的价格在逐渐下降,但目前市场上SSD的价格仍然高于HDD。
MASKAnnotationTransform, MASKDetection, BaseTransform, MASK_CLASSES import torch.utils.data as data from ssd...('--trained_model', default='weights/ssd300_MASK_5000.pth', type=str, help='Trained...test_voc(): # load net num_classes = len(MASK_CLASSES) + 1 # +1 background net = build_ssd...# load data mask_root="/content/drive/My Drive/pytorch_ssd" testset = MASKDetection(mask_root...python test.py --trained_model weights/ssd300_MASK_5000.pth 运行结果: Finished loading model!
作者:薛坤军 编辑: 陈人和 前 言 - SSD理论总结(SSD: Single Shot MultiBox Detector) - 关键源码分析:https...://github.com/balancap/SSD-Tensorflow Model SSD模型采用VGG16作为基础网络结构(base network),在base network 之后添加了额外的网络结构..._300_vgg'): """SSD net definition...= 300 测试使用的是tf-1.1.0版本,使用300*300的图片feature map的shape和预期不一样,因此在源码中做了改动,即在max_pool添加参数padding='SAME'。...# Tries to follow the original implementation of SSD for the order.
如果你拥有一个安装SSD的电脑,而且已经安装了Windows操作系统。如果这台电脑在出厂OEM 系统分区但都已经被你改变了或者是全新的硬盘,那么这篇文章可能适合你。...输入 “list disk” (注意 SSD的驱动器编号 drive number ). 3.) 输入 “select disk n” (n= 驱动器编号) 4.)...输入 “ECCmd -partition” (这个命令使 ExpressCache 使用整块 SSD ) 8.) 搞定! 输入 “ECCmd -info” 确认状态....以上是仅仅启用SSD 缓存,如果需要一起安装Intel Rapid Start和ExpressCache,请参照下面的步骤,很详细,就不再照抄了。...The above steps created a hibernation partition on the SSD drive approximately equal to your RAM.
SSD也是第一个对此作了研究的: ? 与YOLOv1 (下面的那个网络) 相比,SSD的basemodel设置为去掉了fc的VGG。 ?...SSD是第一个 全fcn (即不带有fc层) 的检测算法。...Thinking 后续的SSD本质上用的还是naive的feature map。自从看到FPN发明的“语义加强版feature map”,SSD也引入之,进化成了DSSD。...自从真正的high-accuracy real-time detector —— RetinaNet出现后,SSD就更没有立足之地了。 我是先看YOLOv2再看的SSD。...---- [1] SSD: Single Shot MultiBox Detector [2] 深度学习论文笔记:SSD [3] 检测任务专题1: SSD在训练什么 [4] SSD关键源码解析
https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/82910063 SSD: Single Shot MultiBox Detector...ECCV2016 https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 针对目标检测问题,本文侧重的是 速度+精度 对于 300×300 图像,SSD achieves...SSD 首先用一个 base network(一组卷积网络层组成) 1) Multi-scale feature maps for detection 在多尺度特征图上进行目标检测 2) Convolutional
参考:SSD目标检测 SSD的原理介绍可以参见:SSD原理介绍 2.环境准备。...demo文件夹下是用来测试的文件夹。 4.测试。...if 'ssd_net' in locals() else None # 调出基于VGG神经网络的SSD模型对象,注意这是一个自定义类对象 ssd_net = ssd_vgg_300.SSDNet(.../demo/desk.jpg'这里改成自己测试的图片。...另外,图片可以的话,视频测试也是可以的,把视频读进来转换为图片写循环就可以了。 接下来需要采集数据,加标签以及训练模型了,估计会要花一段时间。
