Advertisement

CUDA——性能调优（一）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本教程为CUDA系列的第一部分，专注于介绍如何使用NVIDIA的CUDA技术进行性能优化。通过学习，读者能够掌握GPU编程的基础知识和初步的性能调整技巧。 CUDA全局内存的合并访问（个人理解）：每个warp在访问全局内存时会有400-600个时钟周期的延迟，这是一笔相当大的开销。因此，为了减少对全局内存的访问次数并提高GPU性能，我们将满足字节大小和对齐要求的多个warp合并起来进行一次全局内存访问。 关于warp指令的基础知识： 1. 什么是warp？一个线程warp包含32个线程（在我的电脑中是这样的配置）。它位于多处理器内。 2. warp指令发射：每个warp的一条指令会被所有该warp中的32个线程同时执行。这需要花费与这条具体指令相关的时钟周期数来完成。 3. 控制流指令：任何控制流程的指令（如 if, switch, do 等）会影响程序的执行路径，进而影响到整个warp中各线程的行为和性能表现。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • CUDA——性能调优（一）
    优质
    本教程为CUDA系列的第一部分，专注于介绍如何使用NVIDIA的CUDA技术进行性能优化。通过学习，读者能够掌握GPU编程的基础知识和初步的性能调整技巧。 CUDA全局内存的合并访问（个人理解）：每个warp在访问全局内存时会有400-600个时钟周期的延迟，这是一笔相当大的开销。因此，为了减少对全局内存的访问次数并提高GPU性能，我们将满足字节大小和对齐要求的多个warp合并起来进行一次全局内存访问。 关于warp指令的基础知识： 1. 什么是warp？一个线程warp包含32个线程（在我的电脑中是这样的配置）。它位于多处理器内。 2. warp指令发射：每个warp的一条指令会被所有该warp中的32个线程同时执行。这需要花费与这条具体指令相关的时钟周期数来完成。 3. 控制流指令：任何控制流程的指令（如 if, switch, do 等）会影响程序的执行路径，进而影响到整个warp中各线程的行为和性能表现。
     
  • MySQL性能调优.pptx
    优质
    本演示文稿详细探讨了如何优化MySQL数据库的性能，涵盖索引使用、查询优化、缓存机制等多个方面，旨在帮助技术爱好者和专业人士提升数据库处理效率。 MySQL性能优化是一个涵盖广泛的主题，涉及多个层面的调整与改进，包括SQL语句优化、索引优化、数据库表结构优化、系统级配置优化以及服务器硬件升级等。 1. **SQL语句优化** - 通过启用慢查询日志（设置`slow_query_log`, `log_queries_not_using_indexes`和设定`long_query_time`值），可以识别执行效率低下的SQL指令。利用mysqldumpslow工具，能够按照不同标准对这些慢速查询进行分析。 2. **SQL执行计划分析** - 通过使用EXPLAIN关键字查看数据库的查询执行计划，了解查询如何操作，并关注某些指标如表连接类型、使用的索引及行数估计等。特别注意`Extra`列中的信息，“Using filesort”和“Using temporary table”，这表明MySQL可能需要额外资源进行排序或创建临时表，应作为优化的重点。 3. **索引优化** - 根据数据选择性（即不同值的数量）来决定哪些字段应该建立索引。通过利用适当的索引来避免全表扫描，并减少复杂查询操作。 - 定期维护和重建索引以保持其高效运行状态，确保数据库性能不受影响。 4. **数据库表结构优化** - 选用合适的数据类型，尽量减少数据冗余的同时保证数据的一致性（范式化），或者为了提高查询效率而接受一定程度上的重复（反范式）。 - 进行垂直拆分或水平分区来管理和改善大容量数据的处理能力。 5. **系统级配置优化** - 调整数据库系统的参数，如文件描述符限制、缓冲池大小以及线程缓存等设置以适应特定的工作负载需求。 - 修改MySQL配置文件（`my.cnf`）中的重要选项，例如调整内存分配和查询缓存的大小。 6. **服务器硬件优化** - 选择适合数据库工作负荷特性的CPU类型。 - 提升系统内存容量有助于减少磁盘I/O操作并提高数据访问速度。 - 使用高速SSD硬盘可以显著加快SQL执行时间和索引查找效率。 综上所述，MySQL性能优化是一个持续不断的过程，需要通过监控、分析和调整来确保数据库的高效运行。实际应用中应根据业务需求及系统状态制定合适的优化策略。
     
