要检测运行时使用的CPU,可以使用以下方法:
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许庆伟:龙蜥社区eBPF技术探索SIG组 Maintainer & Linux Kernel Security Researcher
论文主要研究的问题是如何解决地址消毒器(Address Sanitizer,ASan)(翻译比较抽象,不如直接用 ASan 表示)在检测内存错误时所面临的高运行时开销问题。ASan 是一种广泛使用的内存错误检测工具,但因其开销较大,限制了其在更多场景下的应用。
在现代软件开发中,编译技术对程序性能和开发效率有着至关重要的影响。不同的编译策略在提升程序性能、灵活性和开发效率方面各有优劣。本文将深入探讨四种常见的编译技术:动态编译(Dynamic Compilation)、即时编译(Just-In-Time Compilation, JIT)、预编译(Ahead-of-Time Compilation, AOT)和静态编译(Static Compilation),对它们的定义、工作原理、优缺点及应用场景进行全面分析和对比。
OpenPose代表了第一个在单张图像上联合检测人体、手部、面部和足部关键点(共 135 个关键点)的实时多人系统。
一,softlockup: watchdog软狗/软锁----用于检测系统调度是否正常。 能响应中断,但调度异常。
组调度(task_group)是使用Linux cgroup(control group)的cpu子系统来实现的,可以将进程进行分组,按组来分配CPU资源等。
App Tamer for Mac是一款Mac上CPU优化电池管理工具,通过降低或停止已不使用的应用所占用的CPU,能够大幅节省系统的资源,进而提高电池的使用时间,你可以通过灵活的配置,设置特定应用的CPU使用。
基于终端设备的机器学习(On-device machine learning)是实现具有隐私保护功能、能够时刻运转、快速响应的智能的重要组成部分。这就要求我们将基于终端的机器学习部署在算力有限的设备上,从而推动了从算法意义上来说高效的神经网络模型的研究,以及每秒可执行数十亿次数学运算却只需要消耗几毫瓦电力的硬件的发展。最近发布的「Google Pixel 4」就是这一发展趋势的代表。
项目GitHub 本文要点 一般使用的卡顿优化工具 卡顿问题概述 卡顿问题分析难点 关于CPU Profiler 关于Systrace 关于StrictMode 磁盘读写违例检测实战 实例限制检测实战 一般使用的卡顿优化工具 CPU Profiler Systrace StrictMode (strict adj.精确的; 绝对的; 严格的,严谨的; [植]笔直的 mode n.方式; 状况; 时尚,风尚; 调式 模式;) 卡顿问题概述 很多性能问题(如内存占用高、耗费流量等)都相对不容易被
OPPO 大数据平台目前有 20+个服务组件,数据量超 1EB,离线任务数近百万,实时任务数千,数据开发分析师超千人。这也带来了系统复杂度的问题,一方面是用户经常对自己的任务运行状况“摸不着头脑”,不管是性能问题,还是参数配置问题,甚至是一些常见的权限报错问题,都需要咨询平台给出具体的解决方案;另一方面是平台面对各类繁杂任务,运维人员经常需要对任务故障定位和排除,由于任务链路长,组件日志多,运维压力大。因此急需对任务进行实时监控和诊断,不仅要能够帮助用户快速定位异常问题,还需给出具体的建议和优化方案,同时还能治理各类“僵尸”和不合理任务,从而达到降本增效的目的。据调研,目前业界尚无成熟的开源任务诊断平台。为此我们开发了大数据诊断平台,通过诊断平台周优化任务实例数超2 万,取得了良好的效果。
开发大型 Java 应用程序的过程中难免遇到内存泄露、性能瓶颈等问题,比如文件、网络、数据库的连接未释放,未优化的算法等。随着应用程序的持续运行,可能会造成整个系统运行效率下降,严重的则会造成系统崩溃。为了找出程序中隐藏的这些问题,在项目开发后期往往会使用性能分析工具来对应用程序的性能进行分析和优化。
原生支持并发编程是Go语言的核心特性之一,Go语言通过goroutine和channel提供了简单而强大的并发模型。
本文介绍了如何将人脸检测的速度做到极致,包括基于Haar特征的级联分类器、快速特征提取、积分图像、并行计算、定点化、GPU优化等方法。
简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、体系结构中立、可移植性、解释型、高性能、多线程、动态性。
