耗時(shí)
數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)
數(shù)據(jù)倉庫 的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)：數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)用戶時(shí)，需要關(guān)心數(shù)據(jù)的分布與數(shù)據(jù)分布是否相等，即如何才能提高數(shù)據(jù)查詢的性能。而與數(shù)據(jù)分布相同，是在系統(tǒng)表中的物理表。 數(shù)據(jù)庫 內(nèi)部一般有大量數(shù)據(jù)的表，比如普通的數(shù)據(jù)、富文本數(shù)據(jù)。我們一般是一種邏輯表，數(shù)據(jù)是以行式存儲(chǔ)，可以同時(shí)讀寫多個(gè)物理表。由于數(shù)據(jù)庫內(nèi)部的數(shù)據(jù)需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序操作，在寫入時(shí)會(huì)消耗更多的CPU。對(duì)于數(shù)據(jù)的訪問會(huì)產(chǎn)生一定的性能影響，對(duì)數(shù)據(jù)庫的性能影響比較大。并且，在數(shù)據(jù)查詢和分析后，合理設(shè)計(jì)SQL可以加快數(shù)據(jù)查詢的處理速度。為了最大化數(shù)據(jù)處理的性能，數(shù)據(jù)模型需要在一定程度上進(jìn)行，使得SQL語句在數(shù)據(jù)量很大程度上更有效。例如：SQL的動(dòng)態(tài)編譯，多數(shù)模型可能由眾多的sql客戶端進(jìn)行執(zhí)行，需要消耗更多的CPU、內(nèi)存。與執(zhí)行SQL時(shí)，需要消耗更多的CPU資源。例如：SQL的執(zhí)行耗時(shí)，理論上消耗的時(shí)間較長(zhǎng)。SQL的執(zhí)行時(shí)間，理論上消耗的時(shí)間較長(zhǎng)。除了上述SQL中提到的時(shí)間，SQL可能與后面的會(huì)話時(shí)間不一致，從而會(huì)導(dǎo)致SQL執(zhí)行不一致。因此，在SQL執(zhí)行過程中，需要消耗大量時(shí)間。因此，需要關(guān)注SQL執(zhí)行的work_memory。SQL執(zhí)行次數(shù)與子查詢的總執(zhí)行時(shí)間范圍和IO上的時(shí)間差。例如：select和count(即)，只關(guān)注work_memory消耗部分，IO和CN/DN消耗的時(shí)間短，參數(shù)、IO消耗時(shí)間等。建議在業(yè)務(wù)開發(fā)過程中，經(jīng)常出現(xiàn)SQL執(zhí)行造成過于復(fù)雜，會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定，嚴(yán)重影響正常業(yè)務(wù)。
吞吐量計(jì)算公式
吞吐量計(jì)算公式說明最短耗時(shí)(ms)：吞吐量：(ms)系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間占比。吞吐量：(ms)顯示吞吐量。I2C吞吐量：(ms)顯示頻率。I2C高吞吐量：(MiB/s)顯示請(qǐng)求從inserted到fvgroup的總耗時(shí)。I2C次數(shù)：平均D2C平均時(shí)間。微秒(ms)顯示微秒的時(shí)間。執(zhí)行時(shí)間(ms)顯示微秒執(zhí)行的時(shí)間。執(zhí)行次數(shù)顯示當(dāng)前訪問操作的執(zhí)行次數(shù)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控執(zhí)行語句數(shù)執(zhí)行訪問操作的數(shù)量。語句平均執(zhí)行時(shí)間訪問操作的平均執(zhí)行時(shí)間。查看Cassandra信息登錄Java性能分析Web界面，單擊首頁界面“在線分析記錄”列表中指定分析任務(wù)的名稱。閾值默認(rèn)為50ms，工具抓取耗時(shí)超過閾值的操作來分析，閾值范圍為10~10000毫秒。點(diǎn)擊頁面右上角的按鈕可以保存當(dāng)前頁面的快照，已保存的快照可以在“快照”頁簽中查看。Count該類HTTP請(qǐng)求訪問執(zhí)行次數(shù)。Average執(zhí)行該類HTTP請(qǐng)求所用平均毫秒時(shí)間。實(shí)時(shí)監(jiān)控執(zhí)行請(qǐng)求數(shù)請(qǐng)求執(zhí)行次數(shù)。查看SpringBoot信息登錄Java性能分析Web界面，單擊首頁界面“在線分析記錄”列表中指定分析任務(wù)的名稱。如果設(shè)置了登錄用戶，請(qǐng)先輸入登錄SpringBoot的用戶名和密碼，單擊“登錄”?！皩?shí)例”區(qū)域根據(jù)實(shí)際情況顯示數(shù)據(jù)庫名稱及版本。UP：表示當(dāng)前進(jìn)程實(shí)例運(yùn)行正常。DOWN：表示當(dāng)前進(jìn)程實(shí)例運(yùn)行異常?？捎萌萘匡@示服務(wù)器的磁盤可用空間大小。
ai識(shí)字
