产生性能瓶颈有多方面的原因，包括硬件（自身能力限制或BIOS设置不当）、操作系统（某些feature没打开）和软件。软件方面的性能瓶颈主要是由于编码不当导致，常见原因有以下几种：
本文来自知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/138103106
本文由西邮陈莉君教授研一学生梁金荣、戴君毅、马明慧翻译，宋宝华老师指导和审核。译者梁金荣、戴君毅、马明慧同学热爱开源，践行开放、自由和分享。
翻译自：Seeing through hardware counters: a journey to threefold performance increase
拓展工具提供了方法级CPU毫秒级性能分析的解决方案，包括draw-call的细节和shader的性能分析。注意XCode帧调试和仪器只能在IL2CPP构建在苹果平台上的时候可用。
本文以InterlockedIncrement为例，来说明Windows Interlocked系列函数的实现原理。 一、InterlockedIncrement反汇编代码
这是在机器学习系统研究的时候整理的列表。如果有代码的话会添加链接。有些比较有趣的论文我也将其进行了整理。
Game Team 国外AI和Audio程序员所占的角色还是很重要的, 而国内AI都是服务器在做, Audio基本上没有人下多少工夫 美术的话TA越来越重要, 3D游戏开发不缺少 另外, 项目管理也很重要, 程序员没有那么多精力去关注这些事情 Game Engine 引擎的三个特性: 数据驱动, 可复用, 可扩展 流派 第一人称 写实效果, 对于技术要求最高. 真实渲染, 高帧率, 物理模拟, 动画和高智能AI, 多人游戏支持 第三人称 卡通效果, 丰富的动作, 可交互场景 格斗游戏
腾讯云大学面向云生态用户的一站式学习成长平台，提供丰富优质的云计算、大数据、人工智能等课程内容，以及权威的腾讯云技术认证体系。
性能测试工具有gperf、gperftools、oprofile、intel vtune amplifier 等。Gperf是GNU自带工具，可以通过编译的时候加-pg加载进去，缺点是不能测试动态库。Oprofile是免费工具，一般Linux系统自带，嵌入到内核中，缺点是不能再虚拟机上运行。Gperftools是Google出的工具，主要提供高性能内存管理，性能测试只是4个主要功能中的一个，缺点是需要再链接的加入gperftools的库。intel vtune amplifier是商用软件，站在一个正规软件公司的角度，在没有购买到授权前，暂不考虑使用。几个工具实现的原理可以参考https://www.cnblogs.com/likwo/archive/2012/12/20/2826988.html。
我以前写过一篇《我是怎么招聘程序员的》的文章（在CSDN那里有很多人进行了回复）。今天，我想再谈谈关于招聘和面试这方面的东西，主要是以下这些原因：
最近看了OGRE2.0的一个PPT, 触动挺大的 其实OGRE一直以来所为人诟病的性能问题, 何偿不也是我们引擎存在的问题 虽然很多时候我们都拿OGRE和GameBryo的效率当反面教材, 但是自己也没有做到极致 相对于GPU的性能优化来说, CPU的性能优化难得多 就好比游戏开发的书籍, 讲API/渲染的多, 讲架构&逻辑的少 可能很多人以为, 做引擎开发就是做图形开发, 对于国内的游戏来说好像没错 但是如果真正做下来, 资源管理, 场景管理, 动画, 物理, AI, UI, 音效, 脚本, 甚至技能系
SAP.sim files tcodes (Transaction Codes). Start Financial Customer Care tcode - FCC, Display SAP Directories tcode - AL11, KPRO Administration tcode - KPRO, Complete.
