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  • 内存是重要器件之一,很多厂商致力于生产高性能内存。但是,大家对电脑内存作用真了解吗?... 根据内存条所应用主机不同,内存产品也各自不同特点。台式机内存是DIY市场内最为普遍内存,价格也相对便宜...

    内存是重要器件之一,很多厂商致力于生产高性能内存。但是,大家对电脑内存的作用真的了解吗?如果你对内存作用存在疑惑,本文即可为您解惑。此外,本文还将对内存适用类型予以探讨。小编相信,通过本文对内存的介绍,大家必定可以增进对内存的认识。那么,和小编共同往下阅读吧。

    一、内存适用类型

    根据内存条所应用的主机不同,内存产品也各自不同的特点。台式机内存是DIY市场内最为普遍的内存,价格也相对便宜。笔记本内存则对尺寸、稳定性、散热性方面有一定的要求,价格要高于台式机内存。而应用于服务器的内存则对稳定性以及内存纠错功能要求严格,同样稳定性也是着重强调的。

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    台式机内存

    笔记本内存就是应用于笔记本电脑的内存产品,笔记本内存只是使用的环境与台式机内存不同,在工作原理方面并没有什么区别。只是因为笔记本电脑对内存的稳定性、体积、散热性方面的需求,笔记本内存在这几方面要优于台式机内存,价格方面也要高于台式机内存。

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    笔记本内存

    笔记本诞生于台式机的486年代,在那个时代的笔记本电脑,所采用的内存各不相同,各种品牌的机型使用的内存千奇百怪,甚至同一机型的不同批次也有不同的内存,规格极其复杂,有的机器甚至使用PCMICA闪存卡来做内存。进入到台式机的586时代,笔记本厂商开始推广72针的SO DIMM标准笔记本内存,而市场上还同时存在着多种规格的笔记本内存,诸如:72针5伏的FPM;72针5伏的EDO;72针伏的FPM;72针伏的EDO。此几种类型的笔记本内存都已成为“古董”级的宝贝,早已在市场内消失了。在进入到“奔腾”时代,144针的伏的EDO标准笔记本内存。在往后随着台式机内存中SDRAM的普及,笔记本内存也出现了144针的SDRAM。现在DDR的笔记本内存也在市面中较为普遍了,而在一些轻薄笔记本内,还有些机型使用与普通机型不同的Micro DIMM接口内存。

    对于多数的笔记本电脑都并没有配备单独的显存,而是采用内存共享的形式,内存要同时负担内存和显存的存储作用,因此内存对于笔记本电脑性能的影响很大。

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    服务器内存

    服务器是企业信息系统的核心,因此对内存的可靠性非常敏感。服务器上运行着企业的关键业务,内存错误可能造成服务器错误并使数据永久丢失。因此服务器内存在可靠性方面的要求很高,所以服务器内存大多都带有Buffer(缓存器),Register(寄存器),ECC(错误纠正代码),以保证把错误发生可能性降到最低。服务器内存具有普通PC内存所不具备的高性能、高兼容性和高可靠性。

    二、电脑内存外观

    可能大家看了以上关于内存含义的概述还是不怎么了解内存是什么,其实内存也是存储器,只是内存不同于硬盘等存储器,比一般的硬盘灯速度更快,采用的是闪存技术,不过内存上的数据在断电后将全部清空,也就是说内存是随机存储,在计算机中开机状态下内存最为CPU与外界数据交换的桥梁,所有诸如硬盘、主板上的数据均是通过内存与CPU进行数据交换的,一般来说内存越大,对数据交换越有利,因此速度也越快些。

    其实我们只要知道内存就是暂时存储程序以及数据交换的地方,不同于硬盘,当电脑关机内存断点后,所有临时存储在内存的上的数据将全部清空,而保存在硬盘上的数据再次开机后还在,这主要是因为内存与硬盘采取的存储技术不同,内存的优点是高速但数据需要一直通电才能保存,有兴趣的朋友可以深入了解RAM与ROM数据读取与存储的关系。

