一个详细介绍CPU & Memory & Kernel的博客

最新推荐文章于 2025-06-03 13:07:23 发布
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本文探讨了软件插图在现代设计中的应用趋势，包括如何使用插图增强用户体验，提高软件产品的吸引力，并提供了几种流行的软件插图风格和创作技巧。
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Kernel: 内存控制参数 memory cgroup/ kernel memory leak
mzhan017的博客
11-04 1326
/sys/fs/cgroup/memory/kubepods.slice/kubepods-burstable.slice/kubepods-burstable-pod55c9f3ea_59cd_49a3_a52c_b29c9ca14e8c.slice [root@]# ls -ltrh total 0 -rw-r--r--. 1 root root 0 Sep 14 09:49 memory.limit_in_bytes //可以通过此文件控制当前cgroup的内存限制 drwxr-xr-x. 2
游戏上线推广全攻略——让你的产品“一鸣惊人”的万字宝典
本博客聚焦游戏开发技巧、创业实战心得及大学热门课程干货。这里既有技术深度，也有思维广度，无论你是开发者、创业者还是高校学子，都能在这里找到适合自己的成长之路！
11-28 2293
内容日历+多平台矩阵”公式团队分工（内容/效果/数据/客户运营/社区/合规）合理预算分配与应急突发机制广告平台/数据分析/社群管理/公众号/CRM/短信推送/内测测试等SaaS工具链舆情监测、防黑用公关快速响应游戏行业的“红利窗口”愈发短暂，即便你有天才的创意，顶级的玩法，唯有深思熟虑、科学分工、全链路联动的推广，才是让你的产品一飞冲天的翅膀。愿所有对品质执着的游戏人，都能凭借一套科学系统的“上线推广组合拳”，赢下属于自己的百万用户、一线榜单，与让世界惊艳的荣耀时刻！
Linux kernel中任务、CPU相关的结构体介绍，及__schedule()的调度过程（单队列任务调度、跨队列任务调度）
weixin_48185168的博客
01-16 1578
本文介绍了__schedule(0的调度过程。首先，文章介绍了task_struct、rq、sched_entity等结构体的内容，并介绍了任务、队列以及CPU三者间的关系。在此基础上，文章介绍了__schedule()的单队列任务调度和跨队列任务调度过程，并且着重介绍了实时任务类ER的任务调度过程。
cpu hotplug 架构 --- Linux Kernel 实现之美
500
01-19 3207
cpu从offline到online 是一个循序渐进的过程,崎岖坎坷, 包含了时钟、软中断、cpufreq … 多个模块的处理, 就像一个人跨越社会阶层一样. 不是一蹴而就的. ok, 如果你偏要杠精说女生嫁人实现跃迁是一蹴而就, 那应该是生育议价权的原因, 学习高考从村庄到城市的跃迁是十年学习的过程, 彩票一夜暴富实现财富突然增长绝对不是, … ...
【Linux】Linux Kernel--Memory Management(二)
moxiaomomo的专栏
12-04 1923
3.6 Demand Paging 　 只要执行映像映射到进程的虚拟内存中，它就可以开始运行。因为只有映像的最开始的部 分是放在物理内存中，很快就会访问到还没有放在物理内存的虚拟空间区。当进程访问没有有效页表条目的虚拟地址的时候，处理器向Linux报告page fault。Page fault描述了发生page fault的虚拟地址和内存访问类型。 　 Linux必须
CUDA编程指南阅读笔记（二）
余音绕梁九日的专属空间站
08-15 2514
3. CUDA基本概念（下） 3.3 内存层次（Memory Hierarchy）       在GPU上CUDA线程可以访问到的存储资源有很多，每个CUDA线程拥有独立的本地内存（local Memory）；每一个线程块（block）都有其独立的共享内存（shared memory），共享内存对于线程块中的每个线程都是可见的，它与线程块具有相同的生存时间；同时，还有一片称为全局内存（glob
Kernel Memory分解
x-2010的笔记
10-24 1302
从该部分可以了解是否有orphaned buffer, 这个buffer是谁alloc的, leakage的pid是多少, buffer的fd是多少, 然后从上面5.2.2.6的pid(alloc_pid) comm(client) 这几个字段可以了解到最近access这个buffer的user的pid和process name;所以可以用DMA - BUF的值来做简单的参考，但是因为该值有包含kernel driver分配的dmabuf，所以也会比实际的EGL PSS 计算的要偏大一点。
Docker容器CPU、memory资源限制
L08130421的博客
08-12 1661
Docker 的资源限制和隔离完全基于 Linux cgroups。对 CPU 资源的限制方式也和 cgroups 相同。Docker 提供的 CPU 资源限制选项可以在多核系统上限制容器能利用哪些 vCPU。而对容器最多能使用的 CPU 时间有两种限制方式：一是有多个 CPU 密集型的容器竞争 CPU 时，设置各个容器能使用的 CPU 时间相对比例。二是以绝对的方式设置容器在每个调度周期内最多能使用的 CPU 时间。
kernel/userspace shared memory driver-开源
05-04
“mbuff.o”模块是一个内核驱动程序，它实现了内核空间和用户空间之间的直接内存共享。这个模块的核心功能是利用`vmalloc`函数在内核中动态分配内存，并将其映射到用户空间，使得内核和用户进程可以直接访问同一块...
