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主板硬件性能测试
项目需要使用的主板有很多性能需要经过测试之后才能用于开发使用，因此将Linux上一些常用的tools移植进板子进行测试。 2.2 hdparm 测试硬盘性能，同dd一样采用顺序读写。 2.3 fio FIO是测试IOPS的非常好的工具，用来对硬件进行压力测试和验证。 结果分析： IOPS (Input/Output Per Second)即每秒的输入输出量(或读写次数)，是衡量磁盘性能的主要指标之一。 '{print $2}'` c=`echo $ipaddr|awk -F . '{print $3}'` d=`echo $ipaddr|awk -F .
4.9K21发布于 2019-09-11 - 来自专栏linux运维
硬件配置问题：硬件配置不当，影响系统性能
检查当前硬件配置首先，我们需要检查当前系统的硬件配置。命令：lshw查看 CPU 信息：lscpu查看内存信息：free -m查看硬盘信息：df -h查看系统负载：top2. 常见的硬件配置问题及解决方案2.1 CPU 配置不当问题：CPU 配置不当，导致系统性能不佳。解决方案：调整 CPU 配置，确保 CPU 资源合理分配。 示例：配置 RAID：sudo mdadm --create /dev/md0 --level=raid1 --raid-devices=2 /dev/sda /dev/sdbsudo mkfs.ext4 解决方案：优化网络配置，提高网络性能。 使用硬件诊断工具使用硬件诊断工具可以帮助您更方便地检测和解决硬件配置问题。
85510编辑于 2025-02-07 - 来自专栏全栈程序员必看
netty 释放bytebuf_python高性能框架
前者池化了ByteBuf的实例以提高性能并最大限度地减少内存碎片。后者的实现不池化ByteBuf实例，并且在每次它被调用时都会返回一个新的实例。 引用计数 引用计数是一种通过在某个对象所持有的资源不再被其他对象引用时释放该对象所持有的资源来优化内存使用和性能的技术。 资源释放 当某个ChannelInboundHandler 的实现重写channelRead()方法时，它要负责显式地释放与池化的ByteBuf 实例相关的内存。 ，或者在重写channelRead()方法使用ReferenceCountUtil.release()或者使用ctx.fireChannelRead继续向后传递； 2、对于出站请求，不管ByteBuf是否由我们的业务创建的 ，当调用了write或者writeAndFlush方法后，Netty会自动替我们释放，不需要我们业务代码自行释放。
96510编辑于 2022-10-02 - 来自专栏sktj
ceph 硬件选型、性能调优（*）
1、应用场景挑选 image.png image.png 2、CPU：一个OSD至少1个CPU核 内存：一个OSD1GB内存；恢复时1TB1GB内存 网卡：万兆网卡 硬盘：SSD做日志盘，10-20GB ；建议4个OSD数据盘配一个SSD； 3、硬件方面调优： -一个OSD进程对应一个CPU -mon和mds需要2GB内存，osd需要至少1GB内存 -SSD选择：Intel SSD DC S3500 journal相关参数 image.png -OSD参数 image.png -recovery tuning参数 image.png -client 参数 image.png -pg的数量要2的指数
97620编辑于 2022-05-18 - 来自专栏腾讯云数据库(TencentDB)
腾讯云与英特尔打造进阶版Redis 释放硬件红利
点击上方蓝字每天学习数据库 2019年4月3日，英特尔发布了英特尔® 傲腾TM 数据中心级持久内存，能够在几近内存级别的带宽和时延下，提供超持久化、超大的内存容量，进而显著降低Redis的硬件成本。 为了让用户以较低成本在业务场景中享受到Redis的优势，腾讯云数据库团队携手英特尔，致力于对在Redis中使用英特尔® 傲腾TM 数据中心级持久内存新硬件进行深入的合作研发，以便在成本以及性能化方面为Redis 在架构方面，腾讯云Redis4.0集群版基于原生Redis Cluster优雅的自治架构，结合自研的高性能低延迟Smart Proxy，将Redis产品在易用、性能、弹性方面做到了极致。 另外腾讯云数据库也在新硬件领域积极探索，通过和英特尔团队的合作，采用更高存储密度的新硬件来降低Redis的存储成本。 腾讯云联合英特尔经过大量的方案验证，以及可靠性、稳定性、性能的长期测试，确定英特尔® 傲腾TM 数据中心级持久内存在Redis场景的落地方案，我们相信英特尔® 傲腾TM 数据中心级持久内存新硬件在不久的将来将成为内存数据库的首选解决方案
1.3K20发布于 2019-05-16 - 来自专栏算法之美
频繁分配释放内存导致的性能问题的分析
现象 1 压力测试过程中，发现被测对象性能不够理想，具体表现为： 进程的系统态CPU消耗20，用户态CPU消耗10，系统idle大约70 2 用ps -o majflt,minflt 虽然分配内存语句的耗时在一条处理请求中耗时比重不大，但是这条语句严重影响了性能。要解释清楚原因，需要先了解一下内存分配的原理。 2.进程调用A=malloc(30K)以后，内存空间如图2：malloc函数会调用brk系统调用，将_edata指针往高地址推30K，就完成虚拟内存分配。 在对高性能要求的程序做压力测试的时候，我们可以多关注一下这两个值。 只有在大量的时候才会对性能产生影响。
7.5K44发布于 2019-05-05 - 来自专栏Windows运维
如何释放 C 盘空间以提升系统性能？
2. 卸载不需要的软件某些安装在C盘的软件可能占用大量空间。使用控制面板卸载软件appwiz.cpl 打开“程序和功能”窗口。按照占用空间排序，卸载不再需要的软件。 在“性能”部分点击“设置”，切换到“高级”选项卡。点击“更改”，取消“自动管理所有驱动器的分页文件大小”。选择C盘，设置为“无分页文件”，然后选择其他磁盘，设置为“系统管理的大小”。6. 禁用休眠功能如果不需要使用休眠功能，可以禁用以释放C盘空间。禁用休眠功能powercfg /h off该命令会删除休眠文件（hiberfil.sys ），通常可释放数GB空间。8.
