// 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。
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。
【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。
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
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。
当我们将人、车和狗这三种类型包括在内时，我们发现(SSD 3)对人的性能比SSD人差。...如果我们进一步对所有200 DET类别的SSD进行训练，我们会发现SSD Full在这三个类别上的性能与SSD 3类似。...我们特别使用VOC2007 trainval和VOC2012 trainval进行训练，并对VOC2007进行测试。...SSD易于训练，并且完全抛弃了单独的目标proposal步骤。?表3为VOC2012测试集的比较，我们使用的模型与上表相同。...Fast R-CNN和Faster R-CNN有更好的性能，因为他们使用额外的4952张来自VOC2007测试的图像进行训练。
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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