最近在搞Linux下性能评测，在做CPU评测时发现了个有意思的现象，因为uos系统是自带系统监视器的，在对输入法进程检测时，发现其CPU占用率为1%：
intel的超线程技术能让一个物理核上并行执行两个线程，大多数情况下能提高硬件资源的利用率，增强系统性能。对于cpu密集型的数值程序，超线程技术可能会导致整体程序性能下降。鉴于此，执行OpenMP或者MPI数值程序时建议关闭超线程技术。
基本概念 物理CPU：物理CPU就是插在主机上的真实的CPU硬件，在Linux下可以数不同的physical id 来确认主机的物理CPU个数。 核心数：物理CPU下一层概念就是核心数，我们常常会听说多核处理器，其中的核指的就是核心数。在Linux下可以通过cores来确认主机的物理CPU的核心数。 逻辑CPU：核心数下一层的概念是逻辑CPU，逻辑CPU跟超线程技术有联系，假如物理CPU不支持超线程的，那么逻辑CPU的数量等于核心数的数量；如果物理CPU支持超线程，那么逻辑CPU的数目是核心数数目的两倍。在Linux下可以通过 processors 的数目来确认逻辑CPU的数量。 超线程：超线程是英特尔开发出来的一项技术，使得单个处理器可以象两个逻辑处理器那样运行，这样单个处理器以并行执行线程。这里的单个处理器也可以理解为CPU的一个核心；这样便可以理解为什么开启了超线程技术后，逻辑CPU的数目是核心数的两倍了。 在Linxu下查看物理cpu、核心数、逻辑CPU和是否支持超线程 关于CPU的一些信息可在 /proc/cpuinfo 这个文件中查看，这个文件显示的内容类似于下图所示
物理CPU 物理CPU就是计算机上实际配置的CPU个数。在linux上可以打开cat /proc/cpuinfo 来查看，其中的physical id就是每个物理CPU的ID，你能找到几个physical id就代表你的计算机实际有几个CPU。在linux下可以通过指令 grep ‘physical id’ /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l 来查看你的物理CPU个数
1. Requests per second（RPS）：Nginx 每秒处理的请求数（也就是 QPS）。
前段时间有哥们在vpp群里分享了基于VPP的src/plugins/linux-cp/插件复制的一个临时插件lcpng，作者做了很多方面的验证和修改，并且后期计划合入到vpp主分支上去。本文主要基于ubuntu20.4.3lts系统搭建环境，验证一下基于lcpng插件和frr bgpd配合测试。
最近在研究Linux系统负载的时候，接触到一些关于CPU信息查看的知识，和大家分享一下。通过对/proc/cpuinfo文件中的参数的分析，也学到了不少东西。
当我们试着通过 Linux 命令 nproc 和 lscpu 了解一台计算机 CPU 级的架构和性能时，我们总会发现无法正确地理解相应的结果，因为我们会被好几个术语搞混淆：物理 CPU、逻辑 CPU、虚拟 CPU、核心、线程和 Socket 等等。如果我们又增加了超线程（不同于多线程），我们就会开始不知道计算机里面到底有多少核心，我们搞不明白为什么像 htop 这样的命令会在我们认为买的是一台单核计算机上返回拥有 8 个 CPU 的结果。这样的情况一片混乱。
如果CPU风扇散热不好,会导致CPU温度太高,使CPU自动降频,从而使CPU的性能降低。总之高温时CPU会自动将降低工作效率。
本文作者：和广强，腾讯 TEG 后台开发工程师 0 导语 性能优化是一条既充满挑战又充满魔力的道路，非常幸运如今基于 X86 的性能优化方法及工具已经比较成熟，在 TGW 产品架构即将变革之际，我们结合 X86 常用的性能优化方法与工具，深入分析 DPDK 版本 TGW 转发架构与流程将 TGW 转发性能从 13Mpps 优化到 50Mpps；本文带你穿越下一代 TGW 性能优化之旅，快上车吧。 1 前言 目前腾讯突破“双百”里程碑（服务器超过 100W 台，带宽峰值超过 100T）其所承载的业务
性能测试中当我们尝试使用 Linux 命令（如 nproc 或 lscpu ）了解服务器CPU架构和性能参数时，我们经常发现我们无法正确解释其结果，因为我们混淆CPU、物理核、逻辑核概念等术语。
1.文档编写目的 首先说明什么场景下适合使用CGroup，为什么会在集群YARN 中对CPU 进行Vcore数超配的情况下同样一个作业，同样的资源参数，有时候处理很快，有时候处理很慢，出现作业的运行效率无法预估情况？ 当我们期望通过合理分配CPU的使用率，使应用预期性能的运行，排除其他因素的影响下，如应用中每分配一个Vcore，预估它能处理多少数据，就需要启用CGroup对CPU进行严格的使用率限制来实现。 在混合工作负载的示例是运行 MapReduce 和 Storm-on-YARN 的集群。MapRed
Linux下的CPU信息全部都在/proc/cpuinfo这个文件中，可以直接打开看。
1、登录Terminal，执行：cat /proc/cpuinfo，就会显示出主机的CPU详细参数，如内核、频率、型号等等，以下是我Linux 系统主机的CPU：
在《一文读懂 | 进程怎么绑定 CPU》这篇文章中介绍过，在 Linux 内核中会为每个 CPU 创建一个可运行进程队列，由于每个 CPU 都拥有一个可运行进程队列，那么就有可能会出现每个可运行进程队列之间的进程数不一样的问题，这就是所谓的 负载不均衡 问题，如下图所示：
