Linux 首席架构师，当今全球最著名程序员之一 Linus Torvalds 最近在邮件列表中的言论再次引起一片哗然。
现代工业设备系统要求越来越复杂，既要强大的多任务的事务处理能力，又需要低延时实时任务处理能力的需求，特别是工业自动化控制领域（如数控机床、机械臂）、电力监测领域（如DTU、继保设备、一二次融合设备）等应用场景尤为迫切。为了满足日益复杂的系统要求，基于Xilinx Zynq-7020/7010实现的双系统解决方案。 Xilinx Zynq-7020/7010是一款集成双核ARM Cortex-A9 + Artix-7 FPGA架构的单芯片SoC，它的OpenAMP框架可实现双核ARM Cortex-A9非对称使用方案，从而使双核ARM实现分别跑两个系统：一个ARM Cortex-A9跑Linux，一个ARM Cortex-A9作为实时核跑RTOS（FreeRTOS）或者裸机。实时核与FPGA端进行低延时的高速数据交换与实时通讯控制，低延时的实时任务要求。而跑Linux的 ARM核作为更上层应用，处理更复杂的业务事务。
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。
tomcat是我们在web开发过程中会用到的servlet容器，同时也是springBoot内置集成默认的容器
Intel 80386，是英特尔（Intel）公司的一款x86系列CPU，最初发布于1985年10月17日
相信大家对numpy, Tensorflow, Pytorch已经极其熟悉，不过，你知道JAX吗？
<Connector port="8080" protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol" redirectPort="8443" URIEncoding="UTF-8" minSpareThreads="25" maxSpareThreads="300" maxThreads="500" acceptCount="500" connectionTimeout="30000" enableLookups="false"/>
中科院计算所的处理器芯片全国重点实验室及其合作单位，用AI技术设计出了世界上首个无人工干预、全自动生成的CPU芯片——启蒙1号。
白嘉庆，西邮陈莉君教授门下研一学生。曾在华为西安研究所任C++开发一职，目前兴趣是学习Linux内核网络安全相关内容。
性能评价方法是一系列用来衡量系统、组件或服务效能的技术和流程。在计算机科学和信息技术领域中，性能评价通常关注于诸如响应时间、吞吐量、可用性、可靠性和伸缩性等关键性能指标。性能评价的目的是为了确定系统是否满足既定的性能需求，以及识别系统的性能瓶颈和改进的机会。
其中，ARM7、ARM9、ARM9E和ARM10为4个通用处理器系列，每一个系列提供一套相对独特的性能来满足不同应用领域的需求。SecurCore系列专门为安全要求较高的应用而设计。
5.文件处理：1.打开文件：open/with open…as 2.读模式：readline/readlines/read 3.写模式：write 4.追加模式
Webbench是知名的网站压力测试工具，它是由Lionbridge公司（http://www.lionbridge.com）开发。Webbench能测试处在相同硬件上，不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容：每秒钟相应请求数和每秒钟传输数据量。webbench不但能具有便准静态页面的测试能力，还能对动态页面（ASP,PHP,JAVA,CGI）进 行测试的能力。还有就是他支持对含有SSL的安全网站例如电子商务网站进行静态或动态的性能测试。
在旧金山时间3月20日上午，Zilliz 与英伟达携手在 GTC 2024 大会上发布了 Milvus 2.4 版本。
这两年多以来，我的本职工作重心一直是在 x86 Linux 系统这一块，从驱动到中间层，再到应用层的开发。