首先需要在存储资源所挂载的机器上用targetcli创建target: [root@localhost]# targetcli /backstores/block create my_ssd /dev/...disk/by-id/wwn-0x55cd2e404b7b8ced-part5 \Created block storage object my_ssd using /dev/disk/by-id/wwn..., target: iqn.2003-01.org.linux-iscsi.localhost.x8664:sn.beb1fd396120, portal: 10.10.2.33,3260] 最后运行测试程序...,下面以vdbench为例,开始测试: [root@localhost vdbench]# cat ssd_param && ..../vdbench -f ssd_param -k -o ssd_vdbench.out sd=sd2,lun=/dev/sdr,openflags=o_direct,size=500m,threads
【目标检测】 SSD目标检测 |1....PaddlePaddle已集成SSD算法,本示例旨在介绍如何使用PaddlePaddle中的SSD模型进行目标检测。...data/prepare_voc_data.py脚本用来生成文件列表,包括切分训练集和测试集,使用时需要事先下载并解压数据,默认采用VOC2007和VOC2012。 |4....VOC2007包含训练集和测试集,VOC2012只包含训练集,将下载好的数据解压,目录结构为data/VOCdevkit/VOC2007和data/VOCdevkit/VOC2012。...需注意trainval.txt既包含VOC2007的训练数据,也包含VOC2012的训练数据,test.txt只包含VOC2007的测试数据。
SSD 只有一种访问方式,但是有很多地方还会看到 SSD 的一些测试中,顺序和随机访问的吞吐量不一样,这不是矛盾么?不矛盾,这是工程实现的事。我们接下来看一看。...当你给SSD发一个读请求的时候,他是不可能知道你后边要读什么的,那就没法做优化了吗?在 SSD 层面没法做优化了,但是可以在上层进行优化。我同时把 5 个地址发过去让 SSD 并行读就就行了。...关于顺序写和随机写,大家认为随机写对 SSD 是不好的。当 SSD 的剩余空间充足时,随机写的性能很好,但是当剩余空间不多时,随机写的性能会急剧下降。...原因有两个:SSD block的擦除机制,垃圾回收。...写 SSD 的话还是尽量顺序写入。
下面就是使用SSD-MobileNet训练模型的方法。.../VOCdevkit/ --year=VOC2012 --set=val --output_path=object_detection/ssd_model/pascal_val.record 然后会在ssd_model...ssd_model/ssd_mobilenet下 把路径填进配置文件 fine_tune_checkpoint: "/home/wow/Github/models/research/object_detection...-pipeline_config_path object_detection/ssd_model/ssd_mobilenet_v1_pets.config --trained_checkpoint_prefix...' 修改: # 前一个错 pip install --upgrade tensorflow==1.2.0 # 后一个错 pip install --upgrade tensorflow==1.4.0 测试模型
SSD网络是继YOLO之后的one-stage目标检测网络,是为了改善YOLO网络设置的anchor设计的太过于粗糙而提出的,其设计思想主要是多尺度多长宽比的密集锚点设计和特征金字塔,下面我将详细的解析...SSD网络结构 SSD网络结构 精简版 详细版 通过上面这个图,大家可以清楚的看到SSD的网络结构主要分为以下几个部分: VGG16 Base Layer Extra Feature Layer...Detection Layer NMS 补充说明:在整个SSD网络中,其实还隐藏了两个重要的部分: Anchor MultiBoxLoss VGG16 Base Layer SSD网络以...SSD之后将剩余还没有配对的default box与任意一个groundtruth box尝试配对,只要两者之间的jaccard overlap大于阈值,就认为match(SSD 300 阈值为0.5)...SSD 算法中通过这种方式来保证 positives、negatives 的比例。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。
机械式硬盘最大速率约为100MB/s,由于容易发热等原因已经无法再进一步提升速度,所以引入了固态硬盘 (2)SSD SSD(Solid State Drives)是固态硬盘。 ...(3)性能&外观区别 HDD是机械式寻找数据,所以防震远低于SSD,数据寻找时间也远低于SSD。SSD(左图)和HDD(右图)的模样区别如下: (图片来自百度) ?...现在大部分的SSD都是用来存储不易丢失的资料,所以SSD存储单元会选择NAND Flash芯片。这里我们讲的就是SSD中的NAND Flash芯片。...预留空间不仅仅只是用来保证垃圾回收的正常完成,还存储着SSD内部的系统数据(包括:出厂坏块信息、SSD固件、Mapping Table等)。 ...(2)性能:预留空间的大小主要决定了SSD的性能,OP大,垃圾回收快,相应写放大小,读写性能就越好。 (3)寿命:所有Block的P/E值越趋近于均衡,SSD的寿命就越趋近于最佳。
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