[Linux] 服务器CPU信息
(1)查看CPU信息(型号)
cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c
输出:可以看到有128个虚拟CPU核心,型号是后面一串
128 Intel(R) Xeon(R) Platinum 8336C CPU @ 2.30GHz
(2)查看物理CPU个数
cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l
输出:我们实验室服务器只有两个物理CPU,垃圾。
2
(3)查看每个物理CPU中core的个数(即实际核数)
cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq
输出: 一个CPU实际核数只有32。
cpu cores : 32
(4)虚拟核心
输出中,显示了 CPU(s): 128,这意味着系统实际上识别到128个虚拟CPU或线程数,而不是物理CPU核心数量。这个现象通常由以下几个原因造成:
-
超线程技术(Hyper-Threading)
-
处理器 Intel Xeon Platinum 8336C 支持 超线程技术(Hyper-Threading,HT)。每个物理核心可以通过 HT 支持多个线程。
-
每个物理核心 (Core(s) per socket: 32) 可以运行 2 个线程 (Thread(s) per core: 2)。
-
因此,2 个物理 CPU 插槽(Socket(s): 2)和每个插槽 32 个核心就提供了 32 * 2 = 64 个线程(每个物理核心有 2 个线程)。
-
因此,在两个 CPU 插槽上,系统总共有 64 * 2 = 128 个虚拟核心(线程)。
-
-
虚拟 CPU 数量与物理核心数量的差异
-
物理 CPU 插槽数量:2
-
每个 CPU 插槽的核心数:32
-
每个核心支持线程数:2(超线程)
-
所以,系统看到的 128 个虚拟 CPU 是因为启用了超线程(Hyper-Threading),它使得每个物理核心能够处理两个独立的线程。
-
-
NUMA 配置(用于CPU间数据交换的组)
-
输出中显示有 2 个 NUMA 节点:
-
NUMA node0 CPU(s): 0-31, 64-95
-
NUMA node1 CPU(s): 32-63, 96-127
-
这意味着两个 NUMA 节点分别使用了不同的 CPU 范围。例如,节点0包含 0-31 和 64-95 的 CPU 核心,而节点1包含 32-63 和 96-127 的 CPU 核心。NUMA 配置表示内存访问策略和 CPU 核心的关联,也对并行计算有影响,特别是在大型多线程计算中。
-
(5)lscpu查看一些信息(包括 cache 和 cpu)
部分输出如下:
CPU(s): 128
Core(s) per socket: 32
Thread(s) per core: 2
Socket(s): 2 // 这里的socke指的是实际CPU数量
L1d: 3 MiB (64 instances)
L1i: 2 MiB (64 instances)
其中L1d cache有64个实例,也就是说我每个物理core都有一个自己的L1d,大小都为3MiB。每个物理核心(Core)有独立的 L1d 和 L1i 缓存。两个逻辑核心(Hyper-Threading)共享同一个物理核心的 L1d 和 L1i 缓存。
相关文章:
[Linux] 服务器CPU信息
(1)查看CPU信息(型号) cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c输出:可以看到有128个虚拟CPU核心,型号是后面一串 128 Intel(R) Xeon(R) Platinum 8336C CPU 2.30GHz(2&…...
MySQL——数据类型
一、常见的数据类型及分类 其中上述的数值类型包含了整形和浮点型,文本、二进制类型主要是字符串类型。 整数类型(Integer Types): TINYINT:范围为-128到127或0到255(无符号),用于…...
《AI赋能自由职业:开启竞争力提升新征程》
在当今数字化时代,AI技术为自由职业者带来了前所未有的机遇,使其能够在激烈的市场竞争中脱颖而出。以下是自由职业者借助AI提升自身竞争力的几种方法。 利用AI优化工作流程,提高效率 自动化任务处理:自由职业者可以借助自动化工具…...
Excel转Json编辑器工具
功能说明:根据 .xlsx 文件生成对应的 JSON 文件,并自动创建脚本 注意事项 Excel 读取依赖 本功能依赖 EPPlus 库,只能读取 .xlsx 文件。请确保将该脚本放置在 Assets 目录下的 Editor 文件夹中。同时,在 Editor 下再创建一个 Exc…...
创建型设计模式、结构型设计模式与行为型设计模式 上下文任务通用方案 设计模式 大全
设计模式(Design Pattern)是一种面向对象编程的思想,分为创建型模式、结构型模式与行为型模式三大类,它们提供了在特定上下文中解决常见任务的通用方案,旨在让程序(软件)具有更好的特点…...
