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  • Python/Pycharm内存和CPU分配以提高运行速度?
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    2021-01-14 21:13:29

    尝试用不同的python分类方法运行非常密集的nla程序。在

    程序的运行需要几天时间,因此,我正在尝试为程序分配更多的容量。然而,我并不真正理解我是否做了正确的事情,因为在我的新分配中,python代码并没有明显更快。在

    以下是关于我笔记本的一些信息:

    我有一台运行Windows10的笔记本电脑,搭载英特尔酷睿i7,4核(8个逻辑处理器)@2.5GHz,32GB物理内存。在

    我做了什么:

    我在vmoptions文件中更改了一些参数,现在看起来是这样的:-Xms30g

    -Xmx30g

    -Xmn30g

    -Xss128k

    -XX:MaxPermSize=30g

    -XX:ParallelGCThreads=20

    -XX:ReservedCodeCacheSize=500m

    -XX:+UseConcMarkSweepGC

    -XX:SoftRefLRUPolicyMSPerMB=50

    -ea

    -Dsun.io.useCanonCaches=false

    -Djava.net.preferIPv4Stack=true

    -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError

    -XX:-OmitStackTraceInFastThrow

    我的问题:

    但是,正如我所说的,我的代码运行速度并不快。除此之外,如果我调用taskmanager,我可以看到pycharm通常使用80%的内存,而0%的CPU,python使用20%的CPU和0%的内存。在

    我的问题:

    为了让python代码的运行速度更快,我需要做些什么?

    我是否可能需要为pycharm或python分配更多的CPU?

    向pycharm分配内存与python解释器的运行时之间有什么联系?在

    非常感谢=)

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  • Hyper-V虚拟化CPU分配探讨

    千次阅读 2021-08-06 10:01:41
    我的虚拟化CPU分配比达到4:1,会不会引起CPU资源过载?我只给虚机分配了物理核数一半的虚拟CPU,但是CPU时间一直在70%左右,而另外一台物理机上的虚拟CPU分配达到3:1,但是CPU使用率也才30%左右,这怎么回事?我们在...

    开始之前,先看看物理机的CPU如何调度

    我该为我的物理服务器分配多少虚拟CPU给虚机才合理,分配比1:1,2:1,听说还可以到8:1?

    我的虚拟化CPU分配比达到4:1,会不会引起CPU资源过载?

    我只给虚机分配了物理核数一半的虚拟CPU,但是CPU时间一直在70%左右,而另外一台物理机上的虚拟CPU分配达到3:1,但是CPU使用率也才30%左右,这怎么回事?

    我们在规划Hyper-V或者其他虚拟化资源的时候,十有八九会为诸如此类的问题抓耳饶腮。虚拟化和云计算的目标之一是能将计算资源池化,动态为虚机分配CPU资源和其他资源,当一台物理机上运行多个虚机实例时,这种动态使用CPU的效果就更加明显了。

    在虚拟化世界里,虚机CPU该如何分配一直是个没有标准答案的问题。今天这篇文章我们将回归本质去了解Hyper-V虚拟化平台如何分配CPU,希望大家对Hyper-V CPU资源规划原则和方法有个初步的认识。

    在开始之前,我们先了解CPU是如何处理任务(也即进程),先回看单核CPU的时代CPU是如何处理多个任务的。CPU核使用线程(线程是一系列的CPU指令)处理任务,单核CPU在某一时刻只能开一个线程处理一个任务,如果有更高优先级的任务需要处理时,CPU会暂停当前的线程,然后开另外一个线程处理新的任务。假设我在一段时间T内要处理2个任务:任务a和任务b,任务b比任务a具有更高的优先级。一开始CPU核开线程A处理任务a,在t1时间段处理任务a时,任务b具有更高的优先级,于是任务b中断CPU后,CPU暂停线程A,然后为任务b开线程B,在t2时间段任务b处理完毕,关闭线程B,再继续线程A在时间段t3完成任务a的处理。如果任务b的优先级不比任务a高,则需要线程处理完任务a后再为任务b开线程,在这段过程中我们可以小结出如下几点:如果只有一个CPU核(非超线程)在某一时刻只能开一个线程,单核CPU采用逐个处理的方式处理多个任务,由操作系统任务管理器负责线程的管理。

