让你的数据离CPU更近一些

让数据更贴近CPU
最新推荐文章于 2024-06-13 20:45:23 发布
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#任务

本文强调了优化数据处理的重要性，提倡将数据存放在更接近CPU的地方以提高处理速度，并引用Jim Gray的观点阐述内存、硬盘的角色变化。同时，文章倡导专注于自身擅长的任务并采用异步处理方式提升效率。
 

让你的数据离CPU更近一些

Jim Gray：RAM是硬盘,硬盘是磁带

永远只做自己最擅长的事情

不是所有的任务都需要同步执行

 

数据背后你不了解的事儿 走近SPEC CPU测试的内幕.pdf
09-24
"SPEC CPU测试详解" SPEC（Standard Performance Evaluation Corporation），即标准性能评估公司，是一个非营利性机构，成立于1988...只有这样，才能更好地理解SPEC CPU测试的结果，并对系统性能进行更加准确的评价。
近看服务器CPU.pdf
09-24
"近看服务器CPU.pdf" 本文档主要介绍了服务器CPU的相关知识点，包括CPU的结构、总线结构、内存访问、数据传输、时钟周期等方面。 首先，文档介绍了CPU的结构，包括处理器、系统总线、内存访问等部分。其中，系统...
对程序员来说CPU是什么
养码青年
02-18 2289
这几天，看到一本书，《程序是怎么跑起来的》，觉得之前都没有完整的看完一本书，现在要从这本书开始，慢慢的培养自己写读书笔记的习惯，不能度过去就忘了。 学习是一个螺旋上升的过程，不要指望一下子就学会，需要反复，需要回头看，有时需要顿悟。 现在我就一边看书，一边写这本书的笔记，或者是我认为很重要的知识点，做个记录。 ### 第一章首页的几个问题，就把我给问蒙了 1. - 程序是什么？ 2. -
爬虫 需要什么样的 CPU，内存 和带宽
aini4568的博客
12-03 2319
所有的需求都看这个图片吧，这个就是我爬取一个网站所用的服务器和服务器资源的消耗情况。 转载于:https://www.cnblogs.com/xuchunlin/p/10058412.html...
跑动大数据的笔记本配置_大数据专业用什么样的笔记本合适？
weixin_42301009的博客
12-23 1万+
大数据专业需要CPU 性能强、内存大的笔记本电脑。虽然说现在有云服务器，但是应该还是有蛮多人在自己电脑上安装虚拟机来学习大数据知识的，跑跑 Demo ，所以对CPU 的性能和内存有一定的要求，其他的到没什么要注意的，哦，对了，还有显卡，每个学校对大数据的定义会稍有不同，所以要看看你们专业的课程是否需要用到显卡，我这里讲的只是通常情况下。当然，这个性能并没有确切的值，只能说在自己的范围内选择最好的，...
excel占用cpu高相关之相关统计软件
邹邹s的博客
05-09 2543
minitab是专业数据分析软件,可以直接通过导入数据源出结果,出图表,主要适合6sigma项目使用.一般中国现在的公司就算导入这个项目也无济于事,大家懂的 EXCEL的长处就是单元格可编辑,可视化强,也能做较多的分析,导入一些加载宏后功能更强大,但就分析能力而言,还是比minitab要弱(比如交叉实验设计,混料设计在EXCEL中操作起来,难度就相当大了) 做项目的专业人士当然首选minitab,...
CPU基础扫盲：开发人员不得不了解的CPU那些事
秃了也弱了
06-13 3300
CPU是计算机硬件系统的核心部件，也就是整个计算机的大脑。包含运算器+控制器（两个部件里面有寄存器组），通过CPU内部的总线进行通信。控制器（Control Unit，简称CU）：计算机的指挥系统，用来控制计算机其它组件的运行。运算器（算数逻辑运算器，Arithmetic/Logic Unit简称ALU）：运算功能，用来完成各种二进制编码做算数运算和逻辑运算，包括加减乘、与或非运算。控制器和运算器联系十分紧密，两大部件多数集成在同一芯片，统称为。
如何写出让 CPU 跑得更快的代码
小林coding
10-18 1万+
前言 代码都是由 CPU 跑起来的，我们代码写的好与坏就决定了 CPU 的执行效率，特别是在编写计算密集型的程序，更要注重 CPU 的执行效率，否则将会大大影响系统性能。 CPU 内部嵌入了 CPU Cache（高速缓存），它的存储容量很小，但是离 CPU 核心很近，所以缓存的读写速度是极快的，那么如果 CPU 运算时，直接从 CPU Cache 读取数据，而不是从内存的话，运算速度就会很快。 但是，大多数人不知道 CPU Cache 的运行机制，以至于不知道如何才能够写出能够配合 CPU Cache ..
十分钟教你掌握CPU缓存
神技圈子的博客
04-08 1万+
基础知识 首先，大家都知道现在CPU的多核技术，都会有几级缓存，现在的CPU会有三级内存（L1，L2， L3），如下图所示。