    三、电脑内存的作用

    简单的说内存在电脑中的作用相当于一座桥梁,用以负责诸如硬盘主板上的数据与处理器之间数据交换与处理器。所有电脑数据都是通过内存与处理器进行交换的,可能有的朋友会想为什么数据不直接与处理器进行数据处理器与交换呢?其实大家只要了解内存就知道,内存的读取速度与存储速度是最快的,直接与主板上数据总线交换速度很慢,大家也可以将内存看作数据缓存区。

    关于内存是什么就为大家介绍到这里,目前我们可以看到的内存均是2GB以上,内存已经发展到第3代也就是DDR3,预计2014年将上市第四代DDR4

    内存。内存越大相应来说整机的速度就越快,但如果只是运行小程序,其实2G内存与8G内存是一样的,所以通常内存越大越好只是相对的,如果不是电脑中运行大程序或同时开很多程序一般2GB内存足够。

    以上便是此次小编带来的“内存”相关内容,通过本文,希望大家对内存适用类型具备一定的了解。如果你喜欢本文,不妨持续关注我们网站哦,小编将于后期带来更多精彩内容。最后,十分感谢大家的阅读,have a nice day!

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  • 内存条

    2014-08-15 21:55:00
    常见的“内存条”又有哪些类型呢? 1.内存条的诞生 当CPU在工作时,需要从硬盘等外部存储器上读取数据,但由于硬盘这个“仓库”太大,加上离CPU也很“远”,运输“原料”数据的速度就比较慢,导致CPU的生产效率大打...

    一、看懂内存条      我们平常所说的“内存”大都是指“内存条”。那么什么是“内存条”呢?常见的“内存条”又有哪些类型呢?      1.内存条的诞生      当CPU在工作时,需要从硬盘等外部存储器上读取数据,但由于硬盘这个“仓库”太大,加上离CPU也很“远”,运输“原料”数据的速度就比较慢,导致CPU的生产效率大打折扣!为了解决这个问题,人们便在CPU与外部存储器之间,建了一个“小仓库”―内存。      内存虽然容量不大,一般只有几十MB到几百MB,但中转速度非常快,如此一来,当CPU需要数据时,事先可以将部分数据存放在内存中,以解CPU的燃眉之急。由于内存只是一个“中转仓库”,因此它并不能用来长时间存储数据。      2.常见的内存条      目前PC中所用的内存主要有SDRAM、DDR SDRAM、RDRAM等三种类型。      曾经主流―SDRAM      SDRAM(Synchronous DRAM)即“同步动态随机存储器”。SDRAM内存条的两面都有金手指,是直接插在内存条插槽中的,因此这种结构也叫“双列直插式”,英文名叫“DIMM”。目前绝大部分内存条都采用这种“DIMM”结构。      随着处理器前端总线的不断提高,SDRAM已经无法满足新型处理器的需要了,早已退出了主流市场。      今日主流―DDR SDRAM      DDR SDRAM(简称DDR)是采用了DDR(Double Data Rate SDRAM,双倍数据速度)技术的SDRAM,与普通SDRAM相比,在同一时钟周期内,DDR SDRAM能传输两次数据,而SDRAM只能传输一次数据。      从外形上看DDR内存条与SDRAM相比差别并不大,它们具有同样的长度与同样的引脚距离。只不过DDR内存条有184个引脚,金手指中也只有一个缺口,而SDRAM内存条是168个引脚,并且有两个缺口。      根据DDR内存条的工作频率,它又分为DDR200、DDR266、DDR333、DDR400等多种类型:与SDRAM一样,DDR也是与系统总线频率 同步的,不过因为双倍数据传输,因此工作在133MHz频率下的DDR相当于266MHz的SDRAM,于是便用DDR266来表示。      小提示:工作频率表示内存所能稳定运行的最大频率,例如PC133标准的SDRAM的工作频率为133MHz,而DDR266 DDR的工作频率为266MHz。对于内存而言,频率越高,其带宽越大。      除了用工作频率来标示DDR内存条之外,有时也用带宽值来标示,例如DDR 266的内存带宽为2100MB/s,所以又用PC2100来标示它,于是DDR333就是PC2700,DDR400就是PC3200了。      小提示:内存带宽也叫“数据传输率”,是指单位时间内通过内存的数据量,通常以GB/s表示。我们用一个简短的公式来说明内存带宽的计算方法:内存带宽=工作频率×位宽/8×n(时钟脉冲上下沿传输系数,DDR的系数为2)。      由于DDR内存条价格低廉,性能出色,因此成为今日主流的内存产品。      过时的贵族―RDRAM      RDRAM(存储器总线式动态随机存储器)是Rambus公司开发的一种新型DRAM。RDRAM虽然位宽比SDRAM及DDR的64bit窄,但其时钟频率要高得多。      从外观上来看,RDRAM内存条与SDRAM、DDR SDRAM内存条有点相似。      从技术上来看,RDRAM是一种比较先进的内存,但由于价格高,在市场上普及不是很实际。如今的RDRAM已经退出了普通台式机市场。      3.内存的封装      目前内存的封装方式主要有TSOP、BGA、CSP等三种,封装方式也影响着内存条的性能优劣。      TSOP封装:TOSP(Thin Small Outline Package,薄型小尺寸封装)的一个典型特点就是在封装芯片的周围做出很多引脚。TSOP封装操作方便,可靠性比较高,是目前的主流封装方式。      BGA封装:BGA叫做“球栅阵列封装”,其最大的特点就是芯片的引脚数目增多了,组装成品率提高了。采用BGA封装可以使内存在体积不变的情况下将内存容量提高两到三倍,与TSOP相比,它具有更小的体积、更好的散热性能和电性能。

