我正在尝试找到一种从输入队列异步使用、使用多个工作程序处理内容然后发布到输出队列的好方法。到目前为止，我已经尝试了很多示例，最近使用的代码来自here和here作为灵感。然而，我当前的代码似乎没有做它应该做的事情，增加工作人员的数量不会提高性能(消耗或发布的msg/s)，并且goroutines的数量在运行时保持相当稳定。主要内容:funcmain(){maxWorkers:=10//channelforjobsin:=make(chan[]byte)out:=make(chan[]byte)//startworkerswg:=&sync.WaitGroup{}wg.Add(maxWo
我做了一个小程序来测试gochannel的吞吐量，但是它总是死锁，我很努力但不明白为什么:packagemainimport("fmt""runtime")constCONCURRENCY=32constWORK_PER_WORKER=100constTOTAL_WORK=CONCURRENCY*WORK_PER_WORKERfuncwork(){sum:=0fori:=0;i 最佳答案 您的代码gofunc(iint){anItem:=从workQueue[i]中仅删除1项但您正试图将WORK_PER_WORKER项目塞入其中。您
我做了一个小程序来测试gochannel的吞吐量，但是它总是死锁，我很努力但不明白为什么:packagemainimport("fmt""runtime")constCONCURRENCY=32constWORK_PER_WORKER=100constTOTAL_WORK=CONCURRENCY*WORK_PER_WORKERfuncwork(){sum:=0fori:=0;i 最佳答案 您的代码gofunc(iint){anItem:=从workQueue[i]中仅删除1项但您正试图将WORK_PER_WORKER项目塞入其中。您
设置:两台Linux(CentOS6)服务器通过专用GigE链路背靠背连接。每台服务器24核32GBRAM客户端:模拟器在一个线程中尽可能快地发送UDP数据包。每个数据包大小为256字节。我看到最大吞吐量约为200,000个数据包/秒。Server:单线程接收UDPsocket上的数据包，进行轻量级解析。我看到最大吞吐量约为200,000个数据包/秒，CPU11核在处理期间的利用率约为85%。没有丢包，为了以防万一，接收缓冲区设置为128M。现在我有23个额外的核心我想使用，但是只要我再添加一个线程用于在服务器端接收数据和一个客户端线程用于通过专用套接字在客户端发送数据，我就会看到服务
设置:两台Linux(CentOS6)服务器通过专用GigE链路背靠背连接。每台服务器24核32GBRAM客户端:模拟器在一个线程中尽可能快地发送UDP数据包。每个数据包大小为256字节。我看到最大吞吐量约为200,000个数据包/秒。Server:单线程接收UDPsocket上的数据包，进行轻量级解析。我看到最大吞吐量约为200,000个数据包/秒，CPU11核在处理期间的利用率约为85%。没有丢包，为了以防万一，接收缓冲区设置为128M。现在我有23个额外的核心我想使用，但是只要我再添加一个线程用于在服务器端接收数据和一个客户端线程用于通过专用套接字在客户端发送数据，我就会看到服务
随着大语言模型（LLM）的不断发展，这些模型在很大程度上改变了人类使用AI的方式。然而，实际上为这些模型提供服务仍然存在挑战，即使在昂贵的硬件上也可能慢得惊人。现在这种限制正在被打破。最近，来自加州大学伯克利分校的研究者开源了一个项目vLLM，该项目主要用于快速LLM推理和服务。vLLM的核心是PagedAttention，这是一种新颖的注意力算法，它将在操作系统的虚拟内存中分页的经典思想引入到LLM服务中。配备了PagedAttention的vLLM将LLM服务状态重新定义：它比HuggingFaceTransformers提供高达24倍的吞吐量，而无需任何模型架构更改。项目地址：https
译者|李睿审校|重楼人工智能现在是量化研究等领域软件开发的基石。在工作负载激增期间，量化对冲基金经常面临资源浪费和计算资源不足等挑战。为了解决这些问题，基于云的弹性计算提供了一种有效的解决方案。它缩短了上市时间，灵活地分配资源，并促进了最新硬件技术的采用。JuiceFS是一款云原生高性能分布式文件系统，可以为量化对冲基金增强人工智能训练，并在云中实现弹性吞吐量。它提供了具有加速缓存的经济高效的存储解决方案，无缝集成了内部部署资产与云部署，并优化了计算资源。本文将讨论人工智能量化研究中的挑战、弹性计算的好处、弹性环境中的存储痛点，以及JuiceFS如何用创新技术解决这些问题。其目标是为开发基于云
我使用siege来对本地HTTP服务进行基准测试:siege-q-b-t30S-c64"http://localhost:8888/endpoint?params=abc"基准测试结果给出每秒约500个事务的吞吐量。但是，当我通过同时启动8个curl循环手动对服务进行基准测试时，同一端点每秒提供数千个吞吐量。那么我在攻城方面做错了什么？ 最佳答案 有几件事可能会影响您的测试。如果将并发-c设置为8以匹配您正在使用curl测试的并发数，请检查您会得到什么。您的站点可能无法处理大量并发用户。此外，默认情况下，Siege不会保活(至少我不
我使用siege来对本地HTTP服务进行基准测试:siege-q-b-t30S-c64"http://localhost:8888/endpoint?params=abc"基准测试结果给出每秒约500个事务的吞吐量。但是，当我通过同时启动8个curl循环手动对服务进行基准测试时，同一端点每秒提供数千个吞吐量。那么我在攻城方面做错了什么？ 最佳答案 有几件事可能会影响您的测试。如果将并发-c设置为8以匹配您正在使用curl测试的并发数，请检查您会得到什么。您的站点可能无法处理大量并发用户。此外，默认情况下，Siege不会保活(至少我不
我正在开发一个嵌入式Linux项目，该项目将ARM9连接到硬件视频编码器芯片，并将视频写入SD卡或USB内存棒。软件架构包括一个将数据读入缓冲区池的内核驱动程序，以及一个将数据写入已安装可移动设备上的文件的用户态应用程序。我发现在超过一定的数据速率(大约750kbyte/sec)时，我开始看到用户空间视频编写应用程序可能会停顿半秒，大约每5秒停顿一次。这足以导致内核驱动程序用完缓冲区-即使我可以增加缓冲区的数量，视频数据也必须与其他实时发生的事情同步(最好在40毫秒内)。在这5秒的“滞后尖峰”之间，写入在40毫秒内完成(就应用程序而言-我感谢它们被操作系统缓冲)我认为这种滞后峰值与Li