英特尔开放式图像降噪是一个开源库，其中包含高性能、高质量的去噪滤波器，适用于使用光线追踪渲染的图像。
本文介绍NVM WAL BUFFER的email list，详细了解开发者对此的讨论，以此深入
自大语言模型 (LLM) 成为热点话题以来，涌现了一大批中文大语言模型并在优化平台中得到了积极部署。ChatGLM 正是广受好评的主流中文大语言模型之一。
因为是按照X Y Z的计算顺序，因此只能够在计算X维度的卷积时，复用之前实现的一维卷积计算函数。Y维度的计算是将一个Z平面上的二维数据中每行与卷积核中一个点相乘，并将31个点的卷积核计算出的结果累加至一行，更新到中间缓存的目标位置。Z维度的计算是将一个Z平面的二维数据和卷积核中的一个点相乘，并将31个点的卷积核计算出的结果累加至一个二维平面，更新到结果的目标位置。这里对Y 和 Z维度的计算都是通过编译器ICC实现向量化。 代码实现如下：
在软件开发中，性能优化是一个重要的课题。当我们开发C++程序时，掌握一些优化技术可以显著提高程序的性能。本文将介绍一些常用的优化技术，帮助你优化C++程序并获得更好的性能。
在对应用程序不断调优的过程中，除了制定完备的测试基准（Benchmark）外，还需要一把直中要害的利器——性能分析工具。
int main(int argc, char *argv[]) { #if defined(__linux__) char** envp = environ; while (*envp++ != nullptr) {} Elf_auxv_t* auxv = reinterpret_cast<Elf_auxv_t*>(envp); for (; auxv->a_type != AT_NULL; auxv++) { if (auxv->a_type == AT_SECURE) {
［导读］工业4.0、人工智能、大数据对计算规模增长产生了重大需求。近年来，中国高性能计算机得到突飞猛进的发展，从“天河二号”到“神威·太湖之光”，中国超级计算机在世界Top500连续排名第一。云计算、人工智能、大数据的发展对并行计算既是机遇又是挑战。如何提高应用的性能及扩展性，提高计算机硬件的使用效率，显得尤为重要。从主流大规模并行硬件到能够充分发挥其资源性能的并行应用，中间有着巨大的鸿沟。 本次讲座由清华-青岛数据科学研究院邀请到了北京并行科技股份有限公司研发总监黄新平先生，从高性能并行计算发展趋势，
关于伪共享的文章已经很多了，对于多线程编程来说，特别是多线程处理列表和数组的时候，要非常注意伪共享的问题。否则不仅无法发挥多线程的优势，还可能比单线程性能还差。随着JAVA版本的更新，再各个版本上减少伪共享的做法都有区别，一不小心代码可能就失效了，要注意进行测试。这篇文章总结一下。
日常的工作中，会收到一堆CPU使用率过高的告警邮件，遇到某台服务的CPU被占满了，这时候我们就要去查看是什么进程将服务器的CPU资源占用满了。通常我们会通过top或者htop来快速的查看占据CPU最高的那个进程，如下图：
8月25日消息，在今年5月10日晚间召开的英特尔On产业创新峰会上，英特尔推出了面向多媒体转码、视觉图形处理和云端推理的单一GPU解决方案：代号为 Arctic Sound-M（ATS-M）的英特尔数据中心 GPU ，支持每秒150万亿次运算（150TOPS），并集成了AV1 硬件编码器。现在，这款英特尔数据中心GPU正式更名为“Flex系列”，并将于未来几个月面世。
作者2015年博士毕业加入一家量化私募公司，已经做了差不多四年系统工程师的工作。本文是根据这个岗位所用到的日常工作技能总结，希望对想进入这个行业的人有所帮助。由于作者非科班（博士管理科学专业）出身，工作中用的技术大多数通过自学获得，不足之处还请同行多包涵与指正，有好的学习资料希望不吝推荐！
性能优化不管是从方法论还是从实践上都有很多东西，从 C++ 语言本身入手，介绍一些性能优化的方法，希望能做到简洁实用。
