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
nvidia-docker安装Nvidia-Docker安装需要安装两个部分，Docker-CE和NVIDIAContainerToolkit。1.安装Dokcer-CEDocker-CEonUbuntucanbesetupusingDocker’sofficialconveniencescript:官方的快速安装脚本，具体安装的版本应该是最新版，如果用此脚本安装Docker，以后还可以使用此脚本更新：curlhttps://get.docker.com|sh&&sudosystemctl--nowenabledocker注意：如果你的机器已经有安装Docker，那么使用这个脚本可能会出错，要
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
通俗来讲就是，张三造假币(Generator生成器)，然后用验钞机去验证真假(Discriminator辨别器)，如果是假的就继续提高造假技术，直到验钞机检验不出来为止，也就是说一个造假一个验假(验钞机也需升级)，两者互相学习和提高的过程，就叫做GAN，那在图片领域，就是想要生成的图片达到以假乱真的效果！好了，这里试图将StyleGAN3篇论文都解读在一起，方便大家更快熟悉这个让人惊艳的大模型，水平有限，有误处欢迎指正，感谢。1、StyleGAN可以先来看一个StyleGAN视频，看下生成的效果：StyleGAN生成图片1.1、StyleGAN架构图左边是传统的生成器，右边是基于样式的生成器传
文章目录Unity中的静态合批、动态合批、GPUInstance以及SRPBatching四种合批简介GPUinstancingstaticBatchingDynamicbatchingSRPBatcher图集的作用不同合批的优先级UGUI中的mask组件，会增加drawcall分析：Unity中的静态合批、动态合批、GPUInstance以及SRPBatching四种合批简介GPUinstancingGPUinstancing:对同一网格，同时渲染多个副本时使用，底层调用的是多实例渲染接口，例如OpenGL的glDrawArraysInstanced接口。GPU实例对于绘制场景中多次出现的几
文章目录Unity中的静态合批、动态合批、GPUInstance以及SRPBatching四种合批简介GPUinstancingstaticBatchingDynamicbatchingSRPBatcher图集的作用不同合批的优先级UGUI中的mask组件，会增加drawcall分析：Unity中的静态合批、动态合批、GPUInstance以及SRPBatching四种合批简介GPUinstancingGPUinstancing:对同一网格，同时渲染多个副本时使用，底层调用的是多实例渲染接口，例如OpenGL的glDrawArraysInstanced接口。GPU实例对于绘制场景中多次出现的几
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