1.1K10编辑于 2025-02-22 - 来自专栏程序员成长充电站
体会硬件性能的爆炸性增长
但如果没有硬件的大幅度进步软件是不可能做到这些的。 为了体会硬件性能的爆炸性增长，我们要回到电子计算机的诞生年代，大约 1940年代~1960年代中期这段时间里计算机都由独立部件组成叫"分立元件"，然后不同组件再用线连在一起。 如果想提升性能，就要加更多部件这导致更多电线，更复杂，这个问题叫 "数字暴政''。
57010发布于 2019-08-29 - 来自专栏山河已无恙
Linux 性能调优之硬件资源监控
1写在前面 考试整理相关笔记 博文内容涉及 Linux 硬件资源监控常见的命令介绍，涉及 硬件基本信息查看 查看硬件错误信息 查看虚拟环境和云环境资源 理解不足小伙伴帮忙指正 对每个人而言，真正的职责只有一个 ,两颗CPU共享40MB L3缓存 NUMA结构:有两个NUMA节点,第一个节点CPU为0-7,第二个为8-15 虚拟化支持:支持Intel VT-x虚拟化技术 性能信息:基准指标5187.49 Bogomips 在PCI插槽0000:23:00.0 使用mlx4_core驱动 主要特点: Intel I350是常见的1Gb以太网卡 MellanoxConnectX-3 Pro是InfiniBand卡,用于高性能计算集群 如果宿主机上的其他虚拟机需要更多内存，宿主机会发送请求给 Virtio-Balloon 驱动程序，要求虚拟机释放一部分内存。 虚拟机的 Virtio-Balloon 驱动程序会响应请求，通过将一些内存页面释放回宿主机，从而减少虚拟机的内存使用量。 宿主机收到释放的内存后，可以将其分配给其他虚拟机使用，从而实现内存的复用。
1.2K10编辑于 2023-11-28 - 来自专栏数字芯片
硬件工程师笔试题【2】
集成电路前端设计流程可以分为以下几个步骤：(1)设计说明书；(2)行为级 描述及仿真；(3)RTL 级描述及仿真；(4)前端功能仿真。 硬件语言输入工具有 SUMMIT，VISUALHDL，MENTOR 和RENIOR 等；图形输入工具有: Composer(cadence)，Viewlogic (viewdraw)等； 数字电路仿真工具有 制造工艺直接关系到cpu的电气性能，而0.18微米、0.13微米这个尺度就是指的是cpu核心中线路的宽度,MOS管是指栅长。 假设投入 3 个 2 分硬币或者投入 4 个 1 分硬币和 1 个 2 分硬币后，卖报机在给出报纸的同时会找会 1 个 1 分硬币。这是 输出变量有两个，分别用 Y 和 Z 表示。 同时假定未投币时卖报机的初始状态为 S0， 从开始到当前时刻共投入的硬币面值为 1 分记为 S1，为 2 分时记为 S2，为 3 分 记为 S3，为 4 分时记为 S4。
2.5K31发布于 2020-07-20 - 来自专栏TopSemic嵌入式
MicroPython 玩转硬件系列2：点灯实验
2.环境介绍 2.1.硬件 ESP32 小板： ? Micro USB线： ? LED 灯： ? 2.2.软件 1) PC端Windows系统，PuTTY串口工具 2) 板子MicroPython 环境 3.控制亮灭 上面那个红色的LED灯，只要给它加一个高电平3.3V，它就可以亮，不给电压它就灭。 第2步：输入以下三条语句，就可以完成GPIO4引脚设置为高电平的功能，对应LED会点亮。 1) from machine import Pin 这句话的含义是从machine模块中导入Pin类 2) import time 这句话的含义是导入time 模块 3) led=Pin(4,Pin.OUT
1.5K50发布于 2021-05-31 - 来自专栏贾维斯Echo的博客
计算机硬件组成（2）
服务器的分类 尺寸：1u=4.45cm 外形：机架 刀片：集群 塔式 小型机：高端定制 ps：云主机（虚拟机） 阿里云、腾讯云、青云、ucloud 今日内容 一 计算机的硬件组成 计算机（电脑）==== 人——-程序———》cpu——》计算机其他硬件 总结2： 程序的运行与计算机三大核心硬件：cpu、内存、硬件的关系： 程序首先是存放于硬盘中的 程序的运行需要先经历加载的过程——》程序的代码/数据从硬盘读入内存 速度非常快，无延迟 CPU分为精简指令集，复杂指令集 cpu 32位（二进制）-》只能运行32位的软件 cpu 64位-》既能运行32位的软件又能运行64位的软件 64位 cpu的位数指的是cpu一次性能从内存中取出多少位二进制指令 ，64bit指的是一次性能从内存中取出64位二进制指令。 x86-64（*****） 摩尔定律：CPU有多条线程 cpu：2核4线程（****） 2核-》2个cpu核心 每个核内部有两条流水线=》2核有4条流水线 三 存储器详解 寄存器-》L1 高速缓存