Mac 环境 VVenC 编译与编码命令行工具使用教程
VVenC VVenC 是一个开源的高效视频编码器,专门用于支持 H.266/VVC (Versatile Video Coding) 标准的编码。H.266/VVC 是继 HEVC (H.265) 之后的新一代视频编码标准,主要目的是提供比 HEVC 更高的压缩效率,同时保持或提高视频质量。H.266/VVC…...
如何在 Ubuntu 22.04 上部署 Nginx 并优化以应对高流量网站教程
简介 本教程将教你如何优化 Nginx,使其能够高效地处理高流量网站。 Nginx 是一个强大且高性能的 Web 服务器,以其高效处理大量并发连接的能力而闻名,这使得它成为高流量网站的流行选择。 正确优化 Nginx 可以显著提高服务器的性能࿰…...
springcloud各个组件介绍
Spring Cloud 是一系列框架的集合,它基于 Spring Boot 提供了在分布式系统(如配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、一次性令牌、全局锁、领导选举、分布式会话和集群状态)中快速构建一些常见模式的工具。下面是对 Sprin…...
HTML5实现好看的喜庆圣诞节网站源码
HTML5实现好看的喜庆圣诞节网站源码 前言一、设计来源1.1 主界面1.2 圣诞介绍界面1.3 圣诞象征界面1.4 圣诞活动界面1.5 圣诞热度界面1.6 圣诞纪念界面1.7 联系我们界面 二、效果和源码2.1 动态效果2.2 源代码 源码下载结束语 HTML5实现好看的喜庆圣诞节网站源码,圣…...
《学习之道》
《学习之道》主要讲述了以下内容: 学习的原理 大脑的两种认知模式:介绍了专注模式和发散模式。专注模式适合集中精力解决具体问题、进行深度理解和记忆推理,但长时间使用易疲惫和陷入思维定式;发散模式则让大脑在更广泛的认知网…...
【Unity3D】ECS入门学习(十一)ComponentSystem、JobComponentSystem
ComponentSystem:仅支持主线程执行,不支持多线程,并且无法使用SystemBase介绍的扩展方法。 using Unity.Entities; using Unity.Transforms; using Unity.Mathematics;/// <summary> /// 仅主线程执行,不支持多线程 /// &l…...
力扣刷题:栈和队列OJ篇(上)
大家好,这里是小编的博客频道 小编的博客:就爱学编程 很高兴在CSDN这个大家庭与大家相识,希望能在这里与大家共同进步,共同收获更好的自己!!! 目录 1.用队列实现栈(1)题目…...
XGPT用户帮助手册
文章目录 2024 更新日志2024.12.272024.12.29 摘要 本文详细介绍了XGPT软件的功能及发展历程。XGPT是一款融合了当前最先进人工智能技术的多模态智能软件,专为国内用户优化设计。除了强大的智能问答功能外,XGPT还结合日常办公和科学研究的需求࿰…...
Oracle 数据库 dmp文件从高版本导入低版本的问题处理
当前有个需求是将oracle 19c上的数据备份恢复到oracle 11g上使用。我们通过exp命令远程进行备份,然后通过imp进行恢复时出现IMP-00010: not a valid export file, header failed verification报错。 这是数据库版本问题,在使用exp命令导出的时候使用的客…...
ShardingSphere-Proxy分表场景测试案例
快速入门文章参考:《ShardingSphereProxy:快速入门》 基于K8S部署文章参考:《基于K8s部署ShardingSphere-Proxy》 基于golang的测试用例参考:《ShardingSphere-Proxy 连接实战:从 Golang 原生 SQL 到 GORM 的应用》 背景 我们…...
学技术学英文:Tomcat的线程模型调优
导读: tomcat 线程调优关键需要理解下面这几个参数: 1. maxConnections 描述:指定服务器能够同时接受和处理的最大连接数。也就是说,服务器在任何时候都能处理的最大并发连接数。作用:限制服务器在任何给定时间点能…...
创建flutter项目遇到无法连接源的问题
Flutter 环境信息 Flutter版本: 3.19.4 (channel stable) Framework: revision 68bfaea224 (2024-03-20) Engine: revision a5c24f538d Dart: 3.3.2 DevTools: 2.31.1 项目基本信息 项目路径: D:\F\luichun 域名: www.luichun.com.cn 支持平台: android, web, windows 项目创…...
MAC系统QT图标踩坑记录
MAC系统QT图标踩坑记录 1. 准备图标1.1 方法一:下载准备好的图标1.2 方法二:自己生成图标1.2.1 准备一个png文件1.2.2 用sips生成不同大小的图片1.2.3 用iconutil生成图标文件 2. 配置图标2.1. 把图标改命成自己想要的名字,如icon.icns&#…...
