Efficient data transfer through zero copy

最新推荐文章于 2024-06-20 11:19:45 发布
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#Linux #IBM #J#

本文深入探讨了零拷贝技术的概念及其在Linux系统中的应用。通过具体的案例分析，展示了如何利用零拷贝技术来提高I/O操作效率，并减少CPU资源消耗。特别关注了在现代网络服务器架构中零拷贝技术的重要性。
深入理解Linux, NIO和Netty中的零拷贝(Zero-Copy)
Night Field' Blog
06-10 2129
背景 零拷贝(Zero Copy)是一个耳熟能详的术语，众多高性能的网络框架如Netty，Kafka，Rocket MQ都将零拷贝标榜为其特性。那么究竟什么是零拷贝？ 零拷贝 Wikipedia上对零拷贝的解释如下： “Zero-copy” describes computer operations in which the CPU does not perform the task of copying data from one memory area to another. This is freq
JAVA IO 以及 NIO 理解
Java_Pluto的博客
05-22 234
由于Netty，了解了一些异步IO的知识，JAVA里面NIO就是原来的IO的一个补充，本文主要记录下在JAVA中IO的底层实现原理，以及对Zerocopy技术介绍。 IO，其实意味着：数据不停地搬入搬出缓冲区而已（使用了缓冲区）。比如，用户程序发起读操作，导致“ syscall read ”系统调用，就会把数据搬入到 一个buffer中；用户发起写操作，导致 “syscall write ”系统调用，将会把一个 buffer 中的数据 搬出去(发送到网络中 or 写入到磁盘文件) 上面的过程看似简单，但是底
zeromq
myrainblues的专栏
03-06 1057
转载自：https://www.ibm.com/developerworks/linux/library/j-zerocopy/ Efficient data transfer through zero copy This article explains how you can improve the performance of I/O-intensive Java™
Zero Copy 简介
flyingqr的专栏
11-07 8087
Zero Copy 简介 Posted on January 10, 2011 by admin link: http://www.ibm.com/developerworks/library/j-zerocopy/ 许多web应用都会向用户提供大量的静态内容，这意味着有很多data从硬盘读出之后，会原封不动的通过socket传输给用户。这种操作看起来可能不会怎么消耗CPU，但是
zero-copy
zhangxiong0301的专栏
06-09 199
Many Web applications serve a significant amount of static content, which amounts to reading data off of a disk and writing the exact same data back to the response socket. This activity might appear...
零拷贝实现高效的数据传输 -Efficient data transfer through zero copy
javaThinker的专栏
05-17 561
点击参考原文 — 1、概述 许多Web应用程序提供大量静态内容，相当于从磁盘读取数据原封不动地写回响应套接字。 这个操作似乎只需要相对较少的CPU时间，但它的效率有点低:内核从磁盘读取数据，并跨越内核空间 - 用户空间边界，将其推到应用程序，然后应用程序将其写到套接字中。实际上，应用程序充当了一个低效的中介 - 将数据从磁盘文件挪到Socket。 每次数据穿越内核空间 - 用户空间边界时，都必须进行复制，这会消耗CPU周期和内存带宽。 幸运的是，您可以通过一种称为足够的零拷贝的技术来消除这些副本。使用零拷贝
Java Efficient data transfer through zero copy
微信公众号：大数据从业者
11-03 99
Many Web applications serve a significant amount of static content, which amounts to reading data off of a disk and writing the exact same data back to the response socket. This activity might appear...
zero copy(kafka)
11-16
Efficient data transfer through zero copy 1、The read() call causes a context switch (see Figure 2) from user mode to kernel mode. Internally a sys_read() (or equivalent) is issued to read the data ...
[面试题]Kafka
春暖花开的日子
06-20 720
如果我们要读取第 911 条数据。首先第一步，找到它是属于哪一段的，根据二分法查找到他属于的文件，找到 0000900.index 和 00000900.log 之后。然后，去.index 中去查找 (911-900) =11 这个索引或者小于 11 最近的索引，在这里通过二分法我们找到了索引是 [10,1367]。10 表示，第 10 条消息开始。1367 表示，在 .log 的第 1367 字节开始。所以，本图的第 911 条的“1360”是错的，相比“1367” 反倒小了。
深入理解kafka
pysense的博客
12-01 1516
文章目录前言1、kafka集群架构图2、kafka 高性能读写的设计2.1、利用read-ahead 和 write-behind提升写性能2.2、使用pagecache缓存程序数据提升读写性能2.3 通过sendfile（零拷贝机制）提高消费者端的读吞吐量3、kafka的repilcas副本机制3.1 主分区的副本3.2 leade如何管理follower节点3.3 Replica如何均匀分布到...
