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迎战AMD 7nm 64核EPYC 英特尔至强也玩起了胶水以及性价比 Intel 最强CPU 从最开始的双核 到现在的 28核 发展迅猛. https://www.cnbeta.com/articles/tech/833859.htm 在今天的数据中心创新日上,英特尔推出了一大堆面向数据中心市场的新产品,包括第二代Xeon Scalable处理器.Optan DC内存.30TB的QLC硬盘.10nm工艺Agilex FPGA芯片.100Gbps网络芯片等等,展现了英特尔在数据中心市场上强大的创新

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CPU是手机上面最复杂,最贵的Soc(芯片),担任的也是手机中大脑的位 置,是手机跑分性能的决定性硬件.智能手机发展到今天,各大手机CPU厂商也从春秋战国逐渐到了现在四国鼎立的时代(高通,MTK,三星,苹果A系列). 当然最大的CPU厂商还是Intel,只不过intel的主力是在x86架构的处理器,主打PC与服务器产品.而我们今天的主角还是ARM架构的移动端处 理器(手机CPU). 一.我们先来看看手机CPU中的分类: AP应用处理器: 手机CPU中最主要的一部分,手机的系统运作还有APP的运行

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最近项目中用到了Elasticsearch5.4(ES)是比较新的一个版本,使用的过程中出现了很多的问题,很是头疼,但是问题最终还是解决掉了. 问题一:ESClient获取慢,并且不能获取Client:failed to create a child event loop 由于业务的需要没上传一批文件都要加一次ES索引,每加一次索引都要获取连接然后操作,尤其是大批量的时候,获取的次数显然非常多,而且出现这个问题的主要原因在于我们在循环频繁的操作ES,比如一批文件100个,我们就要获取100次,为

一. 运行meerkat 前面已经依序安装了meerkat 的环境和meerkat,运行了预处理一步,在相对应的bam文件目录下生成了大批文件,因此,当要用meerkat处理某个bam文件时,应先将该bam文件移动到专有的一个文件夹,manual中也建议这样用. 预处理生成的文件包括: 黑名单文件.gz isinfo文件:包括插入大小信息 pdf文件:插入大小的分布图,unmapped reads长度的分布图,softclip reads长度分布图 pre.log文件:日志文件,包括输入的参数,

一.Emmagee介绍 Emmagee是监控指定被测应用在使用过程中占用机器的CPU.内存.流量资源的性能测试小工具.该工具的优势在于如同windows系统性能监视器类似,它提供的是数据采集的功能,而行为则基于用户真实的应用操作支持SDK:Android2.2以及以上版本 二.为什么使用Emmagee? 1.开源2.使用方便,无需root权限3.可以监控单个应用性能4.浮窗显示实时展示数据5.CSV格式保存性能数据,方便转换为其它格式6.用户自定义采集性能数据频率7.支持2.2以及以上版本 三.

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IBM z14™大型主机 (z14)被设计为数字经济中值得信任的基础架构.它提供  特性和功能以满足对于新服务和更佳客户体验的需求,同时保护日益  增长的数据量,并遵从日益复杂的法规.IBM z14 可以为更好的业务  合作伙伴关系打造基础. 实现普遍加密   直到现在,加密策略仍基于选择性加密,即手动选择最关键的数据.  要开发全面的数据保护方法,需要投入大量时间和资金.就在哪里执  行.对服务水平协议有什么影响.由谁负责以及此计划的加密范围有  多大制定决策.IBM z14 推出了一种新方法

超能课堂(181):我们为什么需要4+8pin CPU供电接口? https://www.expreview.com/68008.html 之前算过TDP 来计算机器的功耗 发现自己 理解的还是有偏差 TDP 应该是P1的数据 P2的数据应该是 1.25 x P1的数值 峰值功耗可能会非常高 但是CPU 也不是一直处于这么高功耗的情况下的, CPU 内存 硬盘也都有类似的节电 模式 一台两路 十来块硬盘 300多g 内存的机器 估计耗电在300w 左右 可能跟一个高端的 游戏台式机 差不多的耗电

一,准备环境   物理机 虚拟机 操作系统 CentOS 6.8 x64 CentOS 6.8 x64 CPU/内存 10核超线程x2/64G 2核/4G 外网IP -- 内网IP eth1_192.168.0.85 eth0_192.168.0.91-100 硬盘 1T 100G   二,安装服务 1.检查当前物理机是否支持虚拟化技术: # egrep 'vmx|svm' /proc/cpuinfo 如果输出的结果包含VMX,它是Intel处理器虚拟机技术标志:如果包含SVM,它是AMD处理器

运行时间分析 不同的模型在cpu和gpu下的时间差异较大,一般来说gpu会比cpu快5-20倍.我们选用了最常用的inception v3的分类模型,输入图片尺寸为:3x299x299. GPU 在一块P100GPU(显存16276MiB),性能如下: 由上图可见,随着进程数目的增大耗时会线性增加. 所以:如果服务中在同个卡上多开进程只是服务连接/下载图片的并发实现了并发提速(neuron框架中连接建立.下载图片.算法处理是并发独立的,可近似认为互不影响):算法的吞吐量基本不变.而且从RT角度考

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