cpu

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컴퓨터에서 이진 연산을 구현하는 방법을 이해할 수 없습니다. 우선, 명령이 메모리 유닛에 저장된다. 그런 다음 CPU의 제어 장치가이 명령을 사용하여 명령 레지스터 (IR)에 저장합니다. 그 후, CU는 명령 디코더 (ID)를 사용하여 명령 코드의 연산 코드를 디코딩합니다. 는 그 = 오피 가정 합 그렇게하면, 우리는 두 개의 피연산자를 필요하다. 일부 책

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Tensorflow - 리소스 소모 오류 CPU 및 GPU

MNIST 데이터 세트로 CNN 코드를 테스트 할 때 GPU (GTX 1060, 8GB)를 사용하면 Resource Exhausted Error가 발생합니다. 그러나 동일한 코드를 테스트 할 때 CPU (i7-6700, RAM : 16GB)를 사용하면 리소스 소모 오류가 발생하지 않습니다. 이제 제 질문은 CPU & GPU의 차이점은 무엇입니까? 컴퓨팅 프

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JMeter : CPU 사용량이 적지 만 응답이 너무 낮습니다.

JMeter를 사용하여 1000 명의 사용자가 웹 서비스 테스트를로드하려고합니다. 1000 사용자가 주입 된 후 CPU 사용량이 약 30 %라는 것을 알 수 있습니다.하지만 응답 시간은 최대 12 초입니다. 내 쿼리는 CPU가 100 % 이용되지 않으면 응답을받는 데 걸린 최대 시간이 몇 초 이상 이어지지 않아야합니다.

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aws rds 100 % cpu 2 vcores

저는 현재 SQL Express와 함께 T2.Micro RDS를 사용합니다. 로드가 많은 응용 프로그램이 실행 중이므로 방문객의 요청 1 건이 완료되는 데 30 초가 걸릴 수 있습니다. 이렇게하면 RDS가 100 % CPU에서 작동합니다. 결과는 같은 시간에 100 % CPU로드를하는 동안 웹 사이트로 이동하는 다른 방문자가 웹 사이트를 응답하는 데 훨씬

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스레드에 주어진 최소 시간

제 질문은 일반적으로 스레드에 관한 것입니다 (예 : Java). 문제 : 스레드가 (Runnable - 상태)에있을 때 - 즉 : 실행 중이고 명령 (예 : addOneToX(int x) 메서드 호출)이 스레드를 종료하거나 중지 할 수 있습니까? 그 지시를 끝내기 전에 그것의 일을 시작하지만 그것을 실행하기 시작한 후에. 즉, 고급 언어의 명령어 대부분이

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세 번째 스레드에서 생성 된 개체에 액세스하는 두 스레드에 관련된 오버 헤드는 무엇입니까? 각 스레드마다 다른 CPU 선호도 (C++ 및 linux)가 있습니까?

스레드 A가 두 개의 다른 스레드가 사용할 Object (Oa)를 생성한다고 가정합니다. 스레드 B는 Oa에 쓰고 스레드 C는 Oa에서 읽습니다. 스레드 A, B 및 C는 각각 CPU 선호도를 사용하여 CPU 1,2,3에 잠겨 있습니다. 하나의 CPU에서 작성되었지만 다른 두 CPU에서 액세스 되었기 때문에 Oa에서 메소드를 실행하는 데 필요한 오버 헤드/

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Tensorflow : GPU에서 교육 된 모델 (검사 점 파일)을 모델을 실행중인 CPU로 변환 할 수 있습니까?

모델이 GPU로 학습되고 결과가 검사 점 파일로 저장됩니다. 저장된 체크 포인트 파일은 cpu-tensorflow로 실행할 수 있습니까? 그렇지 않다면 cpu-tensorflow에서 모델을 실행하기 위해 저장된 체크 포인트 파일을 변환 할 수 있습니까?

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sleep과 usleep은 PHP 내부에서 다르게 동작합니까?

나는 소켓 서버가 들어오는 데이터에 대한 연결을 듣고 입력이 일시 중지되는 동안 나가는 데이터를 쓰고있다. 이것은 루프에 있으므로 다른 프로세스가 CPU 시간을 가질 수 있도록하기 위해 sleep 호출을하고 있습니다. 프로세스가 입력을 즉시 기다리지 않고 있습니다. 이걸 알고 있는데 sleep이긴하지만 usleep도 OS에 실행을 반환합니까? 나는 전통적으

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특정 커밋에 액세스 할 때 GitLab 유니콘에 의한 100 % CPU 사용량

여기 내 첫 번째 질문은 입니다. GitLab은 내 서버에서 작동하지만 최근에는 "너무 많이 복용 중입니다"라는 502 오류로 인해 내 gitlab에 액세스 할 수 없습니다. 응답 할 시간 ". 내 gitlab에 약 50 명의 사용자가 있습니다. 내 사용자 중 한 명이 자신의 마지막 두 커밋에 액세스 할 때 유니콘이 100 % CPU를 사용하기 시작하고 다

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분산 Tensorflow를 사용하여 단일 CPU 코어가 여러 클라이언트와 함께 작동 할 수 있습니까?

Distributed Tensorflow에서는 "Between-Graph Replication"이라고하는 매개 변수 - 서버 아키텍처에서 작업하는 여러 클라이언트를 실행할 수있었습니다. 설명서에 따라 사이의 그래프 복제. 이 방법에서는 각/작업 : 작업자 작업에 대해 일반적으로 작업자 작업과 동일한 프로세스에 별도의 클라이언트가 있습니다. 일반적으로 클라이