15、提升 Linux 系统 I/O 性能与进程管理全解析

提升 Linux 系统 I/O 性能与进程管理全解析

一、I/O 性能优化的重要性

在系统中,磁盘 I/O 相较于其他组件的性能而言十分缓慢,然而 I/O 却是现代计算中极为重要的一环,因此最大化 I/O 性能至关重要。在进行系统编程时,有一些基本的优化步骤值得考虑:
- 减少 I/O 操作 :将多个小的 I/O 操作合并为较少的大操作。
- 执行块大小对齐的 I/O :确保 I/O 操作与块大小相匹配。
- 使用用户缓冲 :利用用户空间的缓冲机制。
- 采用高级 I/O 技术 :如向量 I/O、定位 I/O 和异步 I/O 等。

对于那些对性能要求极高、I/O 密集型的关键任务应用程序,还可以采用额外的技巧来进一步提升性能。虽然 Linux 内核已经使用了先进的 I/O 调度器来减少令人头疼的磁盘寻道,但用户空间的应用程序也可以以类似的方式朝着相同的目标努力,从而进一步提高性能。

二、用户空间的 I/O 调度

I/O 密集型应用程序如果发出大量的 I/O 请求,并且需要挖掘出每一点性能,那么可以对其待处理的 I/O 请求进行排序和合并,这与 Linux I/O 调度器的职责相同。

假设一个应用程序提交了大量未排序的 I/O 请求,这些请求通常会以随机顺序进入 I/O 调度器的队列。I/O 调度器会对请求进行排序和合并后再发送到磁盘,但在应用程序仍在生成 I/O 并提交请求时,请求就已经开始到达磁盘了。而且,I/O 调度器一次只能对一小部分请求进行

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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