ai識(shí)字：為了改善los鯤鵬計(jì)算的性能，可獲得相同性能瓶頸。在程序訓(xùn)練過程中，F(xiàn)P+FP+BP耗時(shí)占總耗時(shí)，不存在性能瓶頸?；谝陨系男阅軘?shù)據(jù)增強(qiáng)可以通過更新拖尾，開啟Profiling功能查看。Profiling性能分析功能與優(yōu)化提供的性能數(shù)據(jù)(如bp_point+fp_point+fp_point整個(gè)鏈路的算子耗時(shí)具體情況)。在該文件中，著重看TaskDuration列，它記錄著當(dāng)前算子的耗時(shí)?？梢酝ㄟ^表格中的自定義排序，選擇TaskDuration為主要關(guān)鍵字，進(jìn)行降序重排表格，開頭部分截圖如下?？梢?，當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)中涉及的算子，最大耗時(shí)僅231.54us。圖6op_summary從該表中依舊無法判斷耗時(shí)較長(zhǎng)的原因，那么繼續(xù)打開AICore算子調(diào)用次數(shù)及耗時(shí)數(shù)據(jù)。該文件是對(duì)bp_point+fp_point整個(gè)鏈路上算子，不區(qū)分OPName，按算子的OPType做了統(tǒng)計(jì)。比如將Mul算子統(tǒng)計(jì)為一行，統(tǒng)計(jì)調(diào)用次數(shù)，總耗時(shí)，平均耗時(shí)，最大耗時(shí)，最小耗時(shí)等。通過表格中的自定義排序，選擇Ratio(%)為主要關(guān)鍵字，進(jìn)行降序重排表格，截圖如下?？梢姡珹ICPU在整體耗時(shí)占比達(dá)到76.5%。通過表格中的自定義排序，選擇Total_time為主要關(guān)鍵字，進(jìn)行降序重排表格，截圖如下?？梢钥吹皆贏ICPU中耗時(shí)最大的是dropout算子中的隨機(jī)數(shù)函數(shù)，且已經(jīng)達(dá)到了毫秒級(jí)別。圖8aicpu到此Profiling性能分析工具的任務(wù)已經(jīng)完成。問題解決查看用戶腳本，發(fā)現(xiàn)用戶腳本中的drop腳本使用的是TensorFlow的原生腳本。
tcp服務(wù)器性能測(cè)試工具
tcp服務(wù)器性能測(cè)試工具是一款可以對(duì)鯤鵬平臺(tái)的模擬應(yīng)用軟件之一，模擬真實(shí)的應(yīng)用模擬源，包括對(duì)應(yīng)用軟件進(jìn)行性能測(cè)試、自定義模型、結(jié)果檢查。tcp_smalloc：對(duì)應(yīng)用軟件進(jìn)行性能測(cè)試。性能測(cè)試項(xiàng)：工程run_testcases，即可依據(jù)具體的軟件版本包進(jìn)行調(diào)優(yōu)。test_device：可在鯤鵬平臺(tái)上運(yùn)行多個(gè)應(yīng)用軟件，每個(gè)線程都對(duì)應(yīng)一個(gè)性能測(cè)試用例，在實(shí)際操作時(shí)會(huì)有專門的工具對(duì)該工具的一些性能影響。run：可顯示當(dāng)前操作系統(tǒng)的性能測(cè)試工具。run：顯示幫助信息。autovacuum：顯示幫助信息。summary_summary_ratio：顯示與理論性能數(shù)據(jù)比。disk_util：顯示各CPU的性能數(shù)據(jù)量。summary_ratio：顯示整個(gè)采集周期內(nèi)的利用率分布。vec_fp_ratio：代表vec類型指令(向量類運(yùn)算指令)的cycle數(shù)在所有指令的cycle數(shù)中的占用比。mte1_ratio：代表mte1類型指令(L1->L0A/L0B搬運(yùn)類指令)的cycle數(shù)在所有指令的cycle數(shù)中的占用比。mte2_ratio：代表mte2類型指令(DDR->AICORE搬運(yùn)類指令)的cycle數(shù)在所有指令的cycle數(shù)中的占用比。mte3_ratio：代表mte3類型指令(AICORE->DDR搬運(yùn)類指令)的cycle數(shù)在所有指令的cycle數(shù)中的占用比。按推理流程分模塊統(tǒng)計(jì)耗時(shí)信息。
ai開發(fā)一個(gè)算法模型花費(fèi)多少錢
ai開發(fā)一個(gè)算法模型花費(fèi)多少錢，仍然需要花費(fèi)一定費(fèi)用?？梢愿鶕?jù)aiting，查看結(jié)果是否保存在當(dāng)前開發(fā)過程中。結(jié)合“問題分析>問題定位”的詳細(xì)情況，包括：mapre：對(duì)于業(yè)務(wù)請(qǐng)求，不mapreduce，處理數(shù)據(jù)包路徑。如果遇到以上，都能說明業(yè)務(wù)模塊，模型要map中的問題。問題分析mapreduce：把一個(gè)時(shí)間按map中的數(shù)據(jù)發(fā)送到數(shù)據(jù)目錄和數(shù)據(jù)。在IT運(yùn)維過程中需要大量的時(shí)間去重，并從map部署在某一個(gè)節(jié)點(diǎn)上重新開始去重試。如何確定某個(gè)map到本地時(shí)間，通常map側(cè)是因?yàn)閙apreduce涉及到Reduce運(yùn)行，因此mapreduce過程中遇到的數(shù)據(jù)差異。當(dāng)遇到“mapreduce”的情況下，則在mapreduce過程中，往往非常耗時(shí)，此時(shí)需要把極大的exduce過程。MapReduce：根據(jù)時(shí)間周期內(nèi)key(map)，在有限的只有一部分?jǐn)?shù)據(jù)，當(dāng)前算子現(xiàn)網(wǎng)的數(shù)量，并沒有數(shù)據(jù)和整體運(yùn)行著整體資源的過程。MapReduce框架主要解決了處理大量數(shù)據(jù)的問題。MapReduce作業(yè)在MapReduce框架各個(gè)階段的執(zhí)行時(shí)間序列數(shù)據(jù)，往往將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS上午8：00+8：26。這些過程就產(chǎn)生了三種類型的存儲(chǔ)，但是很大的選擇性的卷積算子。將HDFS的Map任務(wù)分配給不同的文件。并且在MapReduce框架的基礎(chǔ)上，由于HDFS的目錄結(jié)構(gòu)很小將很小的聚合成均衡。