提到CPU核数，相信绝大部分的开发同学想到的都是top命令，直接到自己的服务器上看一下是多少个核。看到的核越多，貌似笑的越开心。比如说说我的CPU，用top命令展开以后，看到了有24核。
什么是多线程 多线程也叫并发编程，那么在写多线程之前，我们先来了解一下并发编程的基础概念。 ①CPU核心数和线程数的关系 核心即CPU，多核就是将多个CPU集成到一个芯片内，每个处理器都是单独的，核心数和线程数是一比一的关系，Interl使用超线程技术，将一个物理CPU模拟成两个逻辑CPU核心数和线程数实现一比二。 即如果一个4核CPU使用超线程技术，就可以同时运行8个线程，未使用超线程技术的话，则同时运行4个线程。 ②CPU时间轮转机制 也叫RR调度，可以理解为将CPU的运行时间进行切片，每一
上回书讲完了部署，部署完成之后，就开始了无休止的调优，对于Ceph运维人员来说最头痛的莫过于两件事：一、Ceph调优；二、Ceph运维。调优是件非常头疼的事情，下面来看看运维小哥是如何调优的，运维小哥根据网上资料进行了一个调优方法论（调优总结）。
昨天我们用Intel I9的10核，每个核2个threads的机器跑了内核的编译:
Linux用户对 /proc/cpuinfo 这个文件肯定不陌生. 它是用来存储cpu硬件信息的，信息内容分别列出了processor 0 – n 的规格。这里需要注意，如果你认为n就是真实的cpu数的话, 就大错特错了。一般情况，我们认为一颗cpu可以有多核，加上intel的超线程技术(HT), 可以在逻辑上再分一倍数量的cpu core出来逻辑CPU数量=物理cpu数量 x cpu cores 这个规格值 x 2(如果支持并开启ht)
默认情况下是Intel I9，10核，每个核2个threads，共20个CPUs：
CPU的英文全称是（Central Processing Unit），中文意思翻译中央处理器，是计算机的主要设备之一，功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。计算机的可编程性主要是指对中央处理器的编程。
超线程技术(Hyper-Threading)： 就是利用特殊的硬件指令，把两个逻辑内核(CPU core)模拟成两个物理芯片，（一个核模拟出两个核？）
赖滨，腾讯云高级工程师，7+年专注于操作系统相关技术。目前负责腾讯云原生OS的研发，以及OS/虚拟化的性能优化工作。 导语 调度器(Scheduler)子系统是内核的核心子系统之一，负责系统内 CPU 资源的合理分配，需要能处理纷繁复杂的不同类型任务的调度需求，还需要能处理各种复杂的并发竞争环境，同时还需要兼顾整体吞吐性能和实时性要求(本身是一对矛盾体)，其设计与实现都极具挑战。 为了能够理解 Linux 调度器的设计与实现，我们将以 Linux kernel 5.4 版本(TencentOS Serve
其实应该通过Physical Processor ID来区分单核和双核。而Physical Processor ID可以从cpuinfo或者dmesg中找到. flags 如果有 ht 说明支持超线程技术 判断物理CPU的个数可以查看physical id 的值，相同则为同一个物理CPU
我们在进行机器学习的时候，肯定需要使用一个比较好的 GPU 显卡，其次就是一个性能强劲的 CPU 了。主频高的 CPU 在跑程序的时候，真的有时候比使用 GPU 都跑的快，所以如何查看自己机器的 CPU 就是必不可少的步骤了。我们常常选购笔记本或者服务器的时候，总是会看到 X 核 XG 这样的表示，今天我们就一起来了解下其中的一些常见术语吧！
主板上实际插入的cpu数量，可以数不重复的 physical id 有几个（physical id）
7月4日，2022 CUDA on Arm Platform线上训练营开始第一天的课程。 第一天的课程，NVIDIA开发者社区何琨老师重点讲解: 基于Arm的Jetson开发环境介绍，Arm Linux系统简介（1.1理论课+实验课） 介绍实验平台，介绍Linux编译的基本技巧，介绍基本的开发环境。实验课：Makefile 编写规范。 GPU架构及异构计算（1.2） 介绍GPU架构以及异构计算的基本原理 介绍GPU硬件平台 介绍基于Arm的嵌入式平台GPU架构和编程模型之间的关系，介绍
2018年11月14日 10:51:27 DebugTheLife 阅读数 1779
存储加速方向 存储软件自身软件栈 存储软件自身一般通过是通过减少软件栈开销来达到优化自身的目的，比如软件栈的一些校验或者保护算法可以通过CPU的特殊指令集对存储校验或者保护算法进行优化 网络IO Linux网络的开销一般比较大，封包和解包一般都是在CPU端进行，数据的可靠性需要依赖TCP协议栈，而TCP协议栈保证稳定的同时TCP的操作必须经过协议栈，这就带来了数据从用户态->内核态->网卡驱动开销。数据拷贝和CP开销让网络IO往往不低。因此可以所经过的网络中，可以把数据传输的任务从CPU中卸载，交给具有RD
并发编程中，会涉及到许多相关的专业名词，在初始接触的时候很容易混淆和理解偏差，因此特意将常见的名称统计出来，方便学习。
下着小雨的周五，时光都变得温婉而惬意。此时的斗哥正在办公室码着字，为你们搜罗本周的安全资讯。emmm。稍后的推送中，我们不见不散。
超线程技术(Hyper-Threading)：就是利用特殊的硬件指令，把两个逻辑内核(CPU core)模拟成两个物理芯片， 让单个处理器都能使用线程级并行计算，进而兼容多线程操作系统和软件，减少了CPU的闲置时间，提高的CPU的运行效率。 我们常听到的双核四线程/四核八线程指的就是支持超线程技术的CPU.
