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如何保护Linux环境下的工作负载?

IDC调研数据显示,考虑到Linux的低成本特性,在当前经济低迷时期,企业可能会增加对Linux服务器操作系统的部署  (本文共1页) 阅读全文>>

权威出处: 网络世界2010-02-08
《计算机科学与探索》2021年09期
计算机科学与探索

SWAM:SNN工作负载自动映射器

为了满足大规模脉冲神经网络(SNN)的计算需求,类脑计算系统通常需要采用大规模并行计算平台。因此,如何快速为SNN工作负载确定合理的计算节点数(即如何把工作负载合理映射到计算平台上)以获得最佳的性能、功耗等指标就成为类脑计算系统需解决的关键问题之一。首先分析了SNN工作负载特性并为其建立起计算模型;然后针对...  (本文共17页) 阅读全文>>

《计算机与网络》2012年12期
计算机与网络

帮助你构建云安全的12大技巧

1、确认现有的基础控制基础控制是企业安全理念的核心。它们包含了将近60个保护您企业最重要资产的安全控制。它们专注在确保云技术对您业务的应用,以及您...  (本文共1页) 阅读全文>>

《办公自动化》2011年03期
办公自动化

智能工作负载管理

Novell公司战略总监Richard Whitehead谈智能工作负载管理给企业带来得益处在Novell公司我们非常多...  (本文共1页) 阅读全文>>

南京大学
南京大学

基于机器学习的RocksDB存储引擎配置优化

随着大规模分布式存储技术的发展,对传统关系型数据库的改造研究成为热点,出现了诸多以RocksDB作为存储引擎的新型数据库系统。RocksDB是一种基于日志结构合并树的键值对系统,它具有化随机I/O为顺序I/O的优点,是当前大规模数据存储的首选产品。然而,RocksDB也存在存储参数不能适应工作负载变化和读性能低下的缺点。在极端环境中,RocksDB的默认参数配置会由于后台合并操作队列过长,导致出现线程阻塞甚至写停止的状况,性能大幅下降。在读性能方面,RocksDB中的读操作可能会在多个层级中发生I/O,并且不能无限制的通过增加索引和布隆过滤器加以缓解,导致不可避免的性能损失。因此,RocksDB虽然具有显著的写优势,但这些存在的问题也制约了其进一步的应用。针对上述问题,本文以建立工作负载自适应的存储引擎为目标,以机器学习技术为核心方法,对RocksDB存储引擎中的存储参数配置问题与热点数据主动缓存问题进行了深入的研究,论文主要贡...  (本文共89页) 本文目录 | 阅读全文>>

东南大学
东南大学

基于Trace的安卓3D工作负载缩减方法的研究与实现

近年来,随着嵌入式系统软硬件的发展,手机和平板电脑逐渐替代台式电脑成为人们购物以及娱乐的首选平台。移动GPU的3D图形渲染能力逐渐成为消费者关注的焦点。为寻求移动GPU架构的最优设计,架构设计者往往需要使用模拟器在多种架构配置下仿真大量的3D工作负载。仿真这一过程十分耗时,大大降低了架构设计效率。为了减少移动GPU架构设计初期的仿真时间,缩减移动3D工作负载显得十分必要。目前,移动平台的操作系统主要为安卓系统。因此,本文借鉴CPU测试程序缩减以及桌面3D工作负载缩减相关研究,构建基于Trace的安卓3D工作负载缩减方法。本文首先分析CPU测试程序缩减以及桌面3D工作负载缩减的相关研究,发现它们均依赖于特定的工具,无法适配当前安卓3D工作负载的缩减。接着,本文为突破现有缩减方法的局限性,借鉴CPU测试程序缩减方法构建基于Trace的安卓3D工作负载缩减方法。该方法的特征为:包含获取Trace文件、生成特征、挑选代表帧以及生成缩减T...  (本文共86页) 本文目录 | 阅读全文>>