J1 Forth CPU程序理解
社区干货
CPU调频、线程绑核、优先级控制实践
>/sys/devices/system/cpu/cpu*/cpufreq/scaling set speed ```来修改目标CPU的频率,但这需要root权限才能执行。对于普遍的应用程序,经过调研发现,高通提供了一套针对高通芯片的性能Jon告知SDKPower,利用这... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494026&x-signature=NJPRj1kRjcKnvO0CZDkgyo1nUhM%3D)可以发现提频前,0~3 这些小核中,3个运行在最大调频频率,1个运行在最小调频频率。4~6中核都运行在最小频率,7号大核直接摸鱼运...
基于迁移学习的基础设施成本优化框架,火山引擎数智平台与北京大学联合论文被KDD收录
字节跳动内部庞大的例行计算任务每天消费数百万core CPU及数十PB RAM规模的计算资源。每个Spark任务通过200余个相互关联的配置参数启动,但是,由于平台默认配置缺乏弹性,任务环境多样,终端用户经验不足等问题,相当数... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666839&x-signature=vctCkrO%2FBmKRrGRxmoEv%2Fj1lHLo%3D)
内外统一的边缘原生云基础设施架构——火山引擎边缘云
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753273&x-signature=UOvJjq4j1ZGBSiJdw4GLUoTEkAs%3D) 边缘计算的优势如下: - **低延迟:** 边缘计算节点分布在全国各地,并且覆盖全链路运营商,为用户提供低延迟体验。... vCPU在操作系统上是被当做普通用户态进程进行调度的,因此vCPU之间可能会存在性能争抢。- 第二,由于虚拟机是大颗粒内存拆分为小颗粒内存,存在内存转化性能开销。- 第三,VMM Exit可能影响CPU性能。 为了...
每帧纵享丝滑——ToDesk云电脑、网易云游戏、无影云评测分析及ComfyUI部署
本地电脑却不具备高速的处理器、足够的内存、高效的显卡和一款支持多种输出格式和编码方式的渲染软件(如CAD/SolidWorks/Revit等);又或者,承接了程序外包项目,但启动资金有限,无法租赁场地和购买设备等等,各种软硬件... 虽然在CPU和内存方面略逊于ToDesk云电脑,但网易云游戏的整体性能也足以满足大多数用户的需求,无论是玩游戏还是进行日常工作,都能够提供稳定而流畅的体验。而相较于前两款产品,无影云电脑在性能上则逊色,192992的...
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J1 Forth CPU程序理解-优选内容
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干货|一套架构框架满足流批数据质量监控
及时性很容易理解,主要就是数据计算出来的速度是否够快,这点在数据质量监控中可以体现在监控结果数据是否在指定时间点前计算完成。* **规范性**:指数据是否按照要求的规则进行存储,如邮箱校验、IP 地址校验、电... * 非 CPU 密集型查询较重:整个平台的设计是以任务提交的方式完成离线场景的需求。但是后来我们发现其实不需要启动 Spark 的作业仍然会启动一个 Spark 作业,如 ES SQL 查询,这个查询是很重的。* 依赖 Yarn 做调...
火山引擎混沌工程之云原生场景实现
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753255&x-signature=J1k7%2B0n5ysF%2Fc8S%2BYIzXruf4xNY%3D)混沌工程在字节跳动的实践主要包括三个阶段:* **容灾演练平台**:从 2016 年开始,字节跳动就已经开始建设内部容... “CPU 使用率会升高”,“HTTP 返回码从 200 变成 404 ”等等;**稳态算子**:对稳态进行的计算操作,简单的比如“=”算子,用来判断 HTTP 返回码是否是 200;复杂的比如平均值计算等等。通过稳态假设的能力,...
抖音大规模实践,火山引擎向量数据库是这样炼成的
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494044&x-signature=uYHqQ7m0OYTriMj1vU7BFKAfjhg%3D)AI 时代,如何用好大模型是当前各行各业瞩目的焦点。向量数据库作为大模型“记忆体”,不仅能够为其提供数据存储,而且能通过数... 向量化后的数据才能够被 AI 模型更好的理解使用。 **向量数据库就是用于生产、存储、索引和分析来自机器学习模型产生的海量向量数据的数据库系统** 。其典型应用场景比如:基于大语言模型的智能客服、基于企业知识...
弹性容器实例:从节点中心转型 Serverless 化架构的利器
使用户能够专注于开发和运行云原生架构的应用程序,而无需关心底层基础设施的管理和维护,并且仅为业务实际运行所需要的资源付费,帮助企业更加合理地控制用云成本。# **基础设施免运维、计算资源免规划**在传统自... 计费资源包括 vCPU、内存、GPU 等。同时 VCI 实例的计费时长为其运行时长,即用户 Pod 从下载容器镜像开始到停止运行为止所使用的时间,精确到秒级,真正实现了按实际用量计费。**提升装箱率**:在云原生架构下,相较...
VikingDB:大规模云原生向量数据库的前沿实践与应用
因此可以说 **向量数据库是 AI 原生应用程序的基础设施** 。为了更好地胜任 AI 基础设施的角色和贴合大模型的生态,VikingDB 集成了常用的 embedding 模型,用户可以方便地导入、检索文本等非结构化数据,之后 Vi... GPU 在精度和延迟上相比较 CPU 都会有很大提升。但是 GPU 由于显存有限,对大规模数据的支持就比较吃力,GPU 索引加速主要应用于同时对精度和延时都有极端需求,数据量又没那么大的场景。第四张图:SEF、M 是 HNSW ...
数据库顶会 VLDB 2023 论文解读 - Krypton: 字节跳动实时服务分析 SQL 引擎设
这样做能够更充分的利用 CPU。## 资源隔离Serving 与 AP 的 Workload 相差较大,因此资源隔离对于混合 Workload 的场景十分重要,Krypton 实现了两级的资源隔离策略。1. **DS Instan...
使用 KubeRay 和 Kueue 在 Kubernetes 中托管 Ray 工作负载
能帮助用户将自己的程序快速分布式化。Ray Core 提供了 low level 的分布式语法,如 remote func、remote class,上层 Ray AIR 提供了 AI 场景的相关库。 1 月 6 日,“火山引擎产品技术大讲堂” 2022 年首期直播在线开讲。火山引擎边缘计算产品负责人沈建发作为开场... 异构计算能够充分发挥 CPU/GPU 在通用计算上的灵活性,及时响应数据处理需求,搭配上 FPGA/ASIC 等特殊能力,可充分发挥协处理器的效能,根据特定需求合理地分配计算资源,支持不同计算单元和场景。**业务发展,从内...
基于 Ray 的大规模离线推理
CPU 上进行,从而不占用 GPU,把 GPU 给到推理使用,所以这就需要框架能够比较友好地支持异构资源调度。第二点是对于弹性资源调度的需求,模型经过切分后切成不同的组,在作业的运行过程中,每个组可以理解成一个 Stag... 用户可以非常容易地把现有的 Python 的程序分布式化。值得注意的是,这一层的 API 是 Low-level,没有绑定任何的计算范式,非常通用;最上层是 Ray 社区基于 Ray Core 层做的丰富的机器学习库,这一层的定位是做机器学习...
