我有一台1 MB RAM的计算机,没有其他本地存储.我必须使用它通过TCP连接接受100万个8位十进制数,对它们进行排序,然后通过另一个TCP连接发送排序列表.
数字列表可能包含重复项,我不能丢弃.代码将放在ROM中,因此我不需要从1 MB中减去代码的大小.我已经有驱动以太网端口和处理TCP/IP连接的代码,它的状态数据需要2 KB,包括1 KB缓冲区,代码将通过该缓冲区读写数据.有这个问题的解决方案吗？
问答来源:
slashdot.org
在Python中获取当前系统状态(当前CPU,RAM,可用磁盘空间等)的首选方法是什么？*nix和Windows平台的奖励积分.
似乎有一些可能的方法从我的搜索中提取:
使用像PSI这样的库(目前似乎没有积极开发并且在多个平台上不受支持)或像pystatgrab这样的东西(自2007年以来再没有活动似乎也不支持Windows).
使用特定于平台的代码,例如os.popen("ps")在*nix系统中使用或类似代码,以及MEMORYSTATUS在Windows平台上使用ctypes.windll.kernel32(参见ActiveState上的此配方).可以将Python类与所有这些代码片段放在一起.
并不是说这些方法很糟糕,但是已经有一个支持良好的多平台方式来做同样的事情了吗？
我有一台12G内存的服务器.顶部的片段如下所示:
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
12979 frank 20 0 206m 21m 12m S 11 0.2 26667:24 krfb
13 root 15 -5 0 0 0 S 1 0.0 36:25.04 ksoftirqd/3
59 root 15 -5 0 0 0 S 0 0.0 4:53.00 ata/2
2155 root 20 0 662m 37m 8364 S 0 0.3 338:10.25 Xorg
4560 frank 20 0 8672 1300 852 R 0 0.0 0:00.03 top
12981 frank 20 0 987m 27m 15m …我正在键入一个shell脚本来查找某些RHEL linux框中的总物理内存.
首先,我想强调一下,我对内核识别的总物理内存感兴趣,而不仅仅是可用内存.因此,请避免建议读取/ proc/meminfo或使用free,top或sar命令的答案- 在所有这些情况下,它们的" 总内存 "值表示" 可用内存 " 值.
首先想到的是读取引导内核消息:
Memory: 61861540k/63438844k available (2577k kernel code, 1042516k reserved, 1305k data, 212k init)
但是在某些Linux机箱中,由于在内核启动时使用了EMC2的PowerPath软件及其泛洪启动消息,因此该有用的启动内核消息不可用,甚至在/ var/log/dmesg文件中也是如此.
第二个选项是dmidecode命令(由于某些旧内核和架构的限制,我警告内核识别的RAM和实际RAM可能不匹配).选项--memory简化了脚本,但我意识到该命令的旧版本没有--memory选项.
我的最后一次机会是getconf命令.它报告内存页面大小,但不报告物理页面的总数 - _PHYS_PAGES系统变量似乎是可用的物理页面,而不是总物理页面.
# getconf -a | grep PAGES PAGESIZE 4096 _AVPHYS_PAGES 1049978 _PHYS_PAGES 15466409
我的问题:是否有其他方法可以获得物理内存的总量,适合由shell脚本解析？
我想知道如何设置MySQL在Linux服务器上使用的内存量的上限.
现在,MySQL会在每次请求的新查询中继续占用内存,以便最终耗尽内存.有没有办法设置一个限制,以便MySQL不使用这个数量？
我需要检查java中服务器的CPU和内存使用情况,有谁知道怎么做？
我经常对操作系统中的虚拟化概念感到困惑.考虑将RAM作为物理内存,为什么我们需要虚拟内存来执行进程？
当来自外部硬盘驱动器的进程(程序)被带到主存储器(物理存储器)以执行时,该虚拟存储器在哪里.
谁负责虚拟内存以及虚拟内存的大小？
假设RAM的大小是4GB(即2 ^ 32-1地址空间),虚拟内存的大小是多少？
virtualization ram operating-system memory-management virtual-memory
更新:此问题与Google Colab的"笔记本设置:硬件加速器:GPU"有关.这个问题是在添加"TPU"选项之前编写的.
阅读关于谷歌Colaboratory提供免费特斯拉K80 GPU的多个激动人心的公告,我试图快速运行它上课,因为它永远不会完成 - 快速耗尽内存.我开始调查原因.
最重要的是,"免费特斯拉K80"对所有人来说都不是"免费" - 因为有些只是"免费"的一小部分.
我从加拿大西海岸连接到谷歌Colab,我只得到0.5GB的24GB GPU内存.其他用户可以访问11GB的GPU RAM.
显然,0.5GB的GPU RAM不足以满足大多数ML/DL的工作需求.
如果你不确定你得到了什么,这里有一点点调试功能(只适用于笔记本的GPU设置):
# memory footprint support libraries/code
!ln -sf /opt/bin/nvidia-smi /usr/bin/nvidia-smi
!pip install gputil
!pip install psutil
!pip install humanize
import psutil
import humanize
import os
import GPUtil as GPU
GPUs = GPU.getGPUs()
# XXX: only one GPU on Colab and isn’t guaranteed
gpu = GPUs[0]
def printm():
process = psutil.Process(os.getpid())
print("Gen RAM Free: " + humanize.naturalsize( psutil.virtual_memory().available ), " | Proc size: " + …什么是32位或64位机器？
这是处理器架构...... 32位机器可以在64位机器上同时读取和写入32位数据....
什么是32位机器可以访问的最大内存？
它是2^32=4Gb(4Gigabit = 0.5 GigaByte)
这意味着4Gb内存？
如果我对64位机器采用相同的方法,那么我可以使用16ExbiBytes的内存..这可能吗？
我的观念是对的吗？
我想创建一个函数,根据某人系统上可用的RAM数量,导入不同批次的数据.但是如何在R中找到可用RAM的数量？我可以使用memory.size()但只适用于Windows.