大模型推理 & memory bandwidth bound (1) - 性能瓶颈与优化概述
daihaoguang的博客
11-11 3699
随着大模型参数量的增加，其推理加速成为一个重要的研究方向。比如我们在vLLM系列中有讲到，vLLM在内存（显存）管理上使用了技术，再结合的调度策略，大大提高了在面对多个请求时GPU的使用率，这种系统层级上的优化提高了吞吐，降低了延迟。大模型推理之所以低效，主要是因为自回归解码过程受到内存带宽限制（在解码阶段，模型需要频繁从内存中读取和写入数据，而内存带宽又比较有限，因此有较高的延迟。为了突破该性能瓶颈，出现了各种有意思的工作，比如系列、以及MEDUSA等等。
计算机系统中Core与Kernel的区别
sinat_37916252的博客
06-03 654
Core（核心）：处理器中的物理计算单元，每个core可独立执行指令流。多核处理器包含多个并行计算单元。Kernel（内核）：操作系统的核心程序，负责硬件资源管理和任务调度，提供系统调用接口。Core是硅晶片上的物理电路，Kernel是内存中运行的代码。Kernel决定哪些Core执行哪些任务。应用程序通常只感知Kernel提供的抽象资源，不直接操作Core。
什么是linux kernel？有什么作用？
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科岩成果
03-15 3万+
说到kernel就得先明白什么是操作系统，什么是kernel？什么是操作系统？他们是什么关系？貌似这个问题很大框，答案挺多，以前总以为自己是明白的，但当面试时被问到还真不知道怎么样才是正确的答案，现在总结一下： 操作系统是计算机资源的管理者，主要管理cpu的资源调度、存储器、I/O设备、文件四个部分。 对于cpu的资源调度，其实就是进程管理，进程有三种基本状态：就绪态、执行
3.3.cuda运行时API-内存的学习，pinnedmemory，内存效率问题
周同学的博客
07-07 1585
3.3.内存的学习，pinnedmemory，内存效率问题
中央处理器（CPU）和存储器（Memory）
计算机小白努力学习
02-16 1万+
中央处理器（CPU） CPU是中央处理单元(Central Process Unit)的缩写，它可以被简称做微处理器。 CPU是计算机的核心，处理器的作用和大脑更相似，因为它负责处理、运算计算机内部的所有数据，而主板芯片组则更像是心脏，它控制着数据的交换。CPU主要由运算器、控制器、寄存器组和内部总线等构成，是PC的核心。 CPU的种类决定了你使用的操作系统和相应的软件...
Shell | 查看CPU型号、kernel版本号及其源代码等方法的不完全总结
MissMango0820的博客
03-27 3883
本文总结如何查看Linux kernel版本号的几种方法和以此查看源代码。
kernel内存、地址
ivychend的博客
04-08 2712
1 物理地址、虚拟地址、总线地址 2 编址方式 2.1 外设访问 2.1.1 映射 3 虚拟地址映射 4 内存布局 4.1 动态映射区 4.2 永久映射区 4.3 固定映射区 4.4 high memory 4.5 DMA 4.6 实际内存布局 5 /proc/目录下的内存结点 5.1 iomem 5.2 meminfo 5.3 vmallocinfo 6 分配内存函数 6.1 ...