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)详解:原理和python实现(中英双语)
中文版 TF-IDF算法详解:理解与应用 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是信息检索与文本挖掘中常用的算法,广泛应用于搜索引擎、推荐系统以及各种文本分析领域。TF-IDF的核心思想是通过计算一个词在文档中的重要…...
【竞技宝】CS2:HLTV2024职业选手排名TOP15-xantares
北京时间2024年12月30日,HLTV年度选手排名正在持续公布中,今日凌晨正式公布了今年的TOP15选手为EternalFire战队的xantares选手。 选手简介 xantares是一名来自于土耳其的CS职业选手,出生于1995年,今年已经29岁。早在2012年&…...
基于以太网转换器的工业交换机接入方案提升数据传输效率与稳定性
一、项目背景 某中型自动化生产企业现有3条生产线,核心控制设备采用10套西门子S7-200 SMART CPU SR40 PLC,负责生产线配料、输送、检测等全流程控制。随着企业数字化升级推进,需实现PLC与上位机、触摸屏的数据实时交互,接入工厂简…...
手把手教你用W25Q32 SPI Flash:从波形图看懂擦除、写入和读取(附完整代码)
手把手教你用W25Q32 SPI Flash:从波形图看懂擦除、写入和读取(附完整代码) 在嵌入式开发中,SPI Flash存储器因其高性价比、大容量和简单接口而广受欢迎。W25Q32作为一款32Mb的SPI Flash芯片,被广泛应用于物联网设备、消…...
从0到1:企业级AI项目迭代日记 Vol.29|自然语言变工作流:Agent 自动拼装子图的实现路径
把一件复杂的事做简单,有两种方式:降低门槛,或者让别人替你做。团队选择了后者。那个“别人”,是我们自己的 AI。一、工作流太难配,所以让 Agent 来配昨天上线了工作流初版,可视化节点编排,支持…...
别再只用labelme了!用ENVI 5.3的ROI工具给遥感影像打深度学习标签,保姆级避坑指南
遥感影像标注革命:ENVI ROI工具在深度学习标签制作中的专业实践 引言 在遥感影像分析与深度学习模型训练的工作流中,数据标注环节往往成为制约效率提升的关键瓶颈。传统标注工具如labelme虽然在小尺寸自然图像处理中表现出色,但当面对动辄数G…...
JiYuTrainer:在极域电子教室中重获电脑控制权的终极方案
JiYuTrainer:在极域电子教室中重获电脑控制权的终极方案 【免费下载链接】JiYuTrainer 极域电子教室防控制软件, StudenMain.exe 破解 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ji/JiYuTrainer 你是否曾在机房上课时,被极域电子教室的全屏广播困…...
ARM裸机开发:从异常处理到协作式调度器的实战指南
1. 项目概述:从“异常”切入,理解ARM裸机开发的本质如果你刚开始接触ARM嵌入式开发,可能会觉得“异常”这个词有点吓人,听起来像是程序出了什么大问题。但恰恰相反,在ARM裸机开发的世界里,“异常”是系统与…...
【Perplexity词组搭配查询权威基准测试】:覆盖医学/法律/工程三大垂直领域,17项指标碾压传统n-gram方法(数据已通过ACL评审)
更多请点击: https://intelliparadigm.com 第一章:Perplexity词组搭配查询权威基准测试概览 Perplexity(困惑度)作为衡量语言模型预测能力的核心指标,其在词组搭配(collocation)查询任务中的表…...
定向井轨迹控制关键技术:200℃高温定向传感器的随钻测量应用指南
一、引言 定向井钻井技术是现代油气资源开发的核心支撑技术之一,通过精确控制井眼轨迹,可以实现从地表向地下油气藏的精准穿藏,最大化油气产量和采收率。200℃定向传感器作为随钻测量系统的核心感知器件,在深井、超深井以及复杂结…...
从COCO到自定义:用Labelme为YOLOv8-Pose制作关键点数据集的完整避坑指南
从COCO到自定义:用Labelme为YOLOv8-Pose制作关键点数据集的完整避坑指南 在计算机视觉领域,关键点检测技术正逐渐成为工业界和学术界的热点研究方向。不同于传统的目标检测任务,关键点检测不仅需要定位物体位置,还要精确识别物体内…...
ACAP架构解析:从FPGA到自适应计算,如何突破冯·诺依曼瓶颈
1. 从FPGA到ACAP:一场计算范式的静默革命作为一名在硬件加速领域摸爬滚打了十几年的工程师,我见过太多“颠覆性”产品的发布,其中不少最终都归于沉寂。但2018年赛灵思(Xilinx)发布ACAP(自适应计算加速平台&…...