62810编辑于 2023-10-18 面向硬件性能的神经网络规模调整
面向硬件性能的神经网络规模调整一种确定卷积神经网络“通道配置”的新方法，在保持运行效率的同时提高了精度。在计算机视觉任务中，为卷积神经网络（CNN）的每一层确定最优的通道数是一项挑战。 基于精度损失测量和延迟估算，求解出在给定延迟约束下能产生最佳性能的通道宽度组合。实验以MobileNet (v1)为基础网络进行。
7310编辑于 2026-03-10- 来自专栏PawSQL，在线的自动化SQL优化工具！
释放 TDSQL 性能潜力：PawSQL 助力金融行业数据库优化
随着业务的不断增长和数据量的爆炸式增长，如何优化 TDSQL 数据库的性能，成为众多企业和开发者面临的挑战。本文将介绍 PawSQL 如何助力用户充分发挥 TDSQL 数据库的性能潜力。 降低运营成本 ：优化资源利用率，减少硬件投入和运维成本，提高企业的经济效益。 增强系统稳定性 ：通过合理的优化策略，提高数据库的稳定性和可靠性，降低系统故障风险。 [local_table_options] TDSQL_DISTRIBUTED BY range|list (column_name) [partition_options] 2. 2. 代码集成阶段：完备的 SQL 审核 在代码集成阶段，PawSQL 审核平台凭借其领先的核心技术，为 SQL 质量管理团队提供全面且精准的智能 SQL 审核能力。 PawSQL 从语法规范、性能效率、安全性等多个维度进行全面检查，并提供针对性的优化建议，助力企业提升 SQL 性能和应用程序效率。
38800编辑于 2025-02-18 - 来自专栏萝卜要加油
Go 1.26 黑科技：跳过 GC 直接释放内存，性能飙升 200%
此举被认为可能为 Go 带来一次性能上的革命：初步原型显示，在 strings.Builder 这样的场景中，利用该机制性能提升可达 2 倍。 这并不是要把手动内存管理强加给所有库，而是利用标准库对自身情况的了解，在极有限的热点场景显式地释放内存，以追求极致性能。 结果表明：对于执行多次扩容的场景，新版 strings.Builder 性能提升了约 45%～55%，几乎快了一倍[12]！换句话说，通过在正确的时机手动释放内存，可以实打实地换来巨大性能收益。 性能影响与收益 让 GC “少管一些事”听起来很美好，但也要评估此举本身的性能代价。插入额外的跟踪和释放逻辑，会不会拖慢常规代码的速度？根据目前的原型测试结果，答案是几乎可以忽略。 %20a%20runtime,valuable%2C%20including%20in%20escape%20analysis [9]“可跟踪释放”: https://go.googlesource.com
1.2K20编辑于 2025-11-25 - 来自专栏无所事事者爱嘲笑
ionic2 处理android硬件返回按钮
问题 注册安卓硬件返回按钮事件是必须的,因为用户不小心点击了返回按钮就退出app体验很不好，所以有几种方法： 1.实现按返回键最小化应用（最小化应用需要装cordova-plugin-appminimize 2.要么请求用户确认（添加一个Confirmation Alerts）。 3.按一下提示，按两下退出（加一个方法用toast提醒）。 这里用第三种展示。 }, 1); } //双击退出提示框 showExit() { if (this.backButtonPressed) { //当触发标志为true时，即2秒内双击返回按键则退出 mainTabs> <ion-tab [root]="tab1Root" tabTitle="Home" tabIcon="home"></ion-tab> <ion-tab [root]="tab<em>2</em>Root class TabsPage { @ViewChild('mainTabs') tabs:Tabs;//加这句以及引用两个模块 tab1Root: any = HomePage; tab<em>2</em>Root