  • HP-UX性能调优PPT
    优质
    本PPT深入探讨了如何优化HP-UX操作系统的性能，涵盖系统监控、内存管理及进程调度等关键领域，旨在帮助企业提升服务器效率与稳定性。 这段文字描述了一本关于HP-UX性能优化的PDF格式官方培训资料。
     
  • WebLogic性能优化调整
    优质
    《WebLogic性能优化调整》一书聚焦于深入解析WebLogic服务器在实际应用中的性能瓶颈，并提供系统化的解决方案与调优策略。适合开发人员及运维工程师阅读参考。 1. 查看当前线程池大小：通过登录WEBLOGIC控制台，在“服务器”选项下选择具体的服务器，然后进入“监视-性能”，可以查看到当前最大线程数量。由于在WEBLOGIC9中取消了页面上调整线程大小的功能，因此需要在后台进行修改。 2. 修改线程池大小 3. 修改传输通讯包大小 4. 修改JAVA虚拟机内存大小 5. 启用隧道管理
     
  • Hive SQL的性能调优
    优质
    本课程专注于Hive SQL的优化技巧与方法，旨在帮助数据分析师和工程师提升查询效率，深入讲解分区、桶等高级特性及调优策略。 ### Hive SQL性能优化详解 #### 一、Hive SQL执行顺序及原理 了解Hive SQL的执行顺序有助于我们写出更高效且高质量的代码。Hive SQL的执行大致可以分为以下几个步骤： 1. **确定数据源**：首先，明确查询的数据来源，包括表连接类型（如LEFT JOIN、RIGHT JOIN、INNER JOIN等）。 2. **过滤数据**：根据WHERE子句中的条件对数据进行初步筛选。 3. **分组和聚合**：通过GROUP BY语句将数据分成不同的组，并使用HAVING子句进一步筛选这些分组的结果。 4. **查询具体字段或表达式**：SELECT子句定义了需要返回的具体字段或者计算的表达式。 5. **最终结果展示**：DISTINCT、ORDER BY和LIMIT等命令用于确定如何显示最终的查询结果。 #### 二、Hive SQL执行流程分析 Hive SQL的执行通常分为Map阶段和Reduce阶段： 1. **Map阶段**： - 表查找与加载：从数据源中获取需要的数据。 - 条件过滤：在WHERE子句中实现数据筛选条件的应用。 - 输出项选择：根据SELECT子句确定输出字段，减少不必要的计算量。 - 分组操作：执行GROUP BY语句对数据进行分组处理。 - Map端文件合并：对Map阶段产生的中间结果文件进行合并。 2. **Reduce阶段**： - 数据分组与计算：在接收到来自Map任务的数据后，根据需求对其进行进一步的分组和聚合运算。 - 结果筛选：执行SELECT子句中的字段过滤操作。 - 结果排序及输出限制：通过ORDER BY和LIMIT命令对结果进行排序并限定返回的数量。 #### 三、Hive SQL优化技巧与注意事项 1. **列裁剪和分区裁剪**： - 分区裁剪：在WHERE子句中指定查询特定的分区，避免全表扫描以提高效率。 - 列裁剪：只选择必要的字段减少数据传输量及处理开销。 2. **谓词下推优化配置**： - 启用`hive.optimize.ppd=true`选项，将过滤条件尽可能提前执行，从而减少后续的数据处理负担。例如： ```sql -- 谓词下推示例：在JOIN操作中立即应用WHERE子句中的筛选条件。 SELECT ename, dept_name FROM E LEFT OUTER JOIN D ON (E.dept_id = D.dept_id AND E.eid = HZ001); -- 非谓词下推示例：先进行表连接，后执行过滤操作。 SELECT ename, dept_name FROM E LEFT OUTER JOIN D ON E.dept_id = D.dept_id WHERE E.eid = HZ001; ``` 3. **使用SORT BY替代ORDER BY**： - ORDER BY会导致所有数据进入同一个Reduce任务中进行排序，适用于小规模查询；而SORT BY可以在多个Reduce任务上执行局部排序操作以提高效率。 - 示例代码如下所示： ```sql SELECT uid, upload_time, event_type, record_data FROM calendar_record_log WHERE pt_date >= 20190201 AND pt_date <= 20190224 DISTRIBUTE BY uid SORT BY upload_time DESC, event_type DESC; ``` 4. **使用GROUP BY替代DISTINCT**： - 在大数据量场景下，COUNT(DISTINCT)会导致大量数据汇聚到少数Reduce任务中从而降低效率；通过GROUP BY进行分组计数可以有效分散计算负载。 - 示例代码如下所示： ```sql -- 原始查询：使用COUNT(DISTINCT id) SELECT COUNT(DISTINCT id) FROM tableA WHERE date = 2020-08-10 AND id IS NOT NULL; -- 替代方案：通过GROUP BY实现分组计数。 SELECT COUNT(a.uid) FROM (SELECT id FROM tableA WHERE id IS NOT NULL AND date = 2020-08-10 GROUP BY id) a; ``` 通过对Hive SQL执行顺序的理解及采用适当的优化策略，可以显著提升查询性能。在实际应用中，开发人员应根据具体需求灵活运用这些技巧以达到最佳效果。
     
