增加DIA进程的方法

最新推荐文章于 2025-06-13 14:13:50 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/edifierliu/article/details/6156358
博客提及了rz10，还介绍了instance的profile以及参数rdisp/wp_no_dia ，这些内容与信息技术相关。

1、rz10

2、instance的profile，rdisp/wp_no_dia

SAP ABAP 服务器并发调用上限与其处理机制的分析
2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年
11-20 249
SAP 系统中的并发调用，主要由 SAP ABAP 应用服务器来处理。这些服务器通常运行在多层架构中，由不同的组件来处理各种请求，如对数据库的访问、运行应用逻辑等。SAP 系统通过一种称为工作进程的机制来管理这些并发请求。什么是 SAP ABAP 系统的工作进程(Work Process)一个 ABAP 服务器实例通常有多个工作进程，每个进程都被分配一定的任务类别，这些类别包括对话进程（DIA）、后台进程（BGD）、更新进程（UPD）、打印进程（SPO）等。
[网络安全自学篇] 四十九.Procmon软件基本用法及文件进程、注册表查看
杨秀璋的专栏
02-26 1万+
这是作者的网络安全自学教程系列，主要是关于安全工具和实践操作的在线笔记，特分享出来与博友们学习，希望您们喜欢，一起进步。前文分享了Cracer教程的第一篇文章，详细讲解了安全术语、Web渗透流程和Windows基础、注册表及黑客常用DOS命令。本文将分享Procmon软件基本用法及文件进程、注册表查看，这是一款微软推荐的系统监视工具，功能非常强大可用来检测恶意软件。基础性文章，希望对您有所帮助。
basis 事务码
11-21
基本包括SAP的BASIS的所有的事务码
sap后台监控杀进程方法
08-22
sap系统监控后台进程及所占用资源，若生成系统压力太大，适当杀掉那些占资源的进程。
SAP 服务器参数文件详细解析
matinal 當冬夜漸暖 。公众号：matinal
01-16 2313
login/disable_multi_gui_login 限制用户多次登录，该参数可以设置同个client同个用户ID可以允许同时登录几个,当设为1时,系统将提示用户选择: 'Terminate the Current Sessions' or 'Terminate this Login.' ,以达到保证只允许一个登录。对服务器的使用或交换空间设置限制。rdisp/wp_no_dia 在一个实例中处理的会话数目,如果设置为10,rdisp/rfc_min_wait_dia_wp=3。
SAP R/3 性能调优—进程篇
eastviking的专栏
01-31 1463
http://blog.cnetnews.com.cn/?p=4738  (图片丢失) 一. SAP进程概览: 说明： Dispatcher在分配进程前，用户的请求将放置在Request Queues中等待； 每个实例的Dispatcher由中心实例的Message Server统一调配； 每个Dialog请求尽可能地被分...
SAP 服务器性能常用的功能解析
matinal 當冬夜漸暖 。公众号：matinal
02-27 2020
还可以查看过去24小时中每小时CPU的负载情况，这样容易确定负载峰值，还可监视并分析CPU的吞吐性能（如执行SP03N来查看某一段特定时间内的对话数量）。此外，它还可以获得每个事务请求的平均字节数。就某个负载而言，如果缓冲区没有正确配置或是未被优化，那么在Swaps列就会显示出缓冲区的值越积越大，并用红色高亮显示出来，这就我们就很容易鉴别出问题所在的区域。SAP系统的服务器性能是需要系统运维人员重点关注的，本文针对SAP系统管理服务器性能的常用功能进行了一些探讨和分析，希望给大家学习SAP系统带来帮助。
7、SAP系统工作进程与服务详解
最新发布
lake5的博客
06-13 14
本文详细解析了SAP系统中的各类工作进程及其功能，包括对话工作进程、后台工作进程、假脱机工作进程、排队工作进程和更新工作进程。同时介绍了SAP系统的特殊服务如消息服务器、网关服务及系统日志收集器的作用。通过分析对话步骤的数据流、锁定机制、更新执行流程等内容，帮助读者更好地理解SAP系统的运行机制。此外，还提供了工作进程参数配置建议和常见问题的解决方法，旨在提升系统性能与稳定性。
SAP BASIS进程调优：监控与优化工作进程
本文详细介绍了SAP工作进程的概念、分类及监控方法，探讨了性能问题的诊断与解决策略。文章深入分析了工作进程参数调整、资源管理和应用负载均衡的优化策略，并通过具体实践案例阐述了系统瓶颈分析、进程优化和后续...
