CPU主频 = 外频 * 倍频 CPU频率即是每个时钟信号周期完成一步操作，时钟频率的高低在很大程度上反映了CPU速度的快慢 所谓外频Base Clock（BCLK），即系统总线的工作频率。是一个统一协调的最基础的频率，CPU硬盘网卡声卡等都是基于这个频率去工作的，通常来讲就是100Mhz 这个外频
摘要 小年在家陪孩子. 翻阅<企业存储技术>公众号的文章时 找到了 s-tui 进行监控机器主频的文章 感觉挺有用的 想验证一下 虚拟机有否支持Intel的睿频功能. 所以将之前写的python安装编译再优化一般一起拿出来用 目的 怀疑虚拟化为了简单起见 并不会直接使用Intel的睿频技术 物理机能
环境 redis 7.2.5 主频 核心数 内存 2.5GHz 32 64GB 测试结论 当前场景下redis单线程、多线程表现差异不大 使用pipeline模式可以显著提高基准性能 非pipilie下redis性能再12~13w左右 pipiline下redis性能在35w左右 测试记录 单线程r
大家好，我是痞子衡，是正经搞技术的痞子。今天痞子衡给大家介绍的是国内Cortex-M内核MCU厂商高主频产品。 在 2021 年初痞子衡写了篇 《盘点国内Cortex-M内核MCU厂商高性能产品》，搜罗了当时市面上主频不低于 96MHz 的 CM 核国产 MCU。如今过去了两年，痞子衡又一次梳理了国
痞子衡单片机排行榜（2022Q4） 继2020年开办的《痞子衡嵌入式半月刊》之后，从2023年1月份开始痞子衡将为大家带来新项目《痞子衡单片机排行榜》（一年分四季，每个季度发布一期），以MCU主频和Coremark跑分为基础（后期会加入更多指标），搜罗国内外8051/ARM/RISC-V等不同赛道的
你平时用的电脑，应该都是多核的 CPU。多核 CPU 有很多好处，其中最重要的一个就是，它使得我们在不能提升 CPU 的主频之后，找到了另一种提升 CPU 吞吐率的办法。 不知道上一讲的内容你还记得多少？上一节，我们讲到，多核 CPU 里的每一个 CPU 核，都有独立的属于自己的 L1 Cache
性能优化方法论 软件层面提升硬件使用率 增大CPU的利用率 增大内存的利用率 增大硬盘IO的利用率 增大网络带宽的利用率 提升硬件 网卡：万兆网卡 硬盘：固体硬盘，关注IOPS和BPS指标 CPU：更快主频，更多核心，更大缓存，更优架构 内存：更快访问速度 超出硬件性能上限后使用DNS CPU基本知
https://www.cnblogs.com/Otiger/p/16220187.html 性能优化方法论 软件层面提升硬件使用率 增大CPU的利用率 增大内存的利用率 增大硬盘IO的利用率 增大网络带宽的利用率 提升硬件 网卡：万兆网卡 硬盘：固体硬盘，关注IOPS和BPS指标 CPU：更快主频
阅读目录 一、上线规划 二、常见运维操作 三、测试方法 回到顶部 一、上线规划 一般 redis 的参数配置都在 redis.conf 中，在上线前根据实际环境配置好合适参数，能有效提高 redis 的可用性。 redis 的运行机器 CPU 不求核数多，但求主频高，Cache大，因为 redis
国产CPU制造工艺与部分性能总结 背景 最近一段时间验证了很多国产CPU的性能. 感觉很多地方与之前的理解有一些偏差. 前几天总结了部分架构和指令集相关的差异 今天想着总结一下制造相关的部分. 希望能够更全面的了解国产化的相关内容. 频率相关 想到制程, 第一反应就是会影响主频这一重要属性 第一款打
# 物理机睿频研究 ## 简介 ``` 上一篇文章简单梳理了一下物理机和虚拟机的睿频的区别. 当时也看到默频2.7Ghz的Golden6150 最大睿频虽然可以到3.7Ghz 但是全核心压力大的情况下 最高能到 3.1Ghz 这个与官方宣传是比较接近的 CPU主频 2.70 GHz 核心数量 18
主要内容 程序完全复现文献模型《基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度》，以微电网系统运行成本和环境保护成本为目标函数，建立了并网方式下的微网多目标优化调度模型，通过改进粒子群算法和原始粒子群算法进行对比，验证改进方法的优越性。虽然标题是多目标优化算法，实质指的是权值多目标，即通过不同目标权值相加
RocketMQ 是阿里巴巴在 2012 年开源的分布式消息中间件，目前已经捐赠给 Apache 软件基金会，并于 2017 年 9 月 25 日成为 Apache 的顶级项目。 作为经历过多次阿里巴巴双十一这种“超级工程”的洗礼并有稳定出色表现的国产中间件，以其高性能、低延时和高可靠等特性近年来...
目录计算过程投影分量计算 假设你有一家理发店,已经记录了过去一年中所有顾客的头发长度和发型偏好的数据。现在你想从这些数据中提取一些主要的信息,比如顾客最常选择的发型类型,以及不同发型之间的相关性等。这对于你未来开展有针对性的营销活动很有帮助。 具体来说,我们可以将每个顾客的发型偏好用一个多维向量来表
主要为了测试模型增加Lora模块后，参数量和训练速度的变化情况。结论：正常情况下，增加Lora模块是会增加参数量的，因此前向传播和反向传播的时间也会增加。但是，在大语言模型训练的情况下，因为基础模型本身参数量非常大，Lora模块增加的参数量相对非常小。并且，基础模型不参与梯度更新，可以做模型量化，实
主要方式就是引诱用户去点击一个是黑客精心构造的一个html中的一个按钮（或者是引诱用户去访问一个精心构造的url），而该按钮会发生一个请求给目标服务器
背景 骨折在家找自己的人比较少. 又因为出不去也没法做运动,就不如将之前没学习深入的地方学习下 先是进行Docker 搭建 redis cluster的处理. 当时发现必须使用 --net=host进行. 本来想尝试进行 overlay的网咯进行搭建 当然有一个目的是验证 overlay的性能损耗
主题使用方法：https://github.com/xitu/juejin-markdown-themes theme: juejin highlight: github 一、引言 在实际工作中，常常会遇到新来的同事问你wifi密码的事情，但是大多数时候都记不清楚。借鉴youtube上一位Po主的视
2023年，网络安全仍然是企业在加强数字防御任务中的重点。随着勒索软件攻击持续上升，零信任模型变得更加普遍，越来越多的公司开始使用在线技术来自动化他们的运营，而这也导致大量数据存在于互联网中，在一定程度上造成了数据的泄露和失窃，这对于小型企业、个人和大公司来说竟已经是司空见惯的事情。在2022年第一
主要整理了N多年前（2013年）学习CUDA的时候开始总结的知识点，好长时间不写CUDA代码了，现在LLM推理需要重新学习CUDA编程，看来出来混迟早要还的。 1.CUDA 解析：2007年，NVIDIA推出CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算设
