3.2 数据采集 为了实时监控系统在一段时间内的使用情况并将结果记录下来,我们可以通过运行以下命令实现: [root@localhost nmon]#./ nmon -F /nmon/test01.nmon -t -s 5 -c 120 -F /nmon/test01.nmon:存储nmon结果文件在nmon目录下并以test01命名 -t:输出中包括占用率较高的进程; -s 5:每5秒进行一次...
用户检索数据库数据时,oracle总是使用用户只能看到被提交过的数据(读取提交)或特定时间点的数据(SELECT语句时间点).这样可以确保数据的一致性.例如,当用户A执行语句UPDATE emp SET sal=1000 WHERE empno=7788时,UNDO记录会被存放到回滚段中,而新数据则会存放到EMP段中;假定此时该数据尚未提交,并且用户B执行SELECT s...
RKNN充分利用瑞芯微丰富的硬件资源,包括高性能CPU、GPU以及专用NPU等,为神经网络推理提供强大的硬件加速支持。这意味着在使用RKNN进行推理时,用户能够充分利用硬件性能,实现更快速、更高效的推理过程。 优化硬件资源分配 除了提供硬件加速外,RKNN还具备出色的硬件资源分配能力。它可以根据模型的复杂度和实时性需求,自动调...
Rockchip提供了丰富的硬件产品线,包括高性能的处理器、GPU和NPU等。根据应用场景和性能需求,选择最适合的硬件平台,能够确保模型的高效运行。 优化部署策略 除了硬件选择外,优化部署策略也是关键。你可以通过调整模型的并行度、内存占用和功耗等参数,实现更佳的性能和功耗平衡。同时,还可以利用RKNN提供的自动化部署工具...
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RKNN的另一个核心原理是利用硬件加速技术(如GPU、NPU等)来提升模型推理速度。通过合理配置硬件资源和使用相应的优化策略,可以充分发挥硬件的性能优势,实现高效的深度学习应用。 三、优化RKNN模型的方法 精简模型结构 在部署深度学习模型时,我们通常会面临计算资源和内存的限制。因此,精简模型结构以降低计算复杂度和内存...
如果你使用的是 Fedora 19 以上系统,smem默认在存储库中,因此你可以使用yum来安装它: $ sudo yum install smem 1. 对于Ubuntu 用户,可以使用apt-get命令来安装smem: $ sudo apt-get install smem 1. 如果无法正常安装的话,可以下载它的源码直接安装,地址为:https://www.selenic.com/smem/download/ ...
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