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我試圖使用Amdahl定律來計算的代碼加速和下面是我的CPU規格： Amdahl定律： - Speedup = 1/1-p+ (p/n) ，其中n =處理器數量。根據我的規格，它說核= 4，而邏輯處理器= 8 我應該公式中的number of processors使用？

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在CPU上優化Tensorflow圖像識別

我想知道是否有可能優化Tensorflow（InceptionV.3）的圖像識別。事實上，我想介紹一款僅配備CPU的VPS。現在，我設法在30-40秒後得到結果，並且我想知道是否不會有解決方案來減少這個時間：/（沒有GPU）執行此操作時出現此警告代碼： 2017-07-15 02: 40: 19.230276: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_gua

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Cell/BE：利用Linux下的SPE

目前我正在Linux下測試Cell/BE CPU。我試圖做的是在不久的將來運行模擬，例如，關於天氣或黑洞。問題是，Linux只發現Cell（PPE）的主CPU，所有其他SPU（7應該可用於Linux）正在「睡眠」。他們只是不開箱即用。 PPE的作用是什麼，它被OS識別爲一個雙核心CPU。此外，每次啓動時都會顯示SPE（小企鵝在其中顯示紅色「PPE」），但之後無法顯示。是否可以「釋放」這些專用內

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緩存查找決定是基於虛擬地址還是物理地址

TLB查找是在虛擬地址還是物理地址上完成的？當TLB命中，則意味着虛擬地址到物理的PFN是駐留在高速緩存存儲器或數據駐留在高速緩存存儲器請提供一些指引從哪裏得到的高速緩衝存儲器詳細瞭解

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是否可以使用GPU訓練H2O模型並使用CPU進行預測？

對於訓練速度，能夠用GPU訓練H2O模型，獲取模型文件，然後在沒有GPU的機器上進行預測，這將是一件好事。看起來理論上這應該是可能的，但是H2O版本3.13.0.341似乎並沒有發生，除了XGBoost模型。當我運行gpustat -cup時，當我訓練H2O的XGBoost模型時，我可以看到GPU在使用。 DL，DRF，GLM或GBM不會發生這種情況。如果浮點大小（16,32,64）的差異可

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如何獲得所有CPU信息

我需要這些信息之後將返回這樣的： CPU Model: Quad Core 1.19 GHz Qualcomm Technologies, Inc MSM8216 Clock Speed: 300.0 MHz - 1.10 GHz Core: 4 Architecture: Krait 400 Process: 280 nm CPU Load: 15% CPU Governor: in

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不活動的Oracle會話是否會導致CPU使用率過高或CPU等待時間增加？

如果我有相當多的非活動數據庫會話也可能在CONNECTION POOL中使用，我想知道它們是否會導致CPU使用率過高或增加CPU等待週期？

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操作碼和操作數是如何定義在CPU中的？

廣泛的搜索讓我在3天的過程中循環，所以我要依靠你們來幫我休息一下。爲什麼究竟高的和低的一個8位的順序執行這個動作，和8位序列進行是行動。我的直覺告訴我，CPU的電路硬連線一個二進制序列做一件事，另一件事做另一件事。那意味着不同的處理器與可能不同的芯片電路不會將一個特定的二進制序列定義爲與另一個相同的動作？這就是爲什麼我們有組裝？我需要有人來確認和/或糾正我的假設！

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CPU滯留XXs

我發現CPU卡在虛擬機（CentOS 7.2）中。 [[email protected] ~]# Message from [email protected] at Jul 31 13:41:56 ... kernel:BUG: soft lockup - CPU#6 stuck for 21s! [swapper/6:0] 所以我用dmesg來檢查CPU卡： [[email protec

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Node.js子進程fork：CPU親和力

我想在Node.js中使用child_process.fork函數來產生一個新進程。該示例也適用於spawn函數。爲了確保這些子進程均勻利用機器上的所有內核，我希望設置它們的CPU關聯性，從而迫使它們遷移到期望的內核。我知道如何在C和終端中做到這一點，但我怎麼會在Node.js中做到這一點？