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在多核平台上快速知晓程序的各个线程负载- Intel性能调试工具之小贴士(1)
zhenyuwang
2008-02-22 04:35:14
我们总希望自己写的多线程程序在多核上的任务分布均匀,以求性能最优化.
使用
Intel® VTune™ Performance Analyzer
之样本采集器收集性能数据,在进程报告中选中目标进程,然后打开线程报告:
http://photo10.hexun.com/p/2008/0222/172559/m_5BA5D3E7587BFA856D0CA64A97774780.jpg
可见线程间任务分布不均匀,须改写代码,已达到下图效果:
http://photo10.hexun.com/p/2008/0222/172562/m_8E69DBF500CC8897A32FB560A036B02A.jpg
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在多核平台上快速知晓程序的各个线程负载- Intel性能调试工具之小贴士(1)
我们总希望自己写的多线程程序在多核上的任务分布均匀,以求性能最优化. 使用Intel® VTune™ Performance Analyzer之样本采集器收集性能数据,在进程报告中选中目标进程,然后打开线程报告: http://photo10.hexun.com/p/2008/0222/172559/m_5BA5D3E7587BFA856D0CA64A97774780.jpg 可见线程间任务分布不均匀,须改写代码,已达到下图效果: http://photo10.hexun.com/p/2008/
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zhenyuwang
2008-02-23
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为什么我不能修改自己的贴子???(重发)
我们总希望自己写的多线程程序在多核上的任务分布均匀,以求性能最优化.
使用
Intel® VTune™ Performance Analyzer
之样本采集器收集性能数据,在进程报告中选中目标进程,然后打开线程报告:
[img=http://photo10.hexun.com/p/2008/0222/172559/m_5BA5D3E7587BFA856D0CA64A97774780.jpg]http://photo10.hexun.com/p/2008/0222/172559/m_5BA5D3E7587BFA856D0CA64A97774780.jpg [/img]
可见线程间任务分布不均匀,须改写代码,已达到下图效果:
[img=http://photo10.hexun.com/p/2008/0222/172562/m_8E69DBF500CC8897A32FB560A036B02A.jpg]http://photo10.hexun.com/p/2008/0222/172562/m_8E69DBF500CC8897A32FB560A036B02A.jpg [/img]
Java多
线程
初阶-基础概念与
线程
操作
本篇笔记介绍了JavaEE中的重要一站,理解和掌握多
线程
是提升
程序
性能
、构建高响应应用的关键。这篇文章可以作为多
线程
学习之旅的起点,旨在帮助初学者建立对
线程
的清晰认识。内容将从“什么是
线程
”这个基本问题出发,探讨其与进程的区别,并动手编写第一个多
线程
程序
。接着,会深入学习`Thread`类的常用方法,掌握如何创建、启动、中断和等待一个
线程
。最后,会全面解析
线程
的生命周期与各种状态,为后续理解更复杂的并发问题打下坚实的基础。
CPU亲和性:任务与核心的专属合作秘籍
CPU亲和性(CPU Affinity)是一种优化
多核
处理器
性能
的技术,通过将特定任务绑定到特定的CPU核心上运行,类似于为任务分配“专属员工”或“专属舞台”。这种方式可以减少任务在不同核心之间切换的开销,提高缓存命中率,从而提升整体效率。在实际应用中,CPU亲和性广泛应用于高
性能
服务器、实时系统和
多核
优化场景中。通过合理设置亲和性,可以避免资源争抢,减少数据搬运,确保关键任务的高效执行。操作系统提供了工具和API来手动或自动分配亲和性,但需注意合理配置以避免核心过载或资源浪费。总之,CPU亲和性通过任务与
10种简单的Java
性能
优化
是否正打算优化hashCode()方法?是否想要绕开正则表达式?Lukas Eder介绍了很多简单方便的
性能
优化
小贴士
以及扩展
程序
性能
的技巧。 最近“全网域(Web Scale)”一词被炒得火热,人们也正在通过扩展他们的应用
程序
架构来使他们的系统变得更加“全网域”。但是究竟什么是全网域?或者说如何确保全网域? 扩展的不同方面 全网域被炒作的最多的是扩展
负载
(Scaling loa
QML调试与诊断
理解并有效地处理触摸输入是构建高质量移动应用的关键。通过上述方法的综合运用,您可以确保您的应用
程序
能够响应迅速、准确地捕捉用户的意图,并为用户提供顺畅而直观的交互体验。在整个开发过程中不断优化和测试,特别是在不同的设备和
平台
环境下,将帮助您打造出更加完善且用户友好的应用。
Scikit-Learn 1.4使用指南:通过scikit-learn计算 计算
性能
Computational Performance
例如,在 Reuters 文本分类任务中,整个准备过程(读取和解析 SGML 文件,对文本进行标记化并将其哈希化为一个共同的向量空间)所花费的时间比实际预测代码多 100 到 500 倍,具体取决于所选择的模型。因此,为了使稀疏输入表示在具有多个 CPU 和优化的 BLAS 实现的计算机上比密集输入表示更快,稀疏度通常应该相当高(最多 10% 的非零值,具体取决于硬件)。事实上,简单的模型(例如线性模型而不是非线性模型,或者参数更少的模型)通常运行更快,但并不总能考虑到与更复杂模型相同的数据属性。
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