// 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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