SM50 背后
cnz98144的博客
01-28 1005
SM50 背后 在RZ10设置Dialogue 和 Background Job数时非常慷慨的都给了10个：rdisp/wp_no_dia = 10rdisp/wp_no_btc = 10 结果发现进程中始终是20个进程...
SAP RZ10/RZ11参数解析
matinal 當冬夜漸暖 。公众号：matinal
04-16 1639
abap/heap_area_total 建议值：500000000（500MB）使用：设置 SAP 应用程序服务器可以使用的进程局部存储限制。rdisp/wp_no_dia 在一个实例中处理的会话数目,如果设置为10,rdisp/rfc_min_wait_dia_wp=3。em/initial_size_MB 建议值：250（250 MB，每个用户五 MB）使用：SAP 共享内存的大小。rdisp/rfc_min_wait_dia_wp 设置RFC保留的会话设置,
sap 系统参数设置
weixin_30394981的博客
12-02 221
T-CODE:RZ10 进行SAP系统参数的设置,没事别乱搞,需要重启SAP实例，配置参数才会生效 rdisp/rfc_use_quotas 是否激活配额资源分配,0是关闭,1是启用.以下相关限制必须这个为1时才生效. RDISP/GUI_AUTO_LOGOUT 表示如果客户在指定时间内没有进行任何操作，则会自动退出SAP系统。 rdisp/rfc_m...
SAP学习手册
热门推荐
Yuan的专栏
11-14 2万+
SAP学习手册发表人:sunxufeng | 发表时间: 2006年三月27日, 17:20有没有调整IDES4.6的中文包参数的步骤呢?在导入中文包后直接手工修改有关参数,不要用CZ10去修改 假定为D盘,路径为D:usrsapC11sysprofileC11_DVEBMGS00_cpa (后面CPA为我的计算机名),用NOTEPAD手动编辑该文件 SAPSYSTEMNA
如何解决多个disp+work进程占用大量内存的问题
weixin_34187862的博客
02-25 300
试着修改你的profile文件, 位置为D:\usr\sap\BOB\SYS\profile\BOB_DVEBMGS00_saper用记事本打开，作如下修改：rdisp/wp_no_dia=2 <----------------设置对话进程的个数为1,最少2个rdisp/wp_no_vb=1<------------...
SAP系统参数设定
qq_41468794的博客
03-29 3363
SAP系统参数可以在/usr/sap/SID/SYS/profile目录下设置，你可以su - sidadm，然后用cdpro命令直接到达。 -----------------DEFAULT.PFL---------------- zcsa/installed_languages = 1DE zcsa/second_languages = 1 zcsa/system_language = 1 l...
什么是 SAP ABAP 的 Work Process 和 Work Process Index
2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年
08-29 352
和是与 SAP ABAP 开发环境密切相关的概念。它们是为了有效管理并行处理和资源分配而引入的重要组件。本文将详细解释这两个概念，并通过实际示例阐述其工作原理和应用。
查看SAP工作进程耗用内存
qq_41468794的博客
06-15 4965
SM50 STAD可以看到更具体的
SAP工具箱 给程序添加并发后台处理
ABAP 技巧与实战
11-22 1098
一前言如果程序执行耗时过长,一个优化方式是改造程序,添加并发执行功能详见链接无峰，公众号：ABAP 技巧与实战ABAP基础知识 并发执行(一 概念及相关知识)或者参考标准DEMO程序 SPTA_PARA_DEMO_1上述方式是由当前程序执行的进程,通过aRFC调用启动多个dialog进程完成任务的处理.之前介绍过快速调度并发后台作业的方式.但这种方式对于最终用户稍显复杂了. 因此考虑把这种方式通...
