《HPC高性能计算工程师》专题

离屏渲染 离屏渲染往往会带来界面卡顿的问题，这里将会讨论 当前屏幕渲染、离屏渲染 以及 CPU 渲染 在 OpenGL 中，GPU 屏幕渲染有以下两种方式： On-Screen Rendering 即当前屏幕渲染，在用于显示的屏幕缓冲区中进行，不需要额外创建新的缓存，也不需要开启新的上下文，所以性能较好，但是受到缓存大小限制等因素，一些复杂的操作无法完成。 Off-Screen Rendering

使用 YOG2 我们可以轻松的实现多种性能优化功能。 压缩 yog2 release --dest dev --optimize # 也可以使用等价缩写 yog2 release -od dev 压缩功能将会对 JavaScript, CSS, PNG 三种资源进行压缩。 MD5戳 在使用 fis 管理了静态资源后，我们可以通过开启 MD5 戳来实现静态资源的强缓存，关于 MD5戳的优点，可

性能简报旨在帮助你更方便、更快速地查看项目性能瓶颈、更直观地查看到优化效果和性能变化趋势。其主要功能有： 性能变化趋势 通过点击每个引擎模块、每种资源类型，你可以查看与每次测评项目的性能变化趋势，从而可以直观地查看关键参数和重要性能指标的优化情况。下图则为UI模块在每个测评版本的中耗时趋势，可以看出该项目的UI模块随着项目优化的进行，其CPU耗时在不断降低。 性能排名 在性能排名中，我们提供了横向

【性能总结】页面为 UWA 性能分析中重点性能数据的总结，主要包括以下几个部分： 数据汇总 该项主要展示项目运行过程中的 “总体帧数”、“总场景数”、“GC次数” 和 “CPU均值”。其中，“CPU均值” 为测试过程中平均每帧的CPU占用，“GC次数” 为测试过程中系统垃圾回收操作（Garbage Collection）的调用次数。 CPU性能总结 该项主要展示项目运行过程中的 “总体CPU占用”

对于某些工作负载，可以在通过在内存中缓存数据或者打开一些实验选项来提高性能。 在内存中缓存数据 Spark SQL可以通过调用sqlContext.cacheTable("tableName")方法来缓存使用柱状格式的表。然后，Spark将会仅仅浏览需要的列并且自动地压缩数据以减少内存的使用以及垃圾回收的 压力。你可以通过调用sqlContext.uncacheTable("tableName")

集群中的Spark Streaming应用程序获得最好的性能需要一些调整。这章将介绍几个参数和配置，提高Spark Streaming应用程序的性能。你需要考虑两件事情： 高效地利用集群资源减少批数据的处理时间 设置正确的批容量（size），使数据的处理速度能够赶上数据的接收速度 减少批数据的执行时间 设置正确的批容量 内存调优

页面性能优化 桌面端性能优化 网络加载 减少 HTTP 请求次数； 减小 HTTP 请求大小； 将 CSS 或 JavaScript 放到外部文件中，避免使用标签直接引入； 避免页面中空的 href 和 src 属性； 为 HTML 指定 Cache-Control 或 Expires； 合理设置 Etag 和 Last-Modified； 减少页面重定向； 使用静态资源分域存放来增加下载并行数；

"性能监控"整合了Threejs的监控组件stats，如果你对这个组件感兴趣，你可以从它的 github 仓库中了解更多细节。如果你想要在gio场景中显示这个组件，你可以使用 enableStats() API，这个性能监控面板默认会显示在左上角。

目标 对ShardingSphere-JDBC，ShardingSphere-Proxy及MySQL进行性能对比。从业务角度考虑，在基本应用场景（单路由，主从+加密+分库分表，全路由）下，INSERT+UPDATE+DELETE通常用作一个完整的关联操作，用于性能评估，而SELECT关注分片优化可用作性能评估的另一个操作；而主从模式下，可将INSERT+SELECT+DELETE作为一组评估性能的

当应用于数以百万计的用户或权限的生产环境时，您可能会在Casbin 的强制执行中遇到性能降级，通常有两个原因： 高访问量 每秒到来的请求数量非常庞大，例如：单个Casbin实例每秒就能收到10000条请求。 在这种情况下，仅靠一个Casbin实例通常难以处理完所有请求。 现在有两种解决方案： 运用多线程来运行多个Casbin实例，这样以来您就可以充分利用机器中的所有内核。 详情请参阅：多线程 将C

使用方法 性能评估模块提供了一系列用于模型性能评估的函数,这些函数在模型编译时由metrics关键字设置 性能评估函数类似与目标函数, 只不过该性能的评估结果讲不会用于训练. 可以通过字符串来使用域定义的性能评估函数 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd', metri

使用方法 性能评估模块提供了一系列用于模型性能评估的函数,这些函数在模型编译时由metrics关键字设置 性能评估函数类似与目标函数, 只不过该性能的评估结果讲不会用于训练. 可以通过字符串来使用域定义的性能评估函数,也可以自定义一个Theano/TensorFlow函数并使用之 参数 y_true:真实标签,theano/tensorflow张量 y_pred:预测值, 与y_true形式相同的

Performance： 0. Env Disk: 2T NVME CPU: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2630 v4 @ 2.20GHz * 40 Memory: 256G Network Card: 10-Gigabit OS： CentOS Linux release 7.4 1. Single Db 1.1 Write binlog with one slave da

imi 为性能做了以下努力： 框架核心运行时缓存 项目运行时缓存 热更新重启采用增量方式 数据库 Statement 复用 减少不必要的注入处理 使用框架核心运行时缓存+热更新重启采用增量方式，我们的实际项目原本重启需要 6 秒，现在只需几毫秒，提升可谓是巨大的。 使用项目运行时缓存后，每次启动和热重启worker进程时，硬盘读写压力不再巨大。 我们将持续为性能优化，为可靠性优化。 上面提到的框架

go1.6.2 linux/amd64 Ubuntu 16.04 amd64 虚拟机 2 个处理器核心 2 GB 内存 并行测试 BenchmarkParallelHprose2-2 200000 9239 ns/op 789 B/op 25 allocs/op BenchmarkParallelHprose2Unix-2