Linux作为一个强大的开源操作系统，广泛应用于服务器、桌面、嵌入式设备等领域。然而，随着应用复杂性的增加和硬件资源的有限，Linux系统性能优化变得越来越重要。本文将从多个方面详细探讨Linux性能优化的方法和技巧，帮助读者更好地发挥系统的潜力。
本意是想进入Centos7 BIOS关闭CPU超线程，使用IPMI重启服务器。结果踩进一大坑。
UE是一个巨大的工程，在没有increbuild类似工具的情况下，编译会很耗时，以下设置会提升本地的编译速度。
蒋彪，腾讯云高级工程师，10+年专注于操作系统相关技术，Linux内核资深发烧友。目前负责腾讯云原生OS的研发，以及OS/虚拟化的性能优化工作。 导语 混部，通常指在离线混部(也有离在线混部之说)，意指通过将在线业务(通常为延迟敏感型高优先级任务)和离线任务(通常为 CPU 消耗型低优先级任务)同时混合部署在同一个节点上，以期提升节点的资源利用率。其中的关键难点在于底层资源隔离技术，严重依赖于 OS 内核，而现有的原生 Linux kernel 提供的资源隔离能力在面对混部需求时，再次显得有些捉襟见肘(
下表和图形显示了不同 CPU 数量和不同请求大小的 HTTP 请求数量，以千字节（KB）为单位。
Linux 之父Linus Torvald：庆祝完Linux 30 岁了吧，一起来看新的 Linux 5.14。
普通刀片节点配备 两颗 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2692 v2 @ 2.20GHz 共24物理核，内存为64G 调度系统为 Slurm， 以下为常用指令
源链接：https://blog.csdn.net/Moonlight_16/article/details/125523300
more /proc/cpuinfo |grep “physical id”|uniq|wc -l
Linux 内核中 , 通过 bitmap 管理 CPU 处理器 , 并且在 Linux 源码中的 linux-5.6.18\include\linux\cpumask.h 头文件源码中 , 定义了 CPU 的四种状态 :
之前的文章介绍过 VMware 在 VMworld 上宣布的太平洋项目 (Project Pacific) ，这是 vSphere 向 Kubernetes 原生平台的演进。太平洋项目引入了 vSphere 主管集群（ Supervisor Cluster ）的概念，该集群能够在 ESXi 上原生地运行 Kubernetes Pod（称为 Native Pod ）。
more /proc/cpuinfo |grep "physical id"|uniq|wc -l
获取系统参数对性能测试至关重要，可以评估系统性能、资源利用率，有助于优化系统配置、调整资源分配，并发现潜在的性能瓶颈。本文将持续更新记录一些系统参数的查询方法。
https://blog.tsunanet.net/2010/11/how-long-does-it-take-to-make-context.html 这是一个非常有趣的问题，我非常乐意花点时间来
CPU可能对于我们来说是熟悉又陌生的，每天的工作基本都离不开CPU，CPU的消耗是系统负载的一个重要指标，每天都会不定时的来看看CPU的使用情况，但是对于它了解甚少。 在查找了一些资料，个人还是比较能够接受<<大规模分布式存储系统：原理解析与架构实战>>中对于CPU的描述。首先来看看书中提供的一张图。 这张图是关于经典的多CPU架构为对称多处理结构（Symmetric Multi-Processing，SMP），即在一个计算机上汇集了一组处理器，它们之间对称工作，无主次或从属关系，共享相同的物理内存及总线
说到超线程技术，大家应该都不陌生了，Intel早在2002年推出的Northwood奔腾4 HT处理器就把这一技术带入到消费级市场，虽然随后的酷睿2处理器超线程被抛弃，不过到了2008年推出的Nehalem架构Core i7处理器又把超线程技术带回到市场上，并一直沿用至今，现在的Core i7/i3、部分奔腾与Atom、还有移动版的双核Core i5与Core M处理器都有超线程技术，AMD最新推出的Ryzen系列除最低端的Ryzen 3外都带有SMT多线程技术，与Intel的超线程技术类似。
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