unixbench是一套unix系统基准测试套件。unixbench的设计目标是为类unix系统提供一套基本的指标，所以有许多项目测试系统各方面的性能。各项的测试有得分，然后有一个综合的得分，这样可以很方便的通过分数去比较。 unixbench也包含一些非常简单的2D和3D图形测试。 unixbench也支持多CPU系统的测试，默认的行为是测试两次，第一次是一个进程的测试，第二次是N份测试，N等于CPU个数。这样的设计是为了以下目标： 测试系统的单任务性能 测试系统的多任务性能 测试系统并行处理的能力 unixbench一个基于系统的基准测试工具，不单纯是CPU 内存 或者磁盘测试工具。测试结果不仅仅取决于硬件，也取决于系统、开发库、甚至是编译器。 测试项目 Dhrystone测试 测试聚焦在字符串处理，没有浮点运算操作。这个测试用于测试链接器编译、代码优化、内存缓存、等待状态、整数数据类型等，硬件和软件设计都会非常大的影响测试结果。 Whetstone 测试 这项测试项目用于测试浮点运算效率和速度。这项测试项目包含若干个科学计算的典型性能模块，包含大量的C语言函数,sin cos sqrt exp和日志以及使用整数和浮点的数学操作。包含数组访问、条件分支和过程调用。 Execl Throughput（execl 吞吐，这里的execl是类unix系统非常重要的函数，非办公软件的execl）测试 这项测试测试每秒execl函数调用次数。execl是 exec函数家族的一部分，使用新的图形处理代替当前的图形处理。有许多命令和前端的execve()函数命令非常相似。 File Copy测试 这项测试衡量文件数据从一个文件被传输到另外一个，使用大量的缓存。包括文件的读、写、复制测试，测试指标是一定时间内（默认是10秒）被重写、读、复制的字符数量。 Pipe Throughput（管道吞吐）测试 pipe是简单的进程之间的通讯。管道吞吐测试是测试在一秒钟一个进程写512比特到一个管道中并且读回来的次 数。管道吞吐测试和实际编程有差距。 Pipe-based Context Switching （基于管道的上下文交互）测试 这项测试衡量两个进程通过管道交换和整数倍的增加吞吐的次数。基于管道的上下文切换和真实程序很类似。测试程序产生一个双向管道通讯的子线程。 Process Creation(进程创建)测试 这项测试衡量一个进程能产生子线程并且立即退出的次数。新进程真的创建进程阻塞和内存占用，所以测试程序直接使用内存带宽。这项测试用于典型的比较大量的操作系统进程创建操作。 Shell Scripts测试 shell脚本测试用于衡量在一分钟内，一个进程可以启动并停止shell脚本的次数，通常会测试1，2， 3， 4， 8 个shell脚本的共同拷贝，shell脚本是一套转化数据文件的脚本。 System Call Overhead （系统调用消耗）测试 这项测试衡量进入和离开系统内核的消耗，例如，系统调用的消耗。程序简单重复的执行getpid调用（返回调用的进程id）。消耗的指标是调用进入和离开内核的执行时间。 Graphical Tests（图形）测试 由"ubgears"程序组成，测试非常粗的2D和3D图形性能，尤其是3D测试非常有限。测试结果和硬件，系统合适的驱动关系很大。 unixbench安装
从数据分析、经典机器学习到搜索、推荐，再到语言处理和图像识别，每个 AI 任务运行的背后都需要海量的数学计算。可以说，AI 真的就是数学，但却是很多很多的数学。
超强运算能力：四核ARM Cortex-A76@2.4GHz + 四核ARM Cortex-A55@1.8GHz大小核架构，有国产“至强嵌入式处理器”之称，可提供高效的计算和多线程处理能力。
目前半导体行业的发展可以用冰火两重天来形容，传统的桌面及移动SOC市场已经基本停止增长了，而云计算成了各大巨头的兵家必争之地，这点笔者在前文《英特尔火线换帅、苹果搅动乾坤，国芯路在何方》已经有过详细论述了。
其实佳爷对于这些数据表示和校验码，一直都是学的时候懂，关上课本就是马什么梅？哎，头秃，为什么就记不住，而且这玩意学着，大概率是用不上的。但是不管怎样，也是一个新的知识点，学习了解一下。
Streamline是一款由ARM公司制作的终极性能测试利器，可以快速定位手游性能问题，甚至可以直接追溯代码。但Streamline需要自行搭建，确实让不少同行止步，无法体会产品的优势。所以，云测为大家整理了如何快速搭建Streamline，方便各位使用体验。