1.6K40发布于 2018-06-20 - 来自专栏云深之无迹
DonkeyCar源码分析.2(官方硬件+相机处理)
NREST，看电路图也是低电位置位 接着使用了2组SPI，给Neopixel输入的正极是给5V的电压，有SS34防止电流灌。 事实上，这个板子给了bin文件，我们自己也可以打板制作~使用UF2来更新固件。 看文档的意思是，这个不是C固件，而是mpy的固件. 如果没有错那就就是打印“打开”，接着是吧w和h作为元组打包成分辨率 因为硬件东西比较麻烦，所以都要使用try写，初始化，相机的初始化，把检测到的相机列表给l，这里我就不继续深入了，现在有点看不清电脑了 robotics-masters/mm1-hat-bootloader https://circuitpython.org/board/robohatmm1_m4/ https://github.com/adafruit/uf2-
71220编辑于 2022-06-15 - 来自专栏机器人课程与技术
ROS 2 感知节点的硬件加速
ROS 2 提供了各种预构建的节点（Components更具体地说），可用于轻松构建感知管道。 之前的一篇文章介绍了硬件加速如何帮助加速 ROS 2 计算图（包括感知图）。 硬件加速背后的核心思想是将机器人技术中使用的传统控制驱动方法（通过 CPU）与数据驱动的方法相结合，以优化硬件资源的数量，从而提高性能。 使用 FPGA 创建硬件的架构师需要将不同的任务预先分配到不同的计算单元中，以充分利用性能。简而言之，预先构建的对 FPGA 友好的 ROS 2 节点仍然很少见，而且很难构建。 跨感知 ROS 2 节点获得的结果表明FPGA 在机器人感知方面的性能优于 GPU，速度差异达 500 倍在流行的算法中，例如定向梯度直方图 (HOG)： 在测量功耗的同时，我们还观察到FPGA 进一步改进 ROS 2 中的硬件加速 就感知而言，FPGA 的性能似乎明显优于其加速同类产品，但是，与可重新编程的硬件一样，这是以硬件-软件协同设计Nodes的复杂性为代价的。
1.1K40编辑于 2022-05-01 - 来自专栏DBA随笔
硬件对数据库性能优化带来的影响
硬件对数据库性能优化带来的影响 数据库性能优化不是一个简单的任务，不仅仅是SQL层面的优化，它的关键在于对innodb存储引擎的了解，当然，好的存储引擎性能离不开好的硬件系统的支撑，这里我们从cpu 相对于OLAP，OLTP的数据量一般比较小，下面我们看看不同的硬件对于这两种应用类型的影响。 内存方面： 内存的大小最能直接反应数据库的性能。 ，随着缓存池的增大，数据库的TPS会直线增加，直到缓存池的大小已经大于数据文件本身的大小，所有对数据文件的操作都可以在内存中进行，这个时候的数据库性能是最优的，再持续增加缓存池并没有显著的提高。 因此，在使用固态硬盘的时候，应该好好利用它的存储性能，避免过多的写入操作。
1.8K30发布于 2019-11-06 - 来自专栏音视频技术
基于FPGA的高性能视频硬件编码器
2.现有视频编码方案存在的挑战 现有视频编码方案主要分为两种，一种是软件方案，例如较多应用于X86平台上的软件编码器。 右图是对当前几种不同硬件编码器的水平进行的测试，从测试结果中可以看到，现存业界较好的硬件实时高清硬件编码方案的压缩性能基本可以达到x265 medium档的水平。 3.硬件编码技术 基于上述现有编码技术背景的调研以及现有方案的分析，我们发现，硬件编码器可能需要一种产品形态，即在现有硬件编码技术基础上追求更高的压缩性能，同时需要保证一定的实时性的处理能力，在压缩性能与处理能力间寻找一种平衡 如图是硬件编码器的编码框架，之前的一些硬件编码器设计中，MD模块大多是采用非RDO或者说是简单RDO的决策，而我们的设计目标是实现一款高压缩性能的编码器，因此在编码器架构设计中采用了全RDO的决策模式， ，延迟从几帧到几十帧 支持高性能主管调节，提升主客观性能，减少马赛克效应的出现 支持Close GOP，OPEN GOP和自适应B帧 流媒体系统采用ffmpeg，便于与现有大部分系统对接 4.硬件编码器性能
2.3K10发布于 2020-07-22
腾讯云开发者
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