      CSP封装:CSP(Chip Scale Package,芯片级封装)作为新一代封装方式,其性能又有了很大的提高。CSP封装不但体积小,同时也更薄,更能提高内存芯片长时间运行的可靠性,芯片速度也随之得到大幅度的提高。目前该封装方式主要用于高频DDR内存。

      二、内存强档

      要进一步了解内存,以下的内容一定不能错过。其中内存的时钟周期、存取时间和CAS延迟时间是衡量内存性能比较直接的重要参数,它们都可以在主板BIOS中设置,这个问题将在以后介绍BIOS的时候详细阐述。

      1.时钟周期(TCK)

      TCK是“Clock Cycle Time”的缩写,即内存时钟周期。它代表了内存可以运行的最大工作频率,数字越小说明内存所能运行的频率就越高。时钟周期与内存的工作频率是成倒数的, 即TCK=1/F。比如一块标有“-10”字样的内存芯片,“-10”表示它的运行时钟周期为10ns,即可以在100MHz的频率下正常工作。

      2.存取时间(TAC)

      TAC(Access Time From CLK)表示“存取时间”。与时钟周期不同,TAC仅仅代表访问数据所需要的时间。如一块标有“-7J”字样的内存芯片说明该内存条的存取时间是7ns。 存取时间越短,则该内存条的性能越好,比如说两根内存条都工作在133MHz下,其中一根的存取时间为6ns,另外一根是7ns,则前者的速度要好于后 者。

      3.CAS延迟时间(CL)

      CL(CAS Latency)是内存性能的一个重要指标,它是内存纵向地址脉冲的反应时间。当电脑需要向内存读取数据时,在实际读取之前一般都有一个“缓冲期”,而 “缓冲期”的时间长度,就是这个CL了。内存的CL值越低越好,因此,缩短CAS的周期有助于加快内存在同一频率下的工作速度。

      4.奇偶校验(ECC)

      内存是一种数据中转“仓库”,而在频繁的中转过程中,一旦搞错了数据怎么办?而ECC就是一种数据检验机制。ECC不仅能够判断数据的正确性,还能纠正大多数错误。普通PC中一般不用这种内存,它们一般应用在高端的服务器电脑中。

      目前市场上主流的内存有SDRAM和DDR SDRAM,内存条品牌主要有金士顿、三星、宇瞻、富豪、现代等等。

    转载于:https://www.cnblogs.com/lirong21/p/3915746.html

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  • 【结论】 Python不支持数据类型是char 、byte类型。 Python 之禅第三 Simple is better than complex. 在 Python 中, string 中每个字符占空间大小是 8 bit=1byte。 空字符‘’占用25个byte, 长度为1...

