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盘点国产 CPU“六君子”之中科海光发展史

国产CPU的发展之路,从来不是一帆风顺的,其中有坦途、有歧路;有来自内外部的挑战、有时代造就的发展机遇。而对于以中科海光等“六君子”为代表的的国产CPU而言,如何抓住机遇,以最小的成本走上良性发展坦途,可能是更重要的。

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和鲸 ModelWhale 与海光适配认证,“国产 CPU + 开发平台” 双轮驱动信创生态建设及 AI 产业应用

和鲸旗下开发平台软件 ModelWhale 通过海光 CPU 生态兼容性认证,与海光 3000、5000、7000 系列 CPU 完成联合测试

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揭秘 ChaosBlade CPU 故障:实现 CPU 故障的黑科技

通过本文我们将了解如何利用 ChaosBlade 实现 CPU 负载故障的模拟(花式打爆CPU),同时会深入挖掘 ChaosBlade CPU 故障模拟的核心代码,了解其实现机制。

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云服务器 vCPU 与物理 CPU 关系?

云服务器中的vCPU(虚拟中央处理器)是在物理服务器的CPU上运行的虚拟处理器。在云服务器中,一台物理服务器通常可以运行多个虚拟机实例,每个实例都有自己的vCPU。

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ABAQUS 有限元分析软件吃 CPU 还是 GPU 比较多?

ABAQUS软件是一款广泛应用于结构力学分析的有限元软件,它能够模拟各种复杂的力学行为,包括结构静态分析、动态分析、热分析等。在ABAQUS软件的使用过程中,电脑的配置对于软件的运行速度和效率起着至关重要的作用。

RocketMQ on openEuler 提供高性能消息队列的稳定性解决方案

RocketMQ on openEuler,是一种将 RocketMQ 消息中间件通过容器化的方式部署在 openEuler 操作系统上运行,借助 openEuler 系统对于 OS 缓存回收效率增强的内核特性,提升消息中间件在面向超大规模高并发、高吞吐量、低延迟场景下稳定性和可靠性的软件解决方

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RALB 负载均衡算法的应用 | 京东云技术团队

搜索推荐算法架构为京东集团所有的搜索推荐业务提供服务,实时返回处理结果给上游。部门各子系统已经实现了基于CPU的自适应限流,但是Client端对Server端的调用依然是RR轮询的方式,没有考虑下游机器性能差异的情况,无法最大化利用集群整体CPU,存在着Serve

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文盘 Rust -- tokio 绑定 cpu 实践 | 京东云技术团队

tokio 是 rust 生态中流行的异步运行时框架。在实际生产中我们如果希望 tokio 应用程序与特定的 cpu core 绑定该怎么处理呢?这次我们来聊聊这个话题。

虚拟化技术 - CPU 虚拟化

物理机器是由CPU,内存和I/O设备等一组资源构成的实体。虚拟机也一样,由虚拟CPU,虚拟内存和虚拟I/O设备等组成。VMM(VM Monitor)按照与传统OS并发执行用户进程的相似方式,仲裁对所有共享资源的访问。

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为什么 GPU 更适用于时域算法,而 CPU 更适用于频域算法?

对于懂电脑的人来讲,他们可以简单地区分出电脑的GPU和CPU的应用范畴及其优势,而今天我们要讨论的问题是“为什么 GPU 更适用于时域算法,而 CPU 更适用于频域算法?”在讨论这个问题之前,我先带大家来了解一下计算中 GPU 与 CPU 架构的区别及并行的处理

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ThottleStop 软件的应用场景

ThrottleStop 是一个小型应用程序,旨在监视并纠正许多笔记本电脑上正在使用的三种主要类型的 CPU 节流。

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如何写出 CPU 友好的代码,百倍提升性能?

不管是什么样的数据,投其所好,才能够优化代码性能。本文将用一个实际用例为大家分享如何通过用心组织的代码提升性能。

【Linux】之【内存】相关的命令 && 解析以及内存相关的问题 [free、meminfo、内存泄漏、内存溢出、Overcommit]

free命令的功能是显示系统内存使用量情况,包含物理和交换内存的总量、使用量和空闲量情况。

CPU 基础知识详解

冯·诺依曼计算机

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我在京东做研发第五期:京东云自研服务器,如何将开发成本降低 60% 的同时还更低碳环保?

随着互联网的不断发展,各类技术工程对cpu算力的需求持续飙高,这不仅带来了技术上的压力,对电力能耗的需求也越来越大。为在有限的电力内达到最佳的效果,京东云自研服务器围绕三大主轴,提升性能效率、降低整体成本,让地球环境可以永续经营。

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谈 JVM 参数 GC 线程数 ParallelGCThreads 合理性设置

目前广泛使用的GC算法,包括PS MarkSweep/PS Scavenge, ConcurrentMarkSweep/ParNew, G1等,都可以通过ParallelGCThreads参数来指定JVM在并行GC时参与垃圾收集的线程数。该值设置过小,GC暂停时间变长影响RT,设置过大则影响吞吐量,从而导致CPU过高。

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记录一次还算优雅的代码设计

本文重点分享商卡聚合服务的代码设计,包括合理的Sirector线程调度(cpu使用率低),和可维护性的设计。 简版代码示例如下: git@github.com:changwenbiao/demosoa.git

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我的快速调优线上服务器 CPU 利用率通用办法,震惊面试官

一位不愿透露姓名的开发同学曾大言不惭的说: “我只要10分钟就能快速调优生产环境机器的CPU利用率”

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系统运维 SysOM profiling 在云上环境的应用观测实践 | 龙蜥技术

看到系统 CPU 偶尔飙高却不知道是哪个应用引起,抓包发现报文已经到达了本机却不知道应用为何迟迟不收包等等,本文通过 profiling 的方式去观测系统/应用的运行行为,帮助大家解决难题。

性能优化 - 伪共享

性能优化、CPU缓存一致性、伪共享

爱奇艺:基于龙蜥与 Koordinator 在离线混部的实践解析 | 龙蜥技术

为进一步保证服务质量,爱奇艺引入了龙蜥操作系统(Anolis OS)。Group Identity 功能和 CPU Burst 功能对当前的混部效果起到了很大的提升作用。

【Linux】之【CPU】相关的命令及解析 [lscpu、mpstat]

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A-刘晨阳
2022-11-23

lscpu命令从sysfs和/proc/cpuinfo收集cpu体系结构信息,命令的输出比较易读,命令输出的信息包含cpu数量,线程,核数,套接字,缓存等。

Linux 系统中 CPU 占用率较高问题排查思路与解决方法

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A-刘晨阳
2022-11-15

这篇文章主要给大家介绍了关于Linux系统中CPU占用率较高问题排查思路与解决方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家学习或者使用Linux具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起学习学习吧

如何快速解决恶意进程导致 CPU 飙升问题 | Linux | 运维

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Appleex
2022-10-27

如何快速解决恶意进程导致CPU飙升问题 | Linux | 运维

openEuler 资源利用率提升之道 03:rubik 混部引擎简介

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openEuler
2022-09-24

在云上业务类型和硬件资源越来越丰富的背景下,对云原生系统提出了更高的管理要求,例如在概论[1]中提到的资源利用率问题,服务质量保障问题,黑盒泛化问题,异构算力效率问题等等。为了让多样性业务和算力混部系统以最佳状态运行,Rubik混部解决方

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