  • MySQL性能调优（一）：时间类型字段的选择
    优质
    本篇文章介绍了如何在MySQL数据库设计中选择合适的时间类型字段，以优化查询和存储效率，为提高系统整体性能奠定基础。 MySQL性能调优（一）字段类型的选取之时间类型 在进行MySQL数据库设计的时候，合理选择数据表中的字段类型对于提升查询效率至关重要。特别是时间相关的字段类型，在实际应用中往往需要精确到秒甚至微秒级别，并且可能涉及到日期计算、排序等操作。 常用的几种时间类型包括DATETIME和TIMESTAMP： 1. DATETIME：存储格式为YYYY-MM-DD HH:MM:SS，适合记录具体的时间点信息。 2. TIMESTAMP：自动处理时区转换问题，在创建或更新记录时会自动设置默认值。但是需要注意的是，其范围比DATETIME要小一些。 在实际应用中选择哪种类型取决于业务需求和性能考量。如果需要存储绝对时间且不关心时区变化，则使用DATETIME更为合适；反之则TIMESTAMP可能更加方便管理。 此外，在进行日期计算或排序操作时，应尽量利用MySQL内置函数（如DATE_FORMAT、CURDATE等）来简化逻辑处理过程，并提高执行效率。 综上所述，合理选择适合业务场景的时间类型对于优化数据库性能具有重要意义。
     
  • 大数据调优性能.docx
    优质
    本文档探讨了如何通过优化技术提高大数据处理系统的性能，涵盖数据存储、查询效率及计算资源分配等多个方面。 公司对Hadoop大数据平台进行了性能优化，方法简单实用。
     
  • Linux性能调优指南.pdf
    优质
    《Linux性能调优指南》是一本深入介绍如何提高Linux系统运行效率与稳定性的专业书籍，适合系统管理员和开发人员阅读。 Linux性能调优指南 本段落档旨在提供关于如何优化Linux系统性能的指导原则。通过遵循这些最佳实践，可以显著提高系统的响应速度、稳定性和资源利用率。 首先，要了解影响Linux系统性能的关键因素，包括但不限于CPU负载、内存使用情况、磁盘I/O和网络带宽等。对这些问题进行深入分析有助于识别瓶颈并采取相应措施改善整体表现。 其次，在实际操作中应注意定期监控各项指标，并根据结果调整配置参数以达到最佳效果。例如，可以通过修改内核设置来优化文件系统缓存策略或改进进程调度算法；同时也可以考虑使用性能工具（如top、vmstat和iostat）进行实时监测与分析。 此外，合理的硬件资源配置同样重要。确保操作系统能够充分利用可用资源，并避免过度配置导致不必要的开销浪费。 最后但并非最不重要的，维护良好的系统管理和更新习惯也是长期保持高性能的关键所在。定期修补漏洞并升级软件包可以防止潜在的安全威胁影响到系统的正常运行效率。 总之，《Linux性能调优指南》为希望提升其服务器或桌面环境效能的专业人士提供了全面的建议和技巧。通过应用文中所述的方法，用户将能够更好地理解和控制自己的系统行为模式，并据此做出有助于提高生产力的选择。
     
