How to read and interpret /dev/cpu_dma_latency?

本文详细解释了如何读取和解析/dev/cpu_dma_latency文件,这是一个与CPU QoS延迟目标相关的内核接口。默认情况下,Red Hat Enterprise Linux 7将其设置为2000微秒,可通过hexdump命令查看其原始值。当运行如'tuned'等应用并启用'latency-performance'配置文件时,该值可能会发生变化,以实现更低的延迟。

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How to read and interpret /dev/cpu_dma_latency?

 SOLUTION 已验证 - 已更新 2018年五月29日19:35 - 

English 

环境

Red Hat Enterprise Linux 7

问题

  • Reading /dev/cpu_dma_latency from userspace / user mode is not clarified in kernel sources in 'Documentation/power/pm_qos_interface.txt'

  • reading /dev/cpu_dma_latency prints gibberish

Raw

# cat /dev/cpu_dma_latency
�5w

决议

Reading /dev/cpu_dma_latency returns the raw value for the cpu QoS latency target in microseconds. Since this value is "raw" (not encoded as text) you can read it with something like hexdump. By default on Red Hat Enterprise Linux 7 it is set to 2000 seconds.

Raw

# hexdump -C `/dev/cpu_dma_latency`
00000000  00 94 35 77                                       |..5w|
00000004

# echo $(( 0x77359400 ))
2000000000

This is set in the kernel source code in 'include/linux/pm_qos.h'

Raw

#define PM_QOS_CPU_DMA_LAT_DEFAULT_VALUE    (2000 * USEC_PER_SEC)

When some application such as for example 'tuned' with profile 'latency-performance' is running, then you will see a different value such as:

Raw

  # hexdump -C `/dev/cpu_dma_latency`
  00000000  01 00 00 00                                       |....|
  00000004

The 'latency-performance' profile of tuned uses "force_latency=1" which writes '1' to /dev/cpu_dma_latency. Zero would completely disable some power management frequency and voltage scaling depending on cpu hardware capabilities. A value of "1" is the lowest possible latency target before completely disabling some power management functionality.

For more details regarding latency requirements and power management please refer to:

Are hardware power management features causing latency spikes in my application?

<think>嗯,用户遇到了一个_pickle.UnpicklingError错误,在读取preprocessed_eeg_training.npy文件时提示“Failed to interpret file as a pickle”。我需要先理解这个错误的原因,然后给出解决方案。 首先,回忆一下pickle模块的作用。pickle用于Python对象的序列化和反序列化,当加载一个pickle文件时,如果文件损坏或不兼容,就会抛出UnpicklingError。常见的错误原因可能有文件损坏、Python版本不兼容、pickle协议版本不一致,或者对象定义缺失。 用户提到的是读取.npy文件,但通常.npy文件是用numpy的save函数保存的,而不是pickle。不过,如果用户错误地用pickle去加载numpy的.npy文件,就会导致这个错误。比如,可能用户用了pickle.load()而不是numpy.load()来读取文件,这样解释器会尝试将.npy文件作为pickle文件解析,自然出错。所以第一个要检查的是用户是否正确使用了numpy的加载方法。 另外,如果文件确实是用pickle保存的,但保存和加载时的Python版本或库版本不一致,也可能导致问题。比如,高版本Python生成的pickle文件在低版本中加载时会出错。或者,文件在保存过程中被截断或修改,导致数据损坏。 根据提供的引用,用户之前遇到的类似错误可能与xlwings或YOLO训练有关,但当前问题涉及的是.npy文件。需要确认用户是否在正确使用numpy库。例如,正确的读取方式应该是: import numpy as np data = np.load('preprocessed_eeg_training.npy') 如果用户错误地使用了pickle模块,比如: import pickle with open('preprocessed_eeg_training.npy', 'rb') as f: data = pickle.load(f) 这就会导致错误,因为.npy不是pickle格式。这时候需要纠正加载方法,改用numpy的load函数。 如果文件本身确实是pickle格式,但扩展名错误地命名为.npy,或者保存时使用了numpy的save函数,但用户尝试用pickle加载,也会有问题。numpy的save函数默认使用自己的格式,可能包含pickle的部分内容,但整体结构不同,所以需要确认保存和加载的方式是否匹配。 另外,可能的文件损坏情况,比如下载不完整、存储介质故障等,需要检查文件的MD5哈希或重新获取文件。还有可能是权限问题导致文件无法正确读取。 总结可能的解决步骤: 1. 确认加载方式是否正确,使用numpy.load而不是pickle.load。 2. 检查文件是否损坏,尝试重新下载或获取文件。 3. 确认Python和库的版本是否一致,尤其是numpy的版本。 4. 如果文件确实是pickle格式,确保加载时的环境与保存时一致,包括类定义等。 5. 使用更稳定的文件格式如HDF5或JSON,避免pickle的兼容性问题。 需要将这些步骤整理成用户容易理解的形式,分点说明原因和解决方法,并引用提供的参考资料中的相关案例,比如引用[1]提到的安装软件和操作步骤,引用[2]、[3]、[4]中关于STACK_GLOBAL错误的解决方法,可能与Python版本或代码环境有关。</think>### _pickle.UnpicklingError 错误原因及解决方案 #### 错误原因分析 1. **文件格式不匹配** `.npy` 文件是 NumPy 的二进制存储格式,需使用 `numpy.load()` 加载。若误用 `pickle.load()` 读取,会触发格式解析错误[^1][^2]。 2. **文件损坏** 文件可能因下载中断、存储错误或传输问题导致数据不完整,无法被正常解析[^3]。 3. **Python 环境不兼容** - 不同 Python 版本或库版本生成的 `.npy`/`.pkl` 文件可能存在兼容性问题(如 Python 3.8 生成的文件在 Python 3.6 中加载失败)。 - 对象定义缺失(如自定义类未在加载环境中定义)[^2][^3]。 --- #### 解决步骤 1. **检查文件加载方式** 确保使用 `numpy.load()` 读取 `.npy` 文件: ```python import numpy as np data = np.load("preprocessed_eeg_training.npy", allow_pickle=True) # 添加 allow_pickle 参数 ``` 2. **验证文件完整性** - 重新下载或从备份恢复文件。 - 检查文件大小是否与原始文件一致。 - 使用哈希校验(如 MD5)确认文件未损坏。 3. **统一环境版本** - 确保生成和加载文件的 Python 版本、NumPy 版本一致。 - 更新库:`pip install --upgrade numpy`。 4. **修复依赖缺失问题** 若文件包含自定义对象(如 PyTorch 模型),确保加载环境中已定义相关类[^4]。 5. **转换文件格式(长期建议)** 避免使用 `.pkl`,改用更稳定的格式: - **HDF5**: 适合大型科学数据 ```python import h5py with h5py.File("data.h5", "w") as f: f.create_dataset("eeg_data", data=data) ``` - **CSV/JSON**: 适合结构化数据 --- #### 引用关联案例 - **STACK_GLOBAL 错误**:常见于跨版本加载或代码环境不一致,需检查 Python 版本和对象定义[^3]。 -
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