    活动的线程在处理任务时都会用到100%的CPU,线程处于非活动状态时,CPU时间降到0,因此线程只有0或100% CPU时间,不会出现2个数值之间的CPU时间。

    我们在操作系统计数器里看到的CPU时间是时间T内的CPU时间的平均值,如图1所示,其实可以用长方形面积来表示:横轴表示长方形的长度,实际为测量时间间隔(Interval);纵轴表示长方形的宽,实际为CPU时间(0或100),CPU在时间T内的理论总时间(活动和非活动)为T*1=T,线程A的时间为(t1+t3)*1= t1+t3,而线程B的时间为t2*1=t2,因此我们说在时间T内,CPU的使用时间是[(t1+ t2+t3)/T]*100%。

    6112877e8a2e9d8f0142490f878c1d2a.png

    图1 单线程处理多个任务

    今天的CPU已经具备多核以及超线程技术,所以多个核在某一时刻可以开多个线程去处理多个任务,对于某个核(不启用超线程)来说,其处理机制不变。但是多核多线程环境里,其他高优先级的任务不需要中断被占用的CPU核来为自己开线程,对于同等优先级的任务也无须等待被占用的CPU核处理完当前任务后为自己开线程,而是利用空闲的CPU核为自己开线程,如图2所示。对于多核CPU的每个核来说,处理的机制和单核CPU一样,计算CPU实际使用时间的方法一样,只不过CPU的时间是多个核的时间总和(N核CPU可以将CPU时间这个长方形的宽增加N倍),线程的管理同样由操作系统任务管理器负责。

    0f66b5567a81296a209d40feba672f31.png

    图2 多核处理多个任务

    Hyper-V虚拟化环境CPU的分配和调度

    在物理环境中,WindowsServer使用以上的机制为任务进程开启、暂停或者关闭线程,WindowsServer承担着CPU管理员的角色,负责管理处理任务的线程。而在虚拟化环境中,因为CPU的调度和管理转移到了虚拟化软件层,所以虚拟化软件承担着CPU管理员的管理角色,负责所有分区操作系统里(包含父分区和子分区)线程的管理。进一步看,父分区和子分区的线程都由虚拟化软件的线程调度器一管理,Hyper-V线程调度程序和物理环境中的操作系统任务管理器承担的角色相当。在虚机系统要处理某个任务时,虚拟化层线程调度器为虚机在某一个或者多个逻辑核里启动一个或者多个线程,如图3所示。

    1d47f256b66a70a4557cf5b32b97bea8.png

    图3 虚拟化平台CPU逻辑核的分配

    如果在调度那一刻有足够的可用的核,那么线程调度器可以随机在某个可用的核里开线程,但是如果当前没有可用的核,那么这个线程将在线程调度器排队等候,直到有空闲的核释放出来,如图4所示。

    846f9e8a171efcd05d9fd66aa222fcc6.png

    图4 线程调度器队列

    需要明确的是,并不是在虚机设置里分配给某台虚机几个虚拟CPU,这几个虚拟CPU在虚机生命周期内就绑定给了这台虚机了,更像是将CPU“租用”给虚机,而且这种“租赁”周期和“租赁”的CPU核都不是确定的。因此为虚机分配的线程运行的逻辑核是动态的,而不会是固定的,比如在t1时刻虚机当前分配了两个线程运行在逻辑核1和5里,由于逻辑核被其他线程中断等原因,在t2时刻这两个线程可能运行在逻辑核可能是2和4里,也就是说,每个逻辑核运行的线程是随机的。线程调度器掌握着逻辑核分配权,在接到虚机任务请求后为虚机线程运行分配逻辑核,但是不由虚机选择运行在哪个逻辑核里。

    在了解了CPU核如何处理线程、如何测算CPU时间以及Hyper-V虚拟化平台CPU分配规则后,我们知道CPU时间取决于任务线程的数量、线程繁忙程度、任务处理时间。实际生产环境的应用类型种类繁多,应用进程所使用的线程的数量、线程繁忙程度、任务处理时间都不同。

    在物理机上运行低负载应用虚机时,即使虚拟化比较高,比如在一台20核服务器上给20台运行的虚机分配超过40个虚拟CPU(虚拟化比2:1),由于虚机任务的线程少,而且任务处理时间很短,CPU核在一定时间周期内能够依次运行多个虚机的线程,大部分的核只在少部分时间里处理这些应用的进程就足够了,因此我们在物理机的系统里观察到的CPU使用时间往往是图5这种状态。

    b07ffdd9dda4233fe29440c18bd8ed92.png

    图5 低负载虚机CPU使用时间

    在物理机上运行高负载应用虚机时,即使虚拟化比不高,比如在一台20核服务器上给5台运行的虚机分配超过20个虚拟CPU(虚拟化比1:1),由于虚机任务的线程多、线程繁忙,而且任务处理时间较长,CPU核在一定时间周期内能够依次运行不多的虚机线程,需要用到大部分的核以及它们大部分的时间,因此我们在物理机的系统里观察到的CPU使用时间往往是图6这种状态。

