cpu

在计算机系统中，CPU是核心组件，负责执行程序中的指令。为了更好地理解系统的运行状况，我们需要关注CPU的各种状态信息。本文将详细介绍这些状态信息，并以具体示例进行解释。

线上问题定位，相对比较简单，难点主要在于保留现场，有了现场就能快速定位问题，以下是二种常用排查方式。

整个严格模式的通病就是：如果内存限制太严格，会导致任务容易挂掉，会有大量的沟通成本；CPU 限制太严格，任务的计算性能不佳，同时集群的资源利用率会低。

现代CPU为了提高指令执行的速度和吞吐率，提升系统性能，不仅一直致力于提升CPU的主频，还实现了多种ILP(Instruction-Level Parallelism 指令级并行)技术，如超流水线、超标量、乱序执行、推测执行、分支预测等。

虽然大/小核的设计并不是什么新鲜的产物，但不得不说，这种能够实现工作性能与功耗之间平衡的设计思路，的确有着很强的优势，尤其是在企业的办公场景中，优势更加明显。

我们使用 parallelStream() 方法将列表转换为并行流，再使用 reduce() 方法对整数列表进行 reduce 操作，并使用 Integer::sum 作为合并函数 combiner，将并行计算的结果合并。

分析CPU性能问题时，可以采用从全局到局部的方法，先从整体去看CPU的使用情况，缩小排查范围，在性能工具选择上，使用支持指标较多的工具，这样可以一次看到更多的指标，可以通过以下步骤快速定位。

硬中断是由硬件设备发送给CPU的一种中断信号。这可以是来自外部设备（如磁盘、网络接口卡、键盘）的信号，需要CPU的处理。软中断是由软件生成的中断信号，通常是由内核或操作系统的组件触发的，而不是外部硬件设备。

在高性能计算应用中，我们可以将并行的任务分配到不同的NUMA节点上。这样，每个任务可以在本地内存中访问数据，避免了访问远程内存的开销，从而提高了计算的效率。

为了帮助业务降低资源使用成本，小红书容器团队从 2022 年开始规模化落地混部技术，提升集群 CPU 利用率。截止目前，混部集群 CPU 利用率均值可达 45% 以上，为业务提供数百万核时的算力成本优化。

执行失效也不是一个简单的操作，它需要处理器去处理。另外，存储缓存（Store Buffers）并不是无穷大的，所以处理器有时需要等待失效确认的返回。这两个操作都会使得性能大幅降低。为了应付这种情况，引入了失效队列。

来源：格隆汇英特尔(INTC.US)涨3.35%，报41.97美元。在Supercomputing 2023会议上，英特尔也提供了有关其最新HPC和AI计划的大量更新，包括有关第五

微处理器，也称为中央处理单元(CPU)，是电子设备的大脑。它们执行指令并执行计算，这使得它们对于任何计算系统的运行都至关重要。另一方面，GPU是专门为处理复杂的图形计算而设计的处理器。

英特尔上写希望尽量在其CPU上运行AI推理负载。只是最大的问题在于，考虑到目前最先进的生成式AI模型需要大量算力才能把对提示词的响应延迟控制在可以接受的范围之内，所以用CPU跑AI推理似乎仍不具备可行性。

今天借助我手头的一枚老旧的 CPU Intel(R) Core(TM) i5-7200U CPU @ 2.50GHz 2.71 GHz。咱们深入地介绍了 Intel 的 CPU 命名规则。了解了命名规则有助于你快速判断一颗 CPU 的大概的性能。不过如果你是一名发烧友，还是建议你搜索天梯图来了解每个 CPU 的排名情况。