    【结论】 Python不支持的数据类型是char 、byte类型。

    Python 之禅第三条 Simple is better than complex.

    在 Python 中, string 中的每个字符占的空间大小是 8 bit=1byte。

    空字符‘’占用25个byte, 长度为1的字符串 ‘a’ 或‘’1‘’占内存26个 byte,也就多一个字符多1个byte。

    【示例】

    import sys
    print(sys.getsizeof(''))
    print(sys.getsizeof('a'))
    print(sys.getsizeof('1'))
    print(sys.getsizeof('a1'))
    
    25
    26
    26
    27
    
    • 每个 字符char存在 ob_sval 里面的, 占大小 8bit=1byte,余下24个byte 主要来自于宏 PyObject_VAR_HEAD

    • Python 的string实现还用到了一个叫 *interned 的全局变量, 里面可以存长度为 0 或 1
      的字符串(char),可以节省空间并且加快速度。

    • 在 Python 里既没有指针也没有"裸露的数据结构" (非对象)

    总之,这样设计满足 Python 一切都是对象, Simple is better than complex的设计思想。

    【补充说明】

    Python 中的5大标准数据类型

    • Numbers (数字)
      • int(有符号整型)
      • long(长整型)
      • float(浮点型)
      • complex(复数)
    • String(字符串)
    • List(列表)
    • Tuple(元组)
    • Dictionary(字典)

    注意: string != char
    可变数据类型:列表list[ ]、字典dict{ }
    不可变数据类型:整型int、字符串str’ '、元组tuple()

    Python getsizeof()

    详见: 【Python笔记】getsizeof() & getsize() 区分

    Reference: https://www.php.cn/python-tutorials-423398.html

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  • 记得一次我在服务器上处理数据时,为了解决Pandas读取超过2000W数据就内存爆炸问题,整整用了两天时间来优化。最后通过数据转换,数据类型,迭代读取和GC机制解决了(具体方法在我博客:Python优化之使用...

    对于我这个经常用python倒腾数据的人来说,下面这个库是真·相见恨晚

    记得有一次我在服务器上处理数据时,为了解决Pandas读取超过2000W条数据就内存爆炸的问题,整整用了两天时间来优化。最后通过数据转换,数据类型,迭代读取和GC机制解决了(具体方法在我的博客:Python优化之使用pandas读取和训练千万级数据

    我一直觉得python处理大规模数据是真的不行,除非上Hadoop。直到我看到了一个叫Modin的库,才知道什么叫一行代码,解决所有问题。

     

    先说说为啥pandas这么不好用

    Pandas 是Python中常用的程序库,计算机、数据科学领域的应该都经常用。本身它是个高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具,可以说非常新手友好了。但是当数据量一旦变大时,单个内核上运行的 Pandas 就会变得力不从心,毕竟现在企业级数据单日数据量可能都是GB或者TB数量级,可能会需要分布式系统来提高性能。在默认设置下,Pandas只使用单个CPU内核,在单进程模式下运行函数,相比之下Tensorflow只需要设置GPU参数就可以多核并行了。

    速度慢并不会影响小型数据,我们甚至可能都不会注意到速度的变化。但对于计算量庞大的数据集来说,仅使用单内核会导致运行速度非常缓慢。有些数据集可能有百万条甚至上亿条数据,如果每次都只进行一次运算,只用一个CPU,速度会很慢。

    绝大多数现代电脑都有至少两个CPU。但即便是有两个CPU,使用pandas时,受默认设置所限,一半甚至以上的电脑处理能力无法发挥。如果是4核(现代英特尔i5芯片)或者6核(现代英特尔i7芯片),就更浪费了。Pandas本就不是为了高效利用电脑计算能力而设计的。


    所以从我们只是想让 Pandas 运行得更快,而不是为了特定的硬件设置而优化其工作流。这意味着我们希望在处理 10KB 的数据集时,可以使用与处理 10TB 数据集时相同的 Pandas 脚本。Modin 提供了一个优化 Pandas 的解决方案,这样数据科学工作者就可以把时间花在从数据中提取价值上,而不是花在提取数据的工具上。
     

    啥是Modin?