    c4ef429df6ae8df38c961477a653eca9.png

    图6 高负载虚机CPU使用时间

    在具备一定数量的虚机,而且虚机运行的应用多元化的时候,应用进程所使用的线程的数量、线程繁忙程度、任务处理时间都是变化而且难以精确测量的指标,所以我们要获得合适的CPU分配比,可以在前期需要根据实际负载进行粗略评估,在后期按照云平台调度接口进行优化或横向扩展。我们在规划的时候可以根据虚拟化平台的用途进行不同的评估:在可以收集到数据中心负载性能的环境里,比如用户自己的数据中心,可以使用微软提供的Microsoft Assessment andPlanning(MAP)工具对服务器的负载进行一段合理的时间的收集,以此为依据来确定合理的硬件资源和虚拟化比。

    在无法收集和预测负载类型和负载性能情况时,比如在IDC或者托管环境里,不能使用MAP提前分析和规划,则可以考虑使用行业中的一些CPU基准测评软件进行评估。

    当然,无论最初怎么设计和规划,都无法获得精确的分配比,一定要充分利用起Hyper-V的性能优化,在物理环境出现CPU使用率较高的时候,可以考虑使用实时迁移进行性能的平均分配。

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  • 实验2
  • Win10 多cpu分配技巧

    千次阅读 2019-07-19 11:41:20
    当你的电脑有个程序在处理很占cpu的长时间操作比如Unity烘焙场景,如果你啥都不设置程序就会强制使用所有的cpu,导致你不能干其他的事情。这时打开任务管理器(Ctrl + Alt + Del) => 选择详细信息 ,然后找到那个...

    当你的电脑有个程序在处理很占cpu的长时间操作比如Unity烘焙场景,如果你啥都不设置程序就会强制使用所有的cpu,导致你不能干其他的事情。这时打开任务管理器(Ctrl + Alt + Del) => 选择详细信息 ,然后找到那个占cpu的程序,右键=>设置相关性
    这时你会看到cpu列表,笔者的cpu是12核的所以可以看到有CPU0 ->CPU11,默认是都勾选的,你可以取消几个给其他程序用。
    在这里插入图片描述
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  • 然后CPU分配成了一个问题,因此上网查了下,有两种说法: 方案1: 有说虚拟机处理器设置页面的“处理器数量”指的是“核心数”,“每个处理器的内核数量”是超线程数量。按照这种说法,那么我们比如要分配6核12...

    最近搞了个12核24线程的服务器CPU,加上华南金牌的主板,配了64G的内存,有点飘。然后用VMWARE14建了好几个虚拟机,多开耍耍。然后CPU的分配成了一个问题,因此上网查了下,有两种说法:

    方案1:

    有说虚拟机处理器设置页面的“处理器数量”指的是“核心数”,“每个处理器的内核数量”是超线程数量。按照这种说法,那么我们比如要分配6核12线程给虚拟机,那么就得设置成:

    处理器数量:3

    每个处理器的内核数量:4

    但是选择“处理器数量”时,超过2的值会有个警告(CPU 的总数已超出该主机上的限制),就算我们不管它,装完系统后,查看windows任务管理器时会发现,实际上总共的核心数只有2*4=8个核心。所以事实胜于雄辩,这种方式是不正确的。

    方案2:

    另一个说法就是,“处理器数量”跟物理主机的CPU个数一样,比如我机子上只有一颗CPU(12核24线程),那么这个就只能选1。

    那么“每个处理器的内核数量”就是核心数了,但是VMWARE没有超线程的选项,所以不管它,我们设置成:

    处理器数量:1

    每个处理器的内核数量:12

    进入虚拟机win7系统后,打开windows任务管理器,发现法分配成功,会看到12个核心:

    但是新的问题又来了,虚拟机(win7系统)分配了12个核心,那么这12个核心对的是我们物理主机12核还是12个线程呢?

    突然想到一种验证方法:用CPU跑分软件,会把CPU所有核心(及超线程)全部占满。

    那么,我们就进入虚拟机win7系统中,安装了鲁大师,只进行CPU的跑分:

    与此同时,赶紧切换到物理主机(win10系统),打开任务管理器:

    上面这个截图,是物理真机(win10系统)打开“性能”页面,把CPU利用率图形改成“逻辑处理器”来查看所有核心和线程的占用情况。通过观察,发现有12个线程占用率到达100%。

    结论:方案2正确,且WMWARE占用的是最终的“超线程”。

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