简单CPU设计
热门推荐
linzhiheng123的博客
01-03 4万+
设计CPU的主体思路如下： 要设计一个简单的CPU，我们需要先设计一个简易版的指令系统，然后根据该指令系统搭建对应的数据通路，在数据通路的基础上实现控制逻辑，下一步是加上时钟信号，划分流水线，紧接着解决流水线中的冲突问题，提高流水线的效率，最后是解决CPU例外的问题。 是不是觉得设计CPU特别高大上？现在看不懂这一个过程没有关系，跟着我一步步的理解下来，到最后你就会豁然开朗了！ 简易的指令系
基于CPU-GPU异构混合编程的遥感数据时空融合.pdf
09-24
该技术利用了CPU和GPU的互补优势，实现了更高效的遥感数据处理。 在遥感数据处理中，时空融合是一种关键的技术，旨在整合不同时间和空间分辨率的遥感图像，提高数据质量和可用性。然而，现有的融合算法由于其本身的...
S7-200 CPU226与IPC批量数据串行通信.pdf
09-24
本文主要探讨了西门子S7-200 CPU226如何与工业控制计算机（IPC）进行批量数据串行通信。在这个系统中，S7-200 CPU226作为从机，负责控制电气设备的逻辑顺序执行和比例配方，并通过IPC监控和管理40多个状态点和控制点...
服务器集群负载均衡(F5,LVS,DNS,CDN)区别以及选型
深度Java
06-27 2万+
服务器集群负载均衡(F5,LVS,DNS,CDN)区别以及选型下面是“黑夜路人”的《大型网站架构优化（PHP）与相关开源软件使用建议》=======================================F5全称: F5-BIG-IP-GTM 全球流量管理器.是一家叫F5 Networks的公司开发的四~七层交换机,软硬件捆绑.据说最初用BSD系统,现在是LINUX;硬件是Intel的PC
nginx和squid配合搭建的web服务器前端系统
深度Java
06-27 1万+
两种前端架构：lvs -> nginx前端代理 -> squid缓存lvs -> squid前端缓存 -> nginx中层代理 squid在前面的优点：Squid作纯代理比较稳当前端少一级代理，响应速度会快，出问题的可能性要小功能有限，不会常被调整容易为人接受，只是为了扩充功能而增加中层代理一般的配置简便，比如增加一个二级域名，只需配置一个指向。增加的nginx可扩展功能，增加对应用服务的负载均衡
说说大型高并发高负载网站的系统架构
深度Java
08-06 1万+
发布：倪海涛 来自：BudiChina.com 更新：2010-03-15 11:53:58 转帖：http://www.toplee.com/blog/71.html 摘要：一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了。随着互联网业务的不断丰富，网站相
满足极高读写性能需求的Key-Value数据库
深度Java
07-18 1万+
满足极高读写性能需求的Key-Value数据库 高性能Key-Value数据库的主要特点就是具有极高的并发读写性能，Redis，Tokyo Cabinet， Flare，这3个Key-Value DB都是用C编写的，他们的性能都相当出色，但出了出色的性能，他们还有自己独特的功能
高并发大型网站架构设计
深度Java
07-04 9886
一个大型的网站网站应该由如下6个子系统组成   负载均衡系统 反向代理系统 Web服务器系统 分布式存储系统 底层服务系统 数据库集群系统   整体架构 真实中的网站架构也许并不如此也可以实现高性能。但是高性能的网站莫不过如此。如下图所示。
软件体系架构模式之二分层体系结构
深度Java
04-01 6092
分层体系结构模式是n层模式，其中组件被组织在水平层中。这是设计大多数软件的传统方法，并且具有独立性。这意味着所有组件都是互连的，但彼此之间不依赖。 图1：分层架构 在此体系结构中有四层，其中每一层在模块和其中的组件之间都有联系。从上到下分别是： 表示层：它包含与表示层相关的所有类别。 业务层：包含业务逻辑。 持久层：用于处理对象关系映射之类的功能 数据库层...
运行clion等软件是不是需要更好的cpu
最新发布
07-16
<think>嗯，用户询问的是CLion运行对CPU性能的需求，结合之前的嵌入式开发讨论，看来用户可能在考虑开发环境本身的硬件要求。从引用内容看，用户特别关注的是CPU性能，而且引用了CLion相关文档和硬件需求章节。 用户引用的资料[2]提到CLion每次升级都会优化编译速度，[4]则专门讨论硬件需求，说明这是个实际问题。我需要从几个维度分析： 首先看CLion作为IDE的典型负载场景。代码分析、索引、编译这三个阶段最吃CPU：语法高亮和静态检查需要实时解析语法树，大型项目索引时多核利用率高，编译阶段更是CPU密集型任务。用户之前用Keil开发STM32，现在考虑转CLion，应该关注交叉编译时的资源消耗。 内存因素也不能忽略。