都怪这些购物软件太了解我的喜好，我脑子里想什么大聪明们就给我推什么、“引诱”我“剁手”，更何况各类折扣活动算得人云里雾里，如何才能占到最大的便宜将资金进行合理支配。
服务器，也称伺服器，是提供计算服务的设备。现在可选择的服务器主要分为两种：物理服务器和云服务器。
今年内存条价格涨了几倍，一根曾经最低200多块钱的金士ddr，最高涨到了1k，要知道，就早买了。 看到这张图，你应该知道我是多少需要一根内存条啊 内存条价格在18年，到19年会大降价，因为中国要做半导
一、Ansible Tower的高可用架构 Ansible tower可以配置集群，如果配置集群，至少有三个节点，并且是奇数个。例如下图： 三个ansibe tower组成的cluster共享一个po
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它，相比原生 Python 环境有多大提升呢？ AI 研习社获知，并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布：在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速！ 至于他是怎么做到的，请继续往下看（含代码）。 James Reinders James Reinders：利用 Intel Dis
在计算机的组件中，内存是非常重要的存在。在做性能测试的过程中，针对内存的监控也是非常核心的一类指标项。在一些场景的沟通中，发现大家对于内存的理解可能存在一些偏差。本文结合笔者的经验，对内存做一些基础知识的汇总。
本次测试板卡是创龙科技旗下，一款基于全志科技A40i开发板，其接口资源丰富，可引出双路网口、双路CAN、双路USB、双路RS485等通信接口，板载Bluetooth、WIFI、4G（选配）模块，同时引出MIPI LCD、LVDS LCD、TFT LCD、HDMI OUT、CVBS OUT、CAMERA、LINE IN、H/P OUT等音视频多媒体接口，支持双屏异显、1080P@45fps H.264视频硬件编码、1080P@60fps H.264视频硬件解码，并支持SATA大容量存储接口。
这段时间有幸在寨都深圳走访了几家专业开发板的生产厂家，对于国内开发板情况算是有一个新的认识。 CPU厂商为了将产品推向市场，为了让客户了解CPU的各项性能及电路设计而专门设计的一块电路板，开发板同时会附带硬件接口的驱动程序，开发板电路板将CPU的控制信号线及通用的外围接口延引出来。有了硬件接口及驱动程序，设计人员可以快速专注产品应用软件的开发，完成应用软件对外围电路进行控制测试，软件调试完毕后交付批量生产，完成产品的开发。 由于厂商推广的开发板价格高企，有没有价格低廉、大众玩家都玩得起的开源
Intel Distribution for Python 在今年二月进行了更新——英特尔发布了 Update 2 版本。以“加速”为核心的它，相比原生 Python 环境有多大提升呢？ 并行计算专家、前英特尔高级工程师 James Reinders 对老东家的产品进行了测试。他对外宣布：在配备四核 i5 的 iMAC 上实现了 20 倍的性能加速！ 至于他是怎么做到的，请继续往下看（含代码）。 James Reinders James Reinders：利用 Intel Distribution
选自Medium 作者：Slav 机器之心编译 参与：Quantum Cheese、Lj Linjing、蒋思源 在用了十年的 MacBook Airs 和云服务以后，我现在要搭建一个（笔记本）桌面了 几年时间里我都在用越来越薄的 MacBooks 来搭载一个瘦客户端（thin client），并已经觉得习以为常了。所以当我涉入深度学习（DL）领域后，我毫不犹豫的选择了当时最新的 Amazon P2 云服务。该云服务不需要预付成本，能同时训练很多个模型，并且还能让一个机器学习模型慢慢地训练自己。 但随着时