GrowingIO AWS 成本优化之路
GrowingIO 基于 BitMap 的海量数据分析
08-28 840
作者：邢建辉 GrowingIO 运维开发工程师，主要负责平台化，自动化方向的设计与开发。 背景 营收和成本是任何一家企业都需要关注的问题。 当一家互联网公司发展到一定规模时，服务器成本会变成一项重大的开支，优化服务器成本也将变成一件提上日程的任务。GrowingIO 主要服务运行在 AWS 上，下面主要针对 GrowingIO 在 AWS 上的一些优化。 成本分析 1. 概览分析 在开始成本优化之前，需要先做规划，通过规划来确定实施方案，而不是拍脑袋直接去做，这样可能最后就是花了很大力气，成本降低的效.
about sdsoc.pdf
wd1603926823的专栏
12-18 1597
发现几个月不看不用居然基本都忘记完了。现将需要使用的部分简略记下来，以后就直接来这里看就会很快。ug1027主要是介绍Sdx IDE软件界面的一些功能让人熟悉使用方式；ug1233主要是介绍xfopencv的一些API；ug1253主要介绍Sdx的一些优化指令以及使用方式；ug1235主要是介绍SDSOC编码优化方式和方法策略。 一、ug1253 Sdsoc就是一个利用HLS将可综合C/C++...
FPGA计算性能优化--数据运行优化1
xiuxin121的博客
12-19 1802
前一节里面简单介绍了数据访问优化的几种方式，接下来详解介绍一下： 1.DATA Motion network: FPGA的数据传输网络是用来连接程序运行在PS端和PL端。SDSOC环境将会自动的创建一个基于数据类型的数据传输网络，但是我们可以使用指令来优化运行速率和硬件资源。 常规的数据传输类型有： （1）Scalar:常量经常通过AXI_lite协议传输。 （2）Array:数组包含多
对比传统方案，AI+数智应用如何为产业园区带来颠覆性变革？.docx
12-02
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瑞利衰落Matlab代码 - RIS衰落建模与信道强化
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12-02
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如何通过AI驱动的技术转移平台优化服务效率与质量，同时优化避免陷入同质化？.docx
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Training data-efficient image transformers & distillation through attention
09-21
“Training data-efficient image transformers and distillation through attention” 即《通过注意力机制实现训练数据高效的图像Transformer及蒸馏》。这篇论文由Touvron H、Cord M、Douze M等人撰写，并在2021年国际机器学习会议上发表 [^1]。 最近，vision transformer（ViT）在不使用任何卷积的情况下缩小了与ImageNet上最先进技术的差距。不过，通常需要对大量的数据进行预训练才能使学习的transformer有效。而该论文不需要大量的训练数据集，仅使用ImageNet1k就实现了强大的性能 [^2]。 此外，论文还引入了一种专门针对transformer的师生策略。该策略依赖于一个蒸馏标记，确保学生模型通过注意力机制向教师模型学习，教师模型通常为卷积网络。学习到的transformer在ImageNet上的表现具有竞争力（前1准确率达85.2%），在迁移到其他任务时也是如此，并且作者会分享代码和模型 [^3]。 ```python # 这里简单示意一个可能与图像Transformer相关的代码框架 import torch import torch.nn as nn # 简单的图像Transformer块示例 class ImageTransformerBlock(nn.Module): def __init__(self, dim, num_heads): super(ImageTransformerBlock, self).__init__() self.self_attn = nn.MultiheadAttention(dim, num_heads) self.norm1 = nn.LayerNorm(dim) self.feed_forward = nn.Sequential( nn.Linear(dim, dim * 4), nn.GELU(), nn.Linear(dim * 4, dim) ) self.norm2 = nn.LayerNorm(dim) def forward(self, x): attn_output, _ = self.self_attn(x, x, x) x = self.norm1(x + attn_output) ff_output = self.feed_forward(x) x = self.norm2(x + ff_output) return x ```
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