NRI 位于 containerd 架构中的 CRI 插件,提供一个在容器运行时级别来管理节点资源的插件框架。NRI可以用来解决批量计算,延迟敏感性服务的性能问题,以及满足服务SLA/SLO、优先级等用户需求,性能需求,比如通过将容器的 CPU 分配同一个 numa node,来保证 numa 内的内存调用。当然除了 numa,还有 CPU、L3 cache 等资源拓扑亲和性。
容器安全是实施和管理像Docker这样的容器技术的关键方面。它包括一组实践、工具和技术,旨在保护容器化应用程序及其运行的基础架构。在本节中,我们将讨论一些关键的容器安全考虑因素、最佳实践和建议。
Hello folks,我是 Luga,今天我们来分享一下基于 Sysdig 公司所整理的 2023 云原生安全和使用报告,主要涉及容器使用和雲原生安全 2 方面,具體內容如下文所示。
版权声明:本文的内容源自于「IBM Developer」的博文,以对原文做重大更新,并新增 JProfiler 的内容。
在高并发的场景下,python提供了一个多线程的模块threading,但似乎这个模块并不近人如意,原因在于cpython本身的全局解析锁(GIL)问题,在一段时间片内实际上的执行是单线程的。同时还存在着资源争夺的问题。python3.4之后引入了基于生成器对象的协程概念。也就是asyncio模块。除了asyncio模块,python在高并发这一问题还提出了另外一些解决方案,例如tornado和gevent都实现了类似的功能。由此,在方案选择上提供了更多的可能性。以下是threading模块和asyncio模块对比测试实验。asyncio模块的具体使用,我希望自己在另一篇文章再写。
谷歌为其机器学习框架TensorFlow定制的芯片——TPU正在向边缘设备发展。在旧金山举行的Cloud Next会议上,谷歌宣布推出Edge TPU和Cloud IoT Edge。
在 PHP 中,我们需要进行调试的时候,一般都会使用 memory_get_usage() 看下内存的使用情况。但如果想看当前的脚本 CPU 的占用情况就没有什么现成的函数了。不过,PHP 也为我们提供了一个扩展:XHProf ,这是由 FaceBook 开源的一个扩展,它可以帮我们看到当前脚本运行时的一些性能情况。
在我们开发大型 Java 应用程序的过程中,难免遇到内存泄露、性能瓶颈等问题,比如文件、网络、数据库的连接未释放,未优化的算法等。随着应用程序的持续运行,可能会造成整个系统运行效率下降,严重的则会造成系统崩溃。为了找出程序中隐藏的这些问题,在项目开发后期往往会使用性能分析工具来对应用程序的性能进行分析和优化。在本文中,我们主要介绍 VisualVM 和 JProfiler 这两款性能分析工具。
原文:Github 项目 - OpenPose 在 Ubuntu 的安装 - AIUAI
Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言,其具有高可扩展性和高可移植性,具有广泛的标准库,受到开发者的追捧,广泛应用于开发运维(DevOps)、数据科学、网站开发和安全。然而,它没有因速度和空间而赢得任何称赞,主要原因是Python是一门动态类型语言,每一个简单的操作都需要大量的指令才能完成。
CFS为了实现公平,必须惩罚当前正在运行的进程,以使那些正在等待的进程下次被调度。
随着企业上云步伐的加快,以容器、微服务及动态编排为代表的云原生技术为企业的业务创新带来了强大的推动力。然而,在容器应用环境中,由于共享操作系统内核,容器仅为运行在宿主机上的若干进程,其安全性特别是隔离性与传统虚拟机相比存在一定的差距。在应用容器和K8S过程中,近几年陆续爆出大量的基于容器平台的安全隐患,如何保障容器安全,已成为企业最关心的问题。
安全提供商正在利用 eBPF 的可观测性来预防攻击,检测和修复高优先级漏洞(并区分严重和不那么严重的漏洞),检测可疑活动等。
最近QC同学在跑游戏的过程中发现玩的时间久了游戏会发生闪退,经过搜集信息后排除了功能性bug的
确认每个结点(node)的hostname,MAC,product_uuid唯一,Kubernetes用这些数值唯一确定集群中的结点
我们日常接触性能诊断问题,一般分为两种情况,一是线上应用真的出现性能问题;二是我们需要对准备上线的系统进行性能预估;后者需要压力测试辅助进行,此处不表。
不同于pprof的采样分析检测,执行跟踪器是基于运行时环境,且能够知道 Go 程序在特定的时刻正在做什么。但是原理是什么呢?