Memory和CPU性能分析总结
zhuolimin78的专栏
03-20 3740
Memory和CPU性能分析总结 一、开机时间为3:20, 开机2分钟到10分钟cup利用率和memory的使用率如下图所示：   二、在终端敲入adb  shell  top -m  12收集到的运行最活跃的10(除去adb 和 top 这两个进程)个进程，数据如下： 数据一:                   PIDPR CPU% S  #THR     V
kernel dynamic memory
最新发布
07-04
### Kernel Dynamic Memory Management Allocation and Deallocation Techniques Kernel dynamic memory management involves the allocation and deallocation of memory in the kernel space, which is critical for the efficient operation of operating systems. The techniques used are designed to manage memory efficiently while minimizing fragmentation and ensuring timely allocation and deallocation. #### Allocation Techniques 1. **Buddy System**: This technique divides memory into blocks that are powers of two. When a request for memory is made, the system finds the smallest block that can satisfy the request. If the block is too large, it is split into smaller blocks until the appropriate size is reached. This method helps reduce fragmentation but can lead to internal fragmentation if the requested sizes do not align well with the power-of-two sizes [^1]. 2. **Slab Allocation**: Slab allocation is designed to improve performance by preallocating chunks of memory (slabs) for specific data structures. Each slab contains multiple objects of the same type and size. This reduces the overhead associated with allocating and deallocating memory for frequently used data structures, such as inodes or file descriptors [^1]. 3. **Zone-Based Allocation**: Memory is divided into zones based on physical addresses. Different zones may have different characteristics, such as DMA-capable memory or high-memory regions. This allows the kernel to allocate memory that meets specific hardware requirements [^1]. 4. **Per-CPU Caches**: To reduce contention and improve performance on multi-processor systems, per-CPU caches are used. These caches store recently freed memory objects, allowing them to be quickly reused without the need for global locks [^1]. #### Deallocation Techniques 1. **Reference Counting**: Objects in memory often maintain a reference count indicating how many parts of the system are using them. When an object's reference count drops to zero, it is safe to deallocate the memory [^1]. 2. **Garbage Collection**: While not commonly used in kernel space due to real-time constraints, some systems implement limited forms of garbage collection. Region-based memory management can help track and release memory that is no longer needed [^3]. 3. **Deferred Freeing**: In some cases, memory is not immediately returned to the free pool upon deallocation. Instead, it is placed in a deferred freeing queue, where it can be processed asynchronously to avoid blocking the current execution context [^1]. 4. **Memory Compaction**: Over time, memory fragmentation can become an issue. Memory compaction involves moving allocated pages to consolidate free space, making larger contiguous blocks available for allocation [^1]. ### Example Code: Simple Slab Allocator The following example demonstrates a simple slab allocator implementation in C: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define SLAB_SIZE 1024 #define OBJECT_SIZE 32 typedef struct { void* memory; int num_objects; int free_count; void** free_list; } Slab; Slab* create_slab(int num_objects) { Slab* slab = (Slab*)malloc(sizeof(Slab)); if (!slab) return NULL; slab->memory = malloc(num_objects * OBJECT_SIZE); if (!slab->memory) { free(slab); return NULL; } slab->num_objects = num_objects; slab->free_count = num_objects; slab->free_list = (void**)malloc(num_objects * sizeof(void*)); if (!slab->free_list) { free(slab->memory); free(slab); return NULL; } for (int i = 0; i < num_objects; i++) { slab->free_list[i] = (char*)slab->memory + i * OBJECT_SIZE; } return slab; } void* allocate_object(Slab* slab) { if (slab->free_count == 0) return NULL; void* obj = slab->free_list[--slab->free_count]; return obj; } void free_object(Slab* slab, void* obj) { if (slab->free_count < slab->num_objects) { slab->free_list[slab->free_count++] = obj; } } void destroy_slab(Slab* slab) { free(slab->free_list); free(slab->memory); free(slab); } int main() { Slab* slab = create_slab(10); if (!slab) { printf("Failed to create slab\n"); return 1; } void* obj1 = allocate_object(slab); void* obj2 = allocate_object(slab); printf("Allocated objects: %p, %p\n", obj1, obj2); free_object(slab, obj1); free_object(slab, obj2); destroy_slab(slab); return 0; } ``` This code defines a simple slab allocator that manages a fixed number of objects of a specified size. It includes functions for creating a slab, allocating an object, freeing an object, and destroying the slab. ###
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