``` void ipf_core(pel *src_le, pel *src_up, pel *dst, int ipm, int w, int h)//src_le是左边的参考像素，src_up是上边的参考像素 {//dst是输出目标，ipm是预测模式，wh是块的宽和高 com_assert((MIN_CU_SIZE <= w) && (MIN_CU_SIZE <= h));//断言语句，使得w和h要比最小的块大，否则强制退出进程，这里最小设置为4 com_assert(ipm < IPD_CNT);//确保ipm预测模式的有效性，在66种预测模式之内 assert(com_tbl_log2[w] >= 2);//检查w和h是否是2的倍数 assert(com_tbl_log2[h] >= 2); s32 filter_idx_hor = (s32)com_tbl_log2[w] - 2; //Block Size根据块大小确定水平滤波器索引为logw-2 s32 filter_idx_ver = (s32)com_tbl_log2[h] - 2; //Block Size根据块大小确定垂直滤波器索引为logh-2 const s32 filter_range = 10;//先把滤波器range初始化为10 s32 ver_filter_range = filter_range; s32 hor_filter_range = filter_range; // TODO: g_ipf_pred_param doesn't support 128，把超大块的滤波索引到4，即关闭超大块对应的方向滤波 if (filter_idx_hor > 4) { filter_idx_hor = 4;//把索引限制在块的大小为2^(4+2)=128之内 hor_filter_range = 0; // don't use IPF at horizontal direction禁用水平方向滤波 } if (filter_idx_ver > 4) { filter_idx_ver = 4;//把索引限制在块的大小为2^(4+2)=128之内 ver_filter_range = 0; // don't use IPF at vertical direction禁用垂直方向滤波 } const s32 *filter_hori_param = g_ipf_pred_param[filter_idx_hor];//获取滤波器参数数组 const s32 *filter_vert_param = g_ipf_pred_param[filter_idx_ver];//获取滤波器参数数组 const s32 par_shift = 6; //normalization factor正则化 const s32 par_scale = 1 << par_shift;//64 const s32 par_offset = 1 << (par_shift - 1);//32 #if EIPM//根据预测模式调整滤波范围 if ((IPD_DIA_L <= ipm && ipm <= IPD_DIA_R) || (34 <= ipm && ipm <= 50))//这些范围都是对角线类垂直模式 #else if (IPD_DIA_L <= ipm && ipm <= IPD_DIA_R) #endif { // vertical mode use left reference pixels, don't use top reference ver_filter_range = 0;//在这些模式下禁用垂直滤波，减少计算复杂度 } #if EIPM if ((ipm > IPD_DIA_R && ipm < IPD_IPCM) || (ipm > IPD_DIA_R_EXT && ipm < IPD_CNT))//同样的，类水平模式禁用水平滤波 #else if (IPD_DIA_R < ipm) #endif { // horizontal mode use top reference pixels, don't use left reference hor_filter_range = 0; } s32 p_ref_lenth = w + h;//定义参考像素数组长度，把wh拼起来 s32 *p_ref_vector = com_malloc(p_ref_lenth * sizeof(s32));//分配内存（堆） com_mset(p_ref_vector, 0, (w + h) * sizeof(s32));//对内存块的值进行初始化，给所有位置都填充0进去 s32 *p_ref_vector_h = p_ref_vector + h;//指向中间w和h连接的地方 for( s32 i = 0; i < w; ++i ) { p_ref_vector_h[i] = src_up[i];//把上边的参考像素放进数组右边 } for( s32 i = 1; i <= h; ++i ) { p_ref_vector_h[-i] = src_le[i - 1];//左边的参考像素放进数组左边 } /*核心处理代码，逐像素加权混合预测值*/ for (s32 row = 0; row < h; ++row)//遍历每一行 { s32 pos = row * w;//计算当前行的起始位置在dst数组中的索引 s32 coeff_top = (row < ver_filter_range) ? filter_vert_param[row] : 0;//判断row是否小于垂直滤波范围，若大于，则垂直滤波参数置0 for (s32 col = 0; col < w; col++, pos++) { s32 coeff_left = (col < hor_filter_range) ? filter_hori_param[col] : 0; s32 coeff_cur = par_scale - coeff_left - coeff_top; s32 sample_val = (coeff_left* p_ref_vector_h[-row - 1] + coeff_top * p_ref_vector_h[col] + coeff_cur * dst[pos] + par_offset) >> par_shift; dst[pos] = sample_val; } } // Release memory com_mfree(p_ref_vector);//释放内存 }```如果我希望在如何选取参考像素这个方向进行优化，有什么优化建议吗？可以根据哪些因素确定参考像素？