进程控制块PCB(Process Control Block)描述的是进程的基本信息以及进程的运行状态,我们说的创建及撤销进程都是对进程控制块PCB的操作。
定义:容器镜像是一个只读的模板,包含了运行应用程序所需的所有代码、运行时库、环境变量和配置文件等。它是一个特殊的文件系统,用于提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件,并包含了一些为运行时准备的一些配置参数 作用: 在制作镜像时 , 常常用到的就是Docker技术 。制作成的镜像使得应用程序及其依赖项可以在不同的环境中进行部署和运行, 无需担心环境问题而导致的问题。 它是创建容器的起点,通过在镜像上添加一个可写层,容器可以在镜像的基础上进行变化,而不会影响到原始镜像 , 其实对于相关的配置文件在现网中不是打包到镜像中的,而是通过环境变量的方式读取的, 这就是在可写层执行的一个实例。
简介:Intel SGX是一个把应用与OS完全隔离的可信执行环境,应用无法直接访问OS提供的资源。我们采用的Teaclave-SGX-SDK只提供了no_std环境,导致crates生态下大量的库都无法被使用。我们通过添加libc函数模拟linux平台特性,实现依赖std的Rust生态库无需修改即可在SGX环境使用。为了保证尽可能小的安全边界,我们对每个增补的libc函数做了权限控制。同时引入了二进制分析,确保程序不会出现SGX非法指令。
旷视天元(MegEngine)是一个深度学习框架,它主要包含训练和推理两方面内容。训练侧一般使用 Python 搭建网络;而推理侧考虑到产品性能的因素,一般使用 C++ 语言集成天元框架。无论在训练侧还是推理侧,天元都担负着将训练和推理的代码运行到各种计算后端上的任务。目前天元支持的计算后端有 CPU、GPU、ARM 和一些领域专用的加速器,覆盖了云、端、芯等各个场景。
这是一篇发布在dotnet 团队博客上由微软Graph首席软件工程师 Joao Paiva 写的文章,原文地址: https://devblogs.microsoft.com/dotnet/microsoft-graph-dotnet-6-journey/。
众所周知,电脑的核心部件是CPU,汽车也不例外。车辆行驶的过程中,也都是CPU来处理车辆上的所有的行为动作。但是在车联网的叫法中,CPU不是叫CPU,是叫芯片。
软件可靠性设计是确保软件系统可靠运行的一系列技术和措施。主要包括避错技术、降低复杂度设计、检错设计(出错告警)和容错设计。下面是这些概念的简要介绍:
在上一篇博客 【Linux 内核】CFS 调度器 ② ( CFS 调度器 “ 权重 “ 概念 | CFS 调度器调度实例 | 计算进程 “ 实际运行时间 “ ) 中 , 计算了 进程 在 CPU 上的 " 实际运行时间 " , CPU 的总时间是 CPU 的调度区 大小 , 则 进程 在 CPU 上执行的进程 可获取到的 CPU 时间 计算公式如下 :
选自arXiv 作者:李大为、Xiaolong Wang、Deguang Kong 机器之心编译 参与:刘晓坤、李泽南 如何让手机等移动端设备运行神经网络一直是科研人员努力的方向。三星研究院发表论文提出了全新的针对移动设备的深度学习模型加速框架:DeepRebirth,它通过「轻量化」现有连续和平行的非张量层与张量层达到压缩模型的效果。实验表明,DeepRebirth 在 GoogLeNet 上可以实现 3-5 倍的加速,同时也节省了大量计算资源。该论文已入选即将在 2 月份举行的 AAAI 2018 大会
HAProxy 是一款提供高可用性、负载均衡以及基于TCP(第四层)和HTTP(第七层)应用的代理软件,支持虚拟主机,它是免费、快速并且可靠的一种解决方案。HAProxy特别适用于那些负载特大的web站点,这些站点通常又需要会话保持或七层处理。HAProxy运行在时下的硬件上,完全可以支持数以万计的 并发连接。并且它的运行模式使得它可以很简单安全的整合进您当前的架构中, 同时可以保护你的web服务器不被暴露到网络上。
1、进程是计算机中的程序关于某数据集合上的一次运行活动,是系统进行资源分配和调度的基本单位,是操作系统结构的基础。
交通标志检测在自动驾驶、汽车主动安全中应用非常重要,通用的目标检测算法可以通过微调网络的方式直接用于交通标志检测。如何在不同的硬件平台和应用环境中选择算法?今天介绍的刚刚被《Neurocomputing 》接收的论文《Evaluation of deep neural networks for traffic sign detection systems》做了一个较为详尽的评估比较。
并且一个项目配置好一次以后,部署的步骤和部署的人通常很固定,所以大部分开发者也没机会去学习它。
解决性能问题的方案需要具体情况具体分析,并没有完全固定的路子,更多的是靠经验的积累,本文不做涉及。但是发现性能瓶颈确实有着固定的方法。本文主要介绍 如何找到性能瓶颈 。
Isovalent Cilium 企业版[1] 包含一个基于 eBPF 的实时安全可观测性和运行时增强(runtime enforcement)平台,2022 年 5 月 16 日,Isovalent 终于决定将该平台的主要功能开源,并将其命名为 Tetragon[2]。
Java内存模型是Java语言在多线程并发情况下对于共享变量读写(实际是共享变量对应的内存操作)的规范,主要是为了解决多线程可见性、原子性的问题,解决共享变量的多线程操作冲突问题。
在STEP 7(TIA Portal)中,可以使用"RUNTIME"指令来测量S7-1200/1500 CPU中完整程序、单个块或命令序列的运行时间。使用"RT_INFO"指令,可以读取S7-1500 CPU中特定组织块、通信或用户程序运行时的统计信息。"RUNTIME"指令在"基本指令>程序控制指令>运行时控制"菜单下,"RT_INFO"指令在"扩展指令>诊断"菜单下,如下图1所示。
在设备指纹技术介绍与综述(一)一文中,我们了解了设备指纹的用途、覆盖设备范围,以及部分外部行为数据的采集方式。在设备种类与应用环境极为丰富的当下,设备指纹技术不论在用途、研究范围、采集方式,亦或评估手段下都取得了长足的进展。本文将继续介绍目前设备指纹技术研究主要关注的一些内部行为数据与相关采集方式,并介绍几种主流的设备指纹评估方式。
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