一.简介这是FPGA之旅设计的第九例啦！！！本例将介绍如何使用FPGA驱动OLED屏幕，并在接下来的几例中，配合其它模块，进行一些有趣的综合实验。由于使用的OLED屏是IIC接口的，对IIC接口不是很清楚的，可以参考第五例的设计，同时使用第五例写好的IIC模块，驱动OLED屏。Let’sdoit!二.0.96寸OLED屏介绍这里就只介绍最常用的0.96寸屏，其它的一样。OLED共支持8080并口、SPI和IIC三种接口，同样也只介绍IIC接口的用法。0.96寸OLED屏幕的分辨率为128×64，内部有一块GRAM用来存储显示的数据。(一).OLED的存储区域这块存储区域分为8个page，每个p
一.简介这是FPGA之旅设计的第九例啦！！！本例将介绍如何使用FPGA驱动OLED屏幕，并在接下来的几例中，配合其它模块，进行一些有趣的综合实验。由于使用的OLED屏是IIC接口的，对IIC接口不是很清楚的，可以参考第五例的设计，同时使用第五例写好的IIC模块，驱动OLED屏。Let’sdoit!二.0.96寸OLED屏介绍这里就只介绍最常用的0.96寸屏，其它的一样。OLED共支持8080并口、SPI和IIC三种接口，同样也只介绍IIC接口的用法。0.96寸OLED屏幕的分辨率为128×64，内部有一块GRAM用来存储显示的数据。(一).OLED的存储区域这块存储区域分为8个page，每个p
1.简介 在日常开发中一些关键的业务服务，期望在高并发状态下可以正常工作，或在异常情况时可以记录当时的性能信息，所以就需要进行监控。常见的监控例如：Prometheus可以实现这个需求，如果需要更加简单方便的自主监控能力，可以引入本博客中的方案。2.相关博客 Promtail+Loki+Grafana搭建轻量级日志管理平台SpringBoot2.x+Prometheus+Grafana实现应用监控3.示例代码创建项目修改pom.xml4.0.0com.c3stonesspring-boot-monitor-demo1.0-SNAPSHOTorg.springframework.boots
本文的思路框架：①本文采用支持3x3算子模块和5x5算子模块的生成，用于后一级别的算法输入②本例程中采用的FPGA设计技巧，可用于借鉴，一是generateif参数定义；二是调用xilinx和altera的syncfifo和asyncfifo原语实现不同平台同步fifo和异步fifo的功能，省去ip核的调用，简化代码移植一、算子模板基础知识在图像处理过程中，需要对图像进行滤波操作，在进行滤波操作通常使用算子模板，即扫描窗模板，一般有3x3、5x5等模板形式3x3算子模板5x5算子模板二、FPGA设计思路使用FIFO来缓存图像的行数据，如果取3x3的模板，那么至少需要两个深度大于图像行数据的长度
作者简介：一名云计算网络运维人员、每天分享网络与运维的技术与干货。 座右铭：低头赶路，敬事如仪个人主页：网络豆的主页 目录 前言一.CPU虚拟化 1.CPU虚拟化的计算（1）一颗cpu的算力（2）一台服务器的算力（3）集群的算力（4）举例 2.CPUQos（1）CPUQos的优点3.NUMA（1）NUMA的优点 前言本章将会讲解云计算虚拟化中的CPU虚拟化。一.CPU虚拟化在物理机（宿主机）中通过线程或进程这种纯软件方式模拟出假的CPU，通过CPU虚拟化就可以将一个物理CPU发给不同的虚拟机使用。虚拟出来的每颗CPU实际上就是一个线程或者进程，因此物理CPU核数要大于虚拟CPU总
目录1、前言2、我已有的PCIE方案3、PCIE理论4、总体设计思路和方案AD7606数据采集和缓存XDMA简介XDMA中断模式QT上位机及其源码5、vivado工程1--BRAM缓存6、vivado工程2--DDR3缓存7、上板调试验证8、福利：工程代码的获取1、前言PCIE（PCIExpress）采用了目前业内流行的点对点串行连接，比起PCI以及更早期的计算机总线的共享并行架构，每个设备都有自己的专用连接，不需要向整个总线请求带宽，而且可以把数据传输率提高到一个很高的频率，达到PCI所不能提供的高带宽，是目前各行业高速接口的优先选择方向，具有很高的实用价值和学习价值；本设计使用Xilinx
一用stress工具对CPU进行压力测试1.软件安装sudoapt-getupdate#日常先更新再安装东西不容易出错#下一條語句可以省略sudoapt-getinstall-ylinux-tools-$(uname-r)#系统基本功能安装sudoapt-getinstallstress#安装stress软件sudostress-c2-t100#执行CPU压力测试。2代表核数10000代表时间安装系统资源监视软件sudoapt-getinstallhtop#安装htophtop#执行二、查看CPU信息lscpu三查看系统内核信息uname-a#（内核）参考链接1. Ubuntucpu测试（频率
我正在处理一个处理许多请求的程序，没有一个请求达到CPU的50%以上(目前我正在处理双核)。所以我为每个请求都创建了一个线程，整个过程比较快。处理9个请求，单线程耗时02min08s，3线程同时工作耗时减少到01min37s，但一直没有100%占用CPU，只有50%左右。我怎样才能让我的程序使用完整的处理器功能？编辑应用程序不受IO或内存限制，它们始终处于合理的水平。我认为这与“双核”有关。每个请求都使用一个锁定的方法调用，但它真的很快，我不认为这是问题所在。我的代码中cpu成本更高的部分是通过COM调用dll(从所有线程调用相同的外部方法)。这个dll也没有内存或IO限制，它是一个A
我正在处理一个处理许多请求的程序，没有一个请求达到CPU的50%以上(目前我正在处理双核)。所以我为每个请求都创建了一个线程，整个过程比较快。处理9个请求，单线程耗时02min08s，3线程同时工作耗时减少到01min37s，但一直没有100%占用CPU，只有50%左右。我怎样才能让我的程序使用完整的处理器功能？编辑应用程序不受IO或内存限制，它们始终处于合理的水平。我认为这与“双核”有关。每个请求都使用一个锁定的方法调用，但它真的很快，我不认为这是问题所在。我的代码中cpu成本更高的部分是通过COM调用dll(从所有线程调用相同的外部方法)。这个dll也没有内存或IO限制，它是一个A
大型语言模型(llm)正变得越来越流行，但是它需要很多的资源，尤其时GPU。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python中的llama.cpp库在高性能的cpu上运行llm。大型语言模型(llm)正变得越来越流行，但是它们的运行在计算上是非常消耗资源的。有很多研究人员正在为改进这个缺点而努力，比如HuggingFace开发出支持4位和8位的模型加载。但它们也需要GPU才能工作。虽然可以在直接在cpu上运行这些llm，但CPU的性能还无法满足现有的需求。而GeorgiGerganov最近的工作使llm在高性能cpu上运行成为可能。这要归功于他的llama.cpp库，该库为各种llm提供了高速推理