本文将围绕 Rust 性能评估和调优主题，比较系统地介绍 Rust 代码的性能优化经验。先从大的总原则出发，介绍在编写 Rust 过程中应该遵循哪些原则对后续优化有帮助。接下来会分享一些代码优化的方法和技巧，然后介绍可以用于 Rust 代码性能评估的工具，也会包括 Rust专用的一些异步并发测试工具介绍。
关于作者 尹国高，腾讯CSIG质量部\专项测试技术中心\专项测试三组员工 导语I竞品评测是一件对产品很有帮助的事情，知己知彼，百战不殆。尤其在云计算服务上的竞品，在2B的大背景下，显得更为重要。但云时代的竞品并没那么好做，而且做不好容易劳民伤财，付出人力并为友商财报做贡献。 背景 竞品评测是一件对产品很有帮助的事情，知己知彼，百战不殆。尤其在云计算服务上的竞品，在2B的大背景下，显得更为重要。但云时代的竞品并没那么好做，而且做不好容易劳民伤财，付出人力并为友商财报做贡献。 竞品测评中的问题 回顾了一下以前
从我的前一篇博文中, 我们知道了CPU缓存及缓存行的概念, 同时用一个例子说明了编写单线程Java代码时应该注意的问题. 下面我们讨论更为复杂, 而且更符合现实情况的多核编程时将会碰到的问题. 这些问
开发过程中我们多少都会关注服务的性能，然而性能优化是相对比较困难，往往需要多轮优化、测试，属于费时费力，有时候还未必有好的效果。但是如果有较好的性能优化方法指导、工具辅助分析可以帮助我们快速发现性能瓶颈所在，针对性地进行优化，可以事半功倍。
所有的工程师在其职业生涯的某个阶段都不得不处理软件性能问题——让程序运行得更快。在大学时代，我们认为程序的性能主要是算法性能。但在实际上还有很多其他方面的内容让你的程序或你的系统运行得更快。下面我将介绍一下软件性能工程的一些概念。
为了充分利用本教程，我们建议使用这个Colab 版本。这将允许您尝试下面提供的信息。
2.编写出编译器能够有效优化以转换成高效可执行代码的源代码（例如，在C语言中，指针运算和强制类型转换使得编译器很难对它进行优化）。
大雄总结了一些让程序运行更快的方法，可以帮助我们从执行速度和内存使用等方面来优化C语言代码。
这是一篇干货满满、如假包换的文章 读完大约要10分钟 要说现在市面上最火爆的手游，莫非拥有两亿注册用户的王者荣耀了。据悉，王者荣耀的渗透率高达22.3%，这意味着每7个中国人中就有一位是王者荣耀注册用户。众所周知，手游App对推送实时性和稳定性要求非常高，而王者荣耀这种日活跃千万级的应用对推送的要求就更高了，下面我们来看看王者荣耀背后的信鸽推送是怎么应对挑战，做到海量、实时和精准推送的。 2017年7月7日-8日，ArchSummit全球架构师峰会在深圳召开。ArchSummit全球架构师峰会是InfoQ
无论大小的分布式应用，测试和调试的难度都非常大。因为是分布在网络中的，各台机器可能十分不同，地理位置也可能不同。 进一步的，使用的电脑可能有不同的用户账户、不同的硬盘、不同的软件包、不同的硬件、不同的性能。还可能在不同的时区。对于错误，分布式应用的开发者需要考虑所有这些。查错的人需要面对所有的这些挑战。 目前为止，本书没有花多少时间处理错误，而是关注于开发和部署应用的工具。 在本章，我们会学习开发者可能会碰到的错误。我们还会学习一些解决方案和工具。 概述 测试和调试一个单体应用并不简单，但是有许多工具可以使
关于性能优化这是一个比较大的话题，在《由12306.cn谈谈网站性能技术》中我从业务和设计上说过一些可用的技术以及那些技术的优缺点，今天，想从一些技术细节上谈谈性能优化，主要是一些代码级别的技术和方法。本文的东西是我的一些经验和知识，并不一定全对，希望大家指正和补充。 在开始这篇文章之前，大家可以移步去看一下酷壳以前发表的《代码优化概要》，这篇文章基本上告诉你——要进行优化，先得找到性能瓶颈！ 但是在讲如何定位系统性能瓶劲之前，请让我讲一下系统性能的定义和测试，因为没有这两件事，后面的定位和优化无从谈起。