  • Oracle性能调优的艺术
    优质
    《Oracle性能调优的艺术》是一本深入探讨数据库优化策略与技巧的专业书籍，旨在帮助读者掌握高效的Oracle系统管理技能。 《Oracle性能诊断艺术》是Oracle数据库管理员(DBA)进阶道路上的重要参考资料。它深入探讨了如何有效地诊断和解决Oracle数据库系统的性能问题，对于优化数据库性能、保障业务稳定运行具有极高的价值。 1. **性能监控与分析**：书中详细介绍了Oracle的性能监控工具，如SQL Trace、TKPROF、AWR(自动工作负载存储库)和ASH(活动会话历史)，这些都是DBA日常工作中不可或缺的性能分析手段。通过这些工具，可以追踪SQL语句执行的详细信息，找出性能瓶颈。 2. **等待事件分析**：Oracle性能问题往往可以通过分析等待事件来定位。书中有专门章节讲解如何理解和解析等待事件报告，以识别出影响系统性能的主要因素，例如IO等待、CPU等待或锁等待等。 3. **SQL优化**：SQL优化是提升Oracle性能的关键。书中涵盖了使用EXPLAIN PLAN、优化器统计信息收集、索引策略优化、绑定变量和并行查询优化等方面的知识，帮助读者理解SQL执行的内部机制，并优化SQL性能。 4. **数据库架构调整**：包括表空间管理、分区策略、索引设计及物化视图等。书中的案例分析有助于读者根据实际业务需求调整数据库架构，以提高性能和可用性。 5. **内存管理**：Oracle的SGA（系统全局区）和PGA（程序全局区）是性能调优的重要部分。书中详细讨论了如何合理配置内存参数，以达到最佳性能。 6. **并行处理与资源调度**：并行执行可以加速大量数据处理，但需谨慎配置以避免资源争抢。书中有指导如何设置并行度、调度策略等内容，平衡并行执行的利弊。 7. **数据库维护与调优**：定期进行分析、统计信息更新和段压缩等操作对于保持数据库健康至关重要。书中提供了实践指导，帮助DBA制定有效的维护计划。 8. **故障诊断与恢复**：除了性能优化，书中还涵盖了Oracle的故障诊断和恢复技术，如RMAN备份与恢复及闪回技术等，这些都是保证业务连续性的关键技能。 9. **Oracle新特性介绍**：随着Oracle版本更新，新的性能优化特性和工具不断涌现。书中可能会涵盖一些最新版本的特性，例如自动索引、内存选项等，帮助读者紧跟技术发展。 10. **实战案例**：书中丰富的实例和实际案例分析使读者能够将理论知识应用于实践工作，并提高问题解决能力。 《Oracle性能诊断艺术》是一本全方位介绍Oracle性能调优的指南。无论是对初学者还是经验丰富的DBA而言，都能从中获得宝贵的实践经验。配合书中的PDF文档，读者可以深入学习并提升自己的Oracle性能诊断与优化技巧。
     
  • Linux性能调优专家.pdf
    优质
    本书《Linux性能调优专家》深入浅出地讲解了如何优化Linux系统的性能，涵盖从基本监控到高级调优技巧的知识和实践，适合系统管理员和技术爱好者阅读。 《Linux性能优化大师》这本书是专为Linux系统管理员和开发者设计的重要参考资料，深入讲解了通过多种技术手段提升系统的运行效率与稳定性的方法。 1. **监控工具**：书中涵盖了一系列用于实时监测CPU、内存、磁盘I/O及网络资源的命令行工具，如top, vmstat, iostat, mpstat 和 dstat等。 2. **进程管理**：掌握进程的工作原理和状态调整方法，并学习如何通过nice值和renice命令调节进程优先级以优化性能。 3. **内存管理**：书中详细介绍了Linux的物理与虚拟内存管理系统，包括合理分配使用内存、避免频繁交换以及减少页面错误等策略。 4. **磁盘I/O优化**：涵盖不同IO调度算法（如NOOP, Deadline和CFQ）及文件系统的选用建议（例如ext4, XFS或Btrfs），同时提供缓存策略调整的指南以提升读写速度。 5. **网络性能**：包括TCP/IP栈优化技巧，比如调整缓冲区大小、选择合适的拥塞控制算法以及改进中断处理机制等。 6. **系统调优**：通过修改内核参数如sysctl配置来显著影响系统表现。例如，可以调节socket缓存尺寸和调度器设置以提高性能。 7. **文件系统优化**：探讨不同类型的文件系统的特性与适用场景，并提供维护建议及调整策略（比如碎片整理、预读写等）。 8. **硬件兼容性**：选择合适的硬件配置对于提升性能至关重要，书中会讨论如何根据工作负载来挑选最佳的CPU, 内存, 硬盘和网卡组合。 9. **分布式系统优化**：在集群环境中进行负载均衡、网络通信及数据存储策略调整的方法。 10. **日志分析**：掌握有效收集与解析系统日志技巧，以便快速定位性能瓶颈并解决问题。 11. **安全与性能平衡**：了解如何在保证系统安全性的同时实现最佳的性能输出。 12. **基准测试工具使用**：利用iperf, sysbench和fio等工具进行详细的性能评估，并根据结果持续改进优化方案。 通过《Linux性能优化大师》的学习，读者能够全面掌握一套系统的性能提升策略，在服务器配置、应用开发及故障排查等多个方面都能更加得心应手。该书不仅涵盖了丰富的理论知识，还包含大量的实践案例以帮助加深理解和实际操作中的应用。