我正在尝试分析虚拟机在使用大页面时获得的网络性能提升。为此，我通过更改 grub 命令行并重新启动，将虚拟机管理程序配置为具有多个 1G 大页面 (36)，并且在启动虚拟机时，我确保将大页面传递到虚拟机。在启动 8 个虚拟机（每个虚拟机有 2 个 1G 大页面）并在它们之间运行网络吞吐量测试时，发现吞吐量大大低于没有大页面运行时的吞吐量。这让我想知道，这是否与我使用的大页面数量有关。使用 TLB 可以引用的 1G 大页面数量是否有限制？如果有，它是否低于常规大小页面的限制？我怎么知道这些信息。在这个场景中，我使用的是 Ivy Bridge 系统，并使用 cpuid 命令，我看到了类似的内容
cache and TLB information (2):
0x63: data TLB: 1G pages, 4-way, 4 entries
0x03: data TLB: 4K pages, 4-way, 64 entries
0x76: instruction TLB: 2M/4M pages, fully, 8 entries
0xff: cache data is in CPUID 4
0xb5: instruction TLB: 4K, 8-way, 64 entries
0xf0: 64 byte prefetching
0xc1: L2 TLB: 4K/2M pages, 8-way, 1024 entries
这是否意味着我在 TLB 中只能有 4 …
我正在使用 Ubuntu 16.04，并运行我的程序来训练深度学习模型。纪元数看起来很大，但程序太慢了。我想确保我的程序在 GPU 上运行？
我怎么知道呢？
谢谢！
我使用任务集将进程固定到特定核心，但还有其他进程共享该核心。是否可以知道哪些进程明确共享哪些核心？例如，获取诸如“核心 0 上运行着进程 1、202、4043 等”之类的信息。
CPU 已经通过一些协议（如 MESI）保证缓存一致性。为什么我们还需要volatile在某些语言（如java）中保持多线程之间的可见性。
可能的原因是这些协议在启动时未启用，并且必须由某些指令（例如LOCK.
如果确实如此，为什么CPU在启动时不启用该协议？
CPU 仍在“改进”，但在过去 10 年里它们的频率并没有提高很多。
我可以理解晶体管数量随着晶体管越来越小而增加，但我不明白如果频率降低，非并行程序（我认为大多数程序都是非并行的？）如何在新 CPU 上执行得更快不增加。
我可以理解为什么 GPU 使用更多晶体管可以更快，因为它们是并行处理器（这个术语正确吗？）并且它们只执行并行代码。
但大多数软件都是非并行的，所以对我来说，新的 CPU 似乎不会比以前的 CPU 快很多，除非大多数程序可以并行化，但事实并非如此（我不确定，但是可以并行化的典型算法是什么？不并行吗？）。
更大的 L1/L2/L3 缓存大小是否可以让新 CPU 更快？或者还有其他东西，例如新指令或分支东西？
我缺少什么？
首先，我不了解现代CPU和操作系统。为此，我将针对intel 8085处理器进行解释。当然，我希望你想象有一个操作系统可以在intel 8085上运行。
我们有这样的汇编代码：
MVI A,16
MVI B,16
ADD B
HLT
这段代码非常简单。当此代码运行时，它会执行以下操作： 将数字 16 加载到 intel 8085 处理器的寄存器 a 和 b 中。然后将这两个寄存器的值相加。
当然，当我们尝试在操作系统中运行这段代码时，很可能什么也不会发生。
我想问的是：如何在操作系统上运行不包含任何系统调用（或任何特定于操作系统）的代码（绕过操作系统）？我不希望操作系统在执行此操作时崩溃。
假设我更改了一个单词中的一位并添加了另外两个单词。
更改字中的一位是否比更改整个字消耗更少的 CPU 周期？
如果它消耗更少的 CPU 周期，它会快多少？
我有一个ArrayList，其中的数字从 10 MM 到 20 MM
List<Long> l = new ArrayList<>();
for (long i = 10_000_000; i < 20_000_000; i++) {
l.add(i);
}
为什么sum()函数在排序数组上比在未排序数组上更快？
public class Main {
public static void main(String[] args) {
List<Long> l = new ArrayList<>();
for (long i = 10_000_000; i < 20_000_000; i++) {
l.add(i);
}
System.out.println(sum(l));
Collections.shuffle(l);
System.out.println(sum(l));
Collections.sort(l);
System.out.println(sum(l));
}
static long sum(List<Long> l) {
long started = System.nanoTime();
long result = 0;
for (long v : l) { …对于大量多线程的Java服务器应用程序,建议使用更多CPU内核(6个而不是4个)或更高的CPU频率(2.53 Ghz而不是2.4 Ghz).
在我看来,显然更多核心是要走的路,但我想听听第二个意见.
谢谢.
假设我有一个程序,其中包含添加两个数字的指令,该操作需要10纳秒(常数,由门制造商强制执行).
现在我有3个不同的处理器A,B和C(其中A <B <C就时钟周期而言).
A的一个时钟周期为15纳秒,B为10纳秒,C为7纳秒.
首先,我是按照以下假设纠正的:
1.添加操作需要1个完整的处理器A循环(慢速处理器),并且浪费剩余的5 ns循环.
2.添加操作需要1个完整周期的处理器B浪费时间.
3.添加操作需要2个完整周期(20 ns)的处理器C(快速处理器),浪费20-14 = 7 ns的其余部分.
如果上述假设是正确的,那么这与具有高时钟周期的处理器更快的常规假设不矛盾.
这里最快的处理器C实际上需要2个周期并且浪费7ns,而较慢的处理器A仅需要1个周期.