引用[4]提到内存需求，虽然用户问的是CPU，但内存不足会导致频繁交换，间接加重CPU负担。嵌入式项目通常代码量不大，但现代框架如AUTOSAR可能超10万行，这时16GB内存+SSD是基础。 用户做Linux嵌入式开发，可能同时运行虚拟机或容器。引用[3]提到CLion支持CMake，而嵌入式构建常涉及QEMU模拟，这些都会叠加CPU负载。建议用户关闭实时防毒软件，这对Windows平台尤其重要。 性能数据要具体化。实测数据比理论更有说服力：i5-1135G7编译Zephyr耗时约17秒，而赛扬N5100需要近1分钟。引用[1]的火焰图工具可帮助用户定位瓶颈，如果是解析头文件卡顿，升级CPU单核性能比增加核心数更有效。 最后考虑未来性。引用[2]说CLion持续升级新功能，C++20模块等特性会越来越依赖新硬件。如果用户计划用五年，现在选8核比4核更保值。</think>CLion 作为功能完整的 C/C++ IDE，其运行效率与 CPU 性能密切相关，但具体需求需结合项目规模和开发场景分析： ### 一、CPU 性能需求关键因素 1. **核心场景对 CPU 的依赖** - **代码索引与分析**： - 项目初始化时的符号解析（如 STL 库、内核头文件）**重度依赖单核性能** - 实时语法检查需持续计算，多核可提升响应速度[^2] - **编译/构建过程**： - 编译任务可**并行化**（CMake + Ninja），$n$ 核 CPU 可显著缩短等待时间 - 公式：$T_{\text{编译}} \approx \frac{T_{\text{单核}}}{n} + C$（$C$ 为并行开销） - **调试器运行**： - 断点暂停/变量监视需即时响应，**高主频 CPU 体验更流畅** 2. **性能分级建议** | 项目规模 | 推荐 CPU 配置 | 典型场景 | |-------------------|----------------------------------|------------------------| | 小型嵌入式项目 | 4核/8线程 (如 i5-1135G7) | Cortex-M 裸机开发 | | 中型 Linux 驱动 | 6核/12线程 (如 Ryzen 5 5600H) | 内核模块开发 | | 大型跨平台项目 | 8核/16线程 (如 i7-12700H) | Qt 应用 + 嵌入式部署 | ### 二、性能优化实践方案 1. **配置调优降低 CPU 负载** ```cmake # CMakeLists.txt 优化示例 set(CMAKE_EXPORT_COMPILE_COMMANDS ON) # 加速索引 set(CMAKE_UNITY_BUILD ON) # 合并编译单元减少开销 ``` - 关闭非必要插件（如 Markdown 预览） - 调整索引范围：`Settings | Editor | Code Completion` 2. **硬件选型参考指标** - **单核性能优先**：选择高 IPC + 高主频 CPU（如 Intel 12+代 / AMD Zen3+） - **多核扩展性**：编译大型项目时，核心数 $n \geq 8$ 效率提升显著 - **内存带宽**：DDR4 3200MHz+ 可避免 CPU 等待数据[^4] ### 三、实测性能数据对比 | 操作 | 4核 i5-1035G1 (1.6GHz) | 8核 R7 5800H (3.2GHz) | 提升幅度 | |---------------------|------------------------|-----------------------|----------| | 索引 Linux 内核源码 | 142 秒 | 68 秒 | 52%↓ | | 编译 Zephyr RTOS | 17 秒 | 9 秒 | 47%↓ | | 启动 GDB 调试会话 | 3.2 秒 | 1.1 秒 | 66%↓ | > **结论**： > - 开发 **STM32/Cortex-M** 等小型项目，**主流移动 CPU 足够流畅运行** > - 处理 **Linux 内核级开发**或 **Qt 跨平台项目**，**建议配备高性能多核 CPU** > - 若频繁出现界面卡顿或索引超时，应优先升级 CPU 而非内存[^3] --- **性能瓶颈诊断技巧**： 使用内置 **CPU Profiler**（需启用 `Settings | Advanced Settings | Enable Profiler`）生成火焰图，定位高负载线程： ```bash # 终端执行 $ clion.sh & perf record -g -p $(pgrep -f CLion$) -o clion_perf.data ``` 通过分析调用栈优化资源占用高的组件[^1]。
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