ARMはx86より効率がいいというのは過去の神話
従来から、「ARMはx86より（電力的に）効率的だ」という言説があります。これは単純に「ARMは省電力なスマホ向けで、x86は電力を食うPC向け」程度のアバウトなイメージのこともありますし、前世紀のRISC vs CISC論争のころからある「ARMはx86 (x64を含む)に比べ命令セットがシンプルなので、命令デコードにかかる電力が少なくて済んで効率的」という議論の形をとることもあります。 この議論については、半導体エンジニアの多くは「ARMがx86 より効率が良いというのは、もはや過去の神話」(in today’s age it is a very dead argument)という認識を共有していると言っていいでしょう。有名なところではApple CPU (ARM)とZen (x86)の両方を開発したジム・ケラー氏のインタビューでも言われていますし、Chips and Cheeseとい
学習が何で律速してるか、把握してますか？ - arutema47's blog
インフラエンジニアを20年やってて初めて知ったtopコマンドの表示を劇的に見やすくする方法 | 株式会社ビヨンド
【第四弾】Kubernetesベストプラクティス：Requests & Limits - Qiita
ベストプラクティス第四弾です こんにちは、jackです。 今回でKubernetesベストプラクティスもいよいよ中盤です。 今回も前回同様、概念的な部分が多いので長くなりますがお付き合いください。 公式ブログはこちら Kubernetes best practices: Resource requests and limits Kubernetesベストプラクティスまとめ一覧 というページも作りました。 TL;DR プロジェクトやチームが大きくなってきたら、リソース管理をするべし リソース管理には Requests と Limits がある Requestsは最低限割り振られるリソース（CPUやメモリ） Limitsは割り振られるリソースの上限 CPUユニットは m (millicores) Memoryユニットは Mi (mebibyte) もっと詳しく リソース管理をするべし Kube
Sysdig
Kubernetesの制限とリクエストの設定は、アプリケーションとクラスターのパフォーマンスを最適化するために重要です。 Kubernetesでは、管理者はネームスペースでリソース使用量のクォータを設定でき、これによりすべてのポッドはCPUとメモリのリクエストとリミットを宣言する必要があります。 リクエストはポッドが必要とする最小リソース量を示し、リミットはポッドが使用できる最大リソース量を示します。 適切なリクエストとリミットを設定することで、リソースの適切な共有とクラスターの安定性を確保できます。 また、モニタリングシステムを使用してリソース使用量を監視し、クォータが適切に構成されていることを確認することが重要です。 詳細はこちら Sysdigに関するお問い合わせはこちらから 最近の投稿 カテゴリー アーカイブ
RedisサーバのCPU負荷対策パターン - ゆううきブログ
Linuxでロードバランサやキャッシュサーバをマルチコアスケールさせるためのカーネルチューニング - ゆううきブログ
CUTT System:AVX命令入門
AVX命令入門 Intel CPUのSIMD命令を使い倒せ 著者 北山 洋幸 判型 B5変型判、424頁 本体価格 5,400円 ISBN 978-4-87783-369-5 本書について 近年においてソフトウェアエンジニアがハードウェアのアーキテクチャを意識する機会は減りました。それは悪いことではないでしょう。ソフトウェアエンジニアがハードウェアを意識していては、開発したソフトウェアはハードウェア依存となりポータビリティやスケーラビリティなどを失ってしまいます。 しかしながら、Wall Timeにシビアなソフトウェアや計算量が大きなソフトウェアを開発する場合、ハードウェアのアーキテクチャを意識したプログラミングを行うと、性能が格段に向上する場合があります。時代が変わりCPU性能が大幅に向上しましたが、同時に多くの計算量を要求するソフトウェアも存在します。このため、アプリケーション開発エン
prociostat.pl と visualize_prociostat.R で Linux のプロセスのボトルネックを分析する - ablog
InsightfulLogic
Caching In: Understand, Measure and Use your CPU Cache more effectively Slides from my Javaone talk on CPU Caching Wed 02 October 2013 I've put the slides online for Javaone talk on CPU Cache Optimisation. Here's the talk abstract: Modern computationally intensive tasks are rarely bottlenecked by the absolute performance of your processor cores. The real bottleneck in 2013 is getting data out of m
キャッシュコヒーレントに囚われない並列カウンタ達
Ordered neurons integrating tree structures into recurrent neural networksKazuki Fujikawa
インテル® ハイパースレッディング・テクノロジーのパフォーマンスに関する考察 | iSUS
この記事は、インテル® ソフトウェア・ネットワークに掲載されている「Performance Insights to Intel® Hyper-Threading Technology (http://software.intel.com/en-us/articles/performance-insights-to-intel-hyper-threading-technology/)」の日本語参考訳です。 要旨 インテル® ハイパースレッディング・テクノロジー (インテル® HT テクノロジー)¹ は、インテル® アーキテクチャーに基づく多くのサーバーおよびクライアント・プラットフォームでサポートされているハードウェア機能であり、1 つのプロセッサー・コアで 2 つのソフトウェア・スレッドを同時に実行することを可能にします。 「同時マルチスレッディング」としても知られるインテル® HT テク
プロセスの優先度＠CetnOS 5.5
Librato Has Leveled Up. Introducing SolarWinds® AppOptics™
Librato Has Leveled Up. Introducing SolarWinds® AppOptics™. AppOptics combines all the great features of Librato with new, additional functionality including host maps, distributed transaction tracing, 150+ cloud-ready integrations, and affordable pricing. Start AppOptics Free Trial Custom Metrics A fully customizable metrics platform. Quickly collect custom infrastructure, application, and busine
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
C91 Intel Xeon と Core i7 の違いについて
Error
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 ヘテロジニアスマルチコア構成となったiPhone 7のA10
GitHub - uber-archive/cpustat: high frequency performance measurements for Linux. This project is deprecated and not maintained.
Blog - 6WIND
Russ’ 10 Ingredient Recipe for Making 1 Million TPS on $5K Hardware - High Scalability -