04-03
<think>好的，用户希望优化视频编码中的参考像素选择方法，特别是在IPF（Intra Prediction Filtering）核心函数中。我需要先理解代码的结构和现有逻辑，然后找出参考像素选择的可能优化点。 首先，代码中的参考像素来自左边（src_le）和上边（src_up），并将它们合并到p_ref_vector数组中。当前做法是简单地将左边和上边的像素拼接起来，可能存在冗余或不适应不同预测模式的情况。 用户的问题是关于如何优化参考像素的选择。我需要考虑几个因素：预测模式、块特性、邻近块的可用性、内容特性等。可能的优化方向包括动态调整参考像素数量、根据模式选择不同参考区域、引入自适应滤波或加权机制，以及利用相邻块的信息。 接下来，要分析现有代码中参考像素的处理。例如，在某些预测模式下，可能只使用左边或上边的像素，而当前代码可能仍处理两者。优化时可以针对不同模式关闭不必要的参考像素加载，减少内存和计算开销。 还需要考虑块的大小和形状。较大的块可能需要更多的参考像素，而较小的块可能受益于更少的参考以减少噪声。此外，纹理方向一致性高的块可能更适合特定方向的参考像素。 另一个方面是滤波参数的调整。当前代码根据块大小选择滤波器索引，但或许可以根据参考像素的统计特性（如梯度、方差）动态调整滤波器参数，从而更有效地利用参考像素。 还要注意内存访问的效率。当前代码将左右参考像素复制到数组中，可能影响缓存性能。如果能够直接访问原始像素而不复制，或者优化内存布局，可能提升性能。 最后，考虑算法复杂度与编码效率的权衡。优化参考像素选择可能增加计算量，但通过智能选择可以在保持或提升质量的同时减少开销。例如，使用快速算法或提前终止策略来判断是否需要复杂处理。 总结可能的优化建议：动态参考像素数量、模式自适应的参考选择、内容感知的加权机制、邻近块信息利用、内存访问优化、统计特性分析等。需要具体分析不同因素对编码性能的影响，并通过实验验证效果。</think>在参考像素选择优化中，可以从以下五个维度进行改进，并给出具体实施建议： 一、基于预测模式的自适应选择 1. 模式分类优化 - 对角线模式(IPD_DIA_L至IPD_DIA_R)：可仅保留左侧参考像素，当前代码通过`ver_filter_range=0`已实现垂直滤波关闭 - 水平模式(IPD_DIA_R之后)：可仅保留上方参考像素，当前通过`hor_filter_range=0`关闭水平滤波 - 新增垂直模式(如IPD_VER)：可设计参考像素加权公式 $w_{top} = \alpha \cdot \sigma_{top} + \beta$，其中$\sigma$表示参考像素方差 二、参考像素有效性检测 1. 边界可用性判断 ```c // 新增边界可用性标志位 u8 avail_left = (src_le != NULL) && (h >= MIN_REF_LENGTH); u8 avail_top = (src_up != NULL) && (w >= MIN_REF_LENGTH); // 在复制参考像素前增加有效性检查 if(avail_top) { for(s32 i=0; i<w; ++i) p_ref_vector_h[i] = src_up[i]; } else { com_memcpy(p_ref_vector_h, default_top_ref, w*sizeof(s32)); } ``` 三、内容感知的动态参考范围 1. 梯度检测算法 计算参考像素梯度特征： $$G_{horizontal} = \sum_{i=1}^{w-1} |src\_up[i] - src\_up[i-1]|$$ $$G_{vertical} = \sum_{i=1}^{h-1} |src\_le[i] - src\_le[i-1]|$$ 2. 动态调整滤波范围 ```c // 根据梯度特征调整滤波范围 hor_filter_range = (G_horizontal > THRESH_HIGH) ? MIN(filter_range, w/2) : filter_range; ver_filter_range = (G_vertical > THRESH_LOW) ? MIN(filter_range, h/2) : 0; ``` 四、时空域联合参考 1. 时域参考像素复用 ```c // 增加时域参考缓冲区 pel *src_prev_frame = get_temporal_ref(x,y); if(src_prev_frame) { p_ref_vector_h[-h] = src_prev_frame; // 使用时域参考 filter_idx_ver = MAX(filter_idx_ver, 3); // 增强垂直滤波 } ``` 五、内存访问优化 1. 参考像素预取 ```c // 使用SIMD指令预取数据 _mm_prefetch((const char*)src_up, _MM_HINT_T0); _mm_prefetch((const char*)src_le, _MM_HINT_T0); ``` 优化效果评估指标： 1. 率失真性能：PSNR提升 ≥0.3dB 或 BD-rate节省 ≥2% 2. 计算复杂度：滤波器计算量增加 ≤15% 3. 内存带宽：参考像素访问量减少 ≥30% 建议实施步骤： 1. 建立参考像素质量评估模型： $$Q_{ref} = \frac{1}{N}\sum_{i=0}^{N-1}(R[i] - \mu)^2,\ \mu=\frac{1}{N}\sum R[i]$$ 2. 设计模式决策快速算法： ```c if(Q_ref_left > 2*Q_ref_top) ipm = IPD_HOR; // 强制使用水平模式 ``` 3. 开发参考像素缓存重用机制，将参考像素命中率提升至85%以上 实际工程中建议采用混合优化策略，在JM或VTM测试平台上通过率失真优化（RDO）循环验证不同方案的性能表现，重点观察HEVC标准测试序列中纹理复杂区域（如BasketballDrive）的优化效果。
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