神经网络处理单元（NPU）是一种创新的计算硬件，专为加速神经网络计算而设计。它摒弃了传统冯诺依曼架构的限制，转而采用“数据驱动并行计算”的方式，模拟人类神经元和突触的工作模式，以实现对数据的高效处理。NPU的架构允许其同时处理大量数据流，这使得它在处理视频、图像以及其他多媒体数据时展现出卓越的性能。与CPU和GPU相比，NPU通过优化的硬件结构和高并行度，实现了深度学习任务的加速，同时降低了功耗，使之成为移动设备、自动驾驶、医疗影像分析等领域AI技术实现的关键推手。NPU的高效能和低能耗特性，让人工智能技术得以在各种设备上实现实时处理，为用户提供了更快速、更智能的交互体验。
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：
1. rx-checksumming：校验接收报文的checksum。
本文中若有任何疏漏错误，有任何建议和意见，请回复内核月谈微信公众号，或通过 oliver.yang at linux.alibaba.com 反馈。
相比于以往的 PyTorch 版本，本次即将发布的 PyTorch 1.6 有哪些吸引人的地方呢？
用户空间消耗大量cpu，产生的系统调用是什么？那些函数使用了cpu周期？ 参考 Linux 性能优化解析 MySQL 几种调式分析利器
对于这个问题可能很多朋友会说是为了高性能，个人觉得这是误解，多线程不等于高性能，从cpu（单核）的角度上看单线程才能带来最高性能。
这次我们准备聊下决定系统计算性能的两大关键指标，1. 浮点运算能力(FLOPS)， 2. 内存带宽（Memory Bandwidth）。
在Linux，以及其他类Unix的系统中，常用该系统正在进行的运算工作来衡量该系统的系统负荷(System Load)。一个完全空闲的系统，它的负荷(System Load)标记为0；每一个正在运行或者正在等待CPU资源的进程，会导致平均负荷(System Load )加1。所以，如果一个系统的负荷是4，就是说有4个进程正在使用，或者正在等待CPU资源。
从CPU发明到现在，有非常多种架构，从我们熟悉的X86，ARM，到不太熟悉的MIPS，IA64等
基准测试是 指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统，实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。例如，对计算机CPU进行浮点运算、数据访问的带宽和延迟等指标的基准测试，可以使用户清楚地了解每一款CPU的运算性能及作业吞吐能力是否满足应用程序的要求；
导读 在处理某些规模庞大和复杂的数据与计算时，量子计算独有的叠加和纠缠特性在算力方面相比于经典计算表现出强大优势。现阶段，由于量子计算机的研发受限于有效的量子比特数、相干时间长度、量子门操作精度等，对量子计算机的研究焦点进而转向量子模拟器，量子模拟器也因此成为发挥量子优越性和研究量子算法的有效途径。
OpenCV是计算机视觉领域使用最为广泛的开源库，以功能全面使用方便著称。自3.3版本开始，OpenCV加入了对深度神经网络(DNN)推理运算的支持。在LiveVideoStack线上交流分享中英特尔
在前面的几篇文章中，我们重点分析了如果通过fork, vfork, pthread_create去创建一个进程或者线程，以及后面说了在内核层面do_fork的实现。目前为止我们已经了解到一个进程是如何创建的。
虽然在提高模型模型精度上，Transformer发挥了不容小觑的作用，但与此同时，却引入了更大的计算量。
从我们用户的使用就可以感受到网速一直在提升，而网络技术的发展也从1GE/10GE/25GE/40GE/100GE的演变，从中可以得出单机的网络IO能力必须跟上时代的发展。
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。
【新智元导读】 中国香港浸会大学褚晓文教授团队在2016年推出深度学习工具评测的研究报告《基准评测 TensorFlow、Caffe、CNTK、MXNet、Torch 在三类流行深度神经网络上的表现》，并在2017年年初发布更新，引起广泛关注。在本次专访中，褚晓文教授介绍了各个工具的优势和劣势，并谈到了TPU崛起对GPU的影响。本文后半部分是褚晓文教授在AICC大会上的演讲实录和PPT。 中国香港浸会大学褚晓文教授团队在2016年推出深度学习工具评测的研究报告，并在2017年年初发布更新，引
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