    Modin 是加州大学伯克利分校 RISELab 的一个早期项目,旨在促进分布式计算在数据科学领域的应用。它是一个多进程的数据帧(Dataframe)库,具有与 Pandas 相同的应用程序接口(API),使用户可以加速他们的 Pandas 工作流。

    它是一个多进程的数据帧(Dataframe)库,具有与 Pandas 相同的应用程序接口(API),使用户可以加速他们的 Pandas 工作流。据相关实验表明,在一台 8 核的机器上,用户只需要修改一行代码,Modin 就能将 Pandas 查询任务加速 4 倍。

    在Pandas中,给定DataFrame,目标是尽可能以最快速度来进行数据处理。可以使用.mean()来算出每行的平均数,用groupby将数据分类,用drop_duplicates()来删除重复项,还有很多Pandas的其他内置函数以供使用。

    之前提到,Pandas只调用一个CPU来进行数据处理。这是一个很大的瓶颈,特别是对体量更大的DataFrames,资源的缺失更加突出。

    理论上来讲,并行计算就如同在所有可用CPU内核中的不同数据点中计算一样简单。之于Pandas DataFrame,一个基本想法就是根据不同的CPU内核数量将DataFrame分成几个不同部分,让每个核单独计算。最后再将结果相加,这在计算层面来讲,运行成本比较低。

    如何提高多核系统数据处理速度。在单核系统处理过程中(左),所有10个任务都用一个CPU处理。而在双核系统中(右),每个节点处理5个任务,处理速度提高一倍。

    这其实也就是Modin的原理,将 DataFrame分割成不同的部分,而每个部分由发送给不同的CPU处理。Modin可以切割DataFrame的横列和纵列,任何形状的DataFrames都能平行处理。

    假如拿到的是很有多列但只有几行的DataFrame。一些只能对列进行切割的库,在这个例子中很难发挥效用,因为列比行多。但是由于Modin从两个维度同时切割,对任何形状的DataFrames来说,这个平行结构效率都非常高。不管有多少行,多少列,或者两者都很多,它都能游刃有余地处理。

    Pandas DataFrame(左)作为整体储存,只交给一个CPU处理。ModinDataFrame(右)行和列都被切割,每个部分交给不同CPU处理,有多少CPU就能处理多少个任务。

    上述图像只是一个简单的例子。Modin通常会用到一个分盘助手(Partition Manager),它能根据操作的种类改变分盘的大小和形状。比如说,可能需要一整行或者一整列(数据)的操作。在这种情况下,分盘助手就能对任务进行切割,再分别交给不同的CPU处理,从而找到任务处理的最优解,灵活方便。

    在并行处理时,Modin会从Dask或者Ray工具中任选一个来处理繁杂的数据,这两个工具都是PythonAPI的平行运算库,在运行Modin的时候可以任选一个。目前为止,Ray应该最为安全且最稳定。Dask后端还处在测试阶段。

    该系统是为希望程序运行得更快、伸缩性更好,而无需进行重大代码更改的 Pandas 用户设计的。这项工作的最终目标是能够在云环境中使用 Pandas。



    读取800M文件、以及对其进行各种PD操作速度对比


    Modin 项目仍处于早期阶段,但对 Pandas 来说是一个非常有发展前景的补充库。Modin 为用户处理所有的数据分区和重组任务,这样我们就可以集中精力处理工作流。Modin 的基本目标是让用户能够在小数据和大数据上使用相同的工具,而不用考虑改变 API 来适应不同的数据规模。
    在这个示例中,我们通过使用Modin,读取这个800M文件大约节省了22秒,相当于节省了74%的时间。试想一下如果有100个这样的文件需要读取,光读取文件就可以节省半个小时的时间。

     

    安装方法

    pip install 大法(记得装RAY)

    使用方法

    import modin.pandas as pd
    

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