人类社会对通信的强需求，推动着通信技术的不断进步。从车马邮驿到万物互联，通信的距离、速度、传播对象、传输网络等都发生了革命性的变化。 在移动互联网时代，即时通信是一种最基础的产品场景。腾讯云即时通信IM（Instance Message）基于QQ超过20年的IM社交领域积累开发，仅需植入SDK 即可轻松集成聊天、会话、群组、资料管理等能力，帮助产品实现文字、图片、短语音、短视频等富媒体消息收发，支持各大平台小程序接入使用，全面满足通信需要。 腾讯云IM旨在为客户提供简单接入、稳定必达、覆盖全球、场
导语 2017年7月7日-8日，ArchSummit全球架构师峰会在深圳召开。ArchSummit全球架构师峰会是InfoQ中国团队推出的面向高端技术管理者、架构师的技术大会，展示新技术在行业应用中的最新实践。腾讯技术工程事业群（TEG）数据平台部的高级工程师甘恒通作为演讲嘉宾，发表了主题为“腾讯信鸽实时精准推送系统的演进与实践”的演讲，以下为现场演讲内容的整理稿。 演讲主题：腾讯信鸽实时精准推送系统的演进与实践 演讲嘉宾：腾讯TEG数据平台部 甘恒通 大家好，我是甘恒通，来自腾讯TEG数据平台部。我
这里有一个有关系统、应用程序和库的列表，列表中的全部或者大部分代码用C++编写，当然，该列表并不全面。即使我如何努力，我也不能列举一个含有 1000个主要由C++编写的程序列表，但是这里的列表可能包含我听说过程序之中的第1000个。这是一个包括系统、应用程序和库的列表，读者可能熟悉其中的一些，新手可能有个概念C++能做什么，或者我仅仅觉得它很“酷”。
现代 CPU 大多具有性能监控单元（Performance Monitoring Unit, PMU)，用于统计系统中发生的特定硬件事件，例如缓存未命中（Cache Miss）或者分支预测错误（Branch Misprediction）等。同时，多个事件可以结合计算出一些高级指标，例如每指令周期数（CPI），缓存命中率等。一个特定的微体系架构可以通过 PMU 提供数百个事件。对于发现和解决特定的性能问题，我们很难从这数百个事件中挑选出那些真 正有用的事件。 这需要我们深入了解微体系架构的设计和 PMU 规范，才能从原始事件数据中获取有用的信息。
本次实验主要处理优化内存密集型代码。图像处理提供了许多可以从优化中受益的功能示例。在本实验中，我们将考虑两种图像处理操作：旋转，可将图像逆时针旋转90o，平滑，可以“平滑”或“模糊”图片。
在本篇文章中，我收集了很多经验和方法。应用这些经验和方法，可以帮助我们从执行速度和内存使用等方面来优化C语言代码。
美团内部深度定制的TensorFlow版本，基于原生TensorFlow 1.x架构与接口，从大规模稀疏参数的支持、训练模式、分布式通信优化、流水线优化、算子优化融合等多维度进行了深度优化。在推荐系统场景中，分布式扩展性提升10倍以上，单位算力性能也有显著提升，并在美团内部业务中大量使用，本文介绍了相关的优化与实践工作。
本文将会从简单到高级，告诉大家如何调试 dotnet 的代码，特别是桌面端。本文将会使用到 VisualStudio 大量的功能，通过各种好用的功能提高调试方法
近年来，在可编程NIC的发展和可用性的推动下，终端主机逐渐成为核心网络功能(如负载平衡、拥塞控制和特定应用网络卸载)的实施点。然而，在可编程NIC上实现定制设计并不容易:许多潜在的瓶颈会影响性能。
多线程编程和并发处理的重要性和背景 在计算机科学领域，多线程编程和并发处理是一种关键技术，旨在充分利用现代计算机系统中的多核处理器和多任务能力。随着计算机硬件的发展，单一的中央处理单元（CPU）已经不再是主流，取而代之的是多核处理器，这使得同时执行多个任务成为可能。多线程编程允许开发人员将一个程序拆分成多个线程，这些线程可以并行执行，从而提高程序的性能和响应速度。 为什么多线程在现代应用中至关重要？
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