【レビュー】 6コアになってコスパが向上したCore i7-8700Kをベンチマーク
EPYCマシンの検証(2) - NUMAノードをまたぐメモリアクセス速度 - Cybozu Inside Out | サイボウズエンジニアのブログ
はじめに 技術顧問のsatです。前回に引き続き、EPYCマシンの検証についての話をします。手元のEPYCマシン(Super Micro AS-1023US-TR4)はNUMAアーキテクチャ(後述)を採用してます。今回はこのマシンにおけるNUMAノードをまたいだメモリアクセスに関するデータを採取しましたので、その結果をお伝えします。 NUMAについて知っているかた向けの結論 2CPUパッケージから成るEPYCマシンにおいては、CPUパッケージごとに4つのノード、合計8つのノードがある 同じCPUパッケージ上のリモートノード上のメモリへのアクセス速度はローカルノード上のメモリへのアクセス速度に比べて1.7倍程度遅い 別のCPUパッケージ上のリモートノード上のメモリへのアクセス速度はローカルノード上のメモリへのアクセス速度に比べて3.3倍程度遅い (記事では省略したが)"numactl --in
CPU攻撃の新たな手法「BranchScope」、Intel製CPUで実証
CPU攻撃の新たな手法「BranchScope」、Intel製CPUで実証：カーネギーメロン大学などの研究チームが発表 米カーネギーメロン大学などの研究チームが発表した「BranchScope」では、1月に発覚した「Spectre」と同様に、サイドチャネル攻撃を仕掛けてセンシティブなデータを流出させる。 米カーネギーメロン大学などの研究チームが、IntelなどのCPUの脆弱性を突く新たな攻撃手法「BranchScope」に関する論文を発表した。1月に発覚した「Spectre」と呼ばれる脆弱性と同様の仕組みで、IntelのCPUや、セキュリティ機能の「Software Guard Extensions（SGX）」に対して攻撃が通用することを実証したとしている。 論文によると、BranchScope攻撃では、現代のCPUが性能向上のために実装している分岐予測ユニット（Branch Predic
【図解】CPUの脆弱性[Spectre/Meltdown]と投機的実行の仕組み〜分岐予測とアウトオブオーダー実行〜
Spectre/MeltDown の概要と影響範囲2018/1/3 にCPUに関する脆弱性 Spectre (スペクター)/Meltdown (メルトダウン) が Google の "Project ZERO"によって公開され話題になっています。発見された脆弱性は 3 つ(Variant 1～3とラベルされています)で、うち2つが Spectre、1つが Meltdown に分類されます。 3 つとも CPU 性能向上のための「投機的実行 (Speculative Execution)」というコンセプトを実装した仕組み (Branch Prediction/Out of Order Execution) が原因だと判明しています。長い時間、予測を誤るように投機実行をさせ、その間にミスリードし、保護されたメモリ領域の読込や意図せぬプログラムの実行をさせるものです。 いずれの脆弱性もサイドチャ
![【図解】CPUの脆弱性[Spectre/Meltdown]と投機的実行の仕組み〜分岐予測とアウトオブオーダー実行〜](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8d304b3c0d7227567b9aaf4d57b2fdca1cb4ad44/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fmilestone-of-se.nesuke.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F01%2Fprogram-mem-01.png)
AWS の CPU の歴史とそこから見えてくる戦略 | はったりエンジニアの備忘録
あけましておめでとうございます！ 去年は AWS 認定試験を制覇したので、今年は実践スキルを今以上に磨いていこうと思います。 さて、最近の EC2 インスタンスは Intel CPU のプロセッサー・ナンバーが公開されています。ですが M1, M2, C1 といった旧世代インスタンスでは CPU にばらつきがあり、当たり外れの差が激しかったのは記憶に新しいところ。 当たりの CPU が出るまで stop → start を繰り返すインスタンスガチャも流行りました (笑) 今回は AWS の CPU について歴史を振り返りつつ、その戦略を考えてみます。物理レイヤーを意識することがほとんどない AWS ですが、物理の知識なしでは最高のパフォーマンスは得られません。知っておいて損はないでしょう。 インスタンスタイプのリリース時期は公式ブログ「EC2 の歴史」に載っていますので参考にしてください。
CPUマスク | POSTD
はじめに cpumasks は、Linuxカーネルが提供する特別な方法で、システム内のCPUに関する情報を格納します。 cpumasks 操作に関して、APIを含む関連のソースコードとヘッダファイルは以下のとおりです。 include/linux/cpumask.h lib/cpumask.c kernel/cpu.c include/linux/cpumask.h 内のコメントにあるように、CPUマスクは、システム内のCPUセットを表すのに適したビットマップ（CPU番号ごとに1つのビット位置）を提供します。CPUマスクについては、以前に カーネルのエントリポイント を扱ったパートの boot_cpu_init 関数を説明した部分で少し触れました。この関数は、最初のブートCPUをオンラインやアクティブなどにしたりする操作を行います。 set_cpu_online(cpu, true); s
LinuxのCPU使用率の%stealについて - Qiita
はじめに Linux で採取できるCPU使用量(率)の情報として、%user や %sys 等に加えて %steal という量がある。これが追加されたのは、仮想化が広く使われはじめた10年くらい前だろうか。筆者は Xen を調べていて気づいたのだが、もっと前にs390のために追加されたのかもしれない。当時、ESXの場合も含めて調べていたのだが、最近、KVMの場合にどういう実装になっているのか、ふと気になって軽く調べてみたのでメモ。 CPU使用率の計算 まず最初に、sar や vmstat や mpstat 等、さまざまなツールでCPU使用率を取得することができるわけだが、どのような情報を元に、どのような計算を行って算出しているのか？ まず、kernel内ではboot以後の各種実行モードのCPU時間を分類して積算値として保持している。user モード、特権モード、割り込み処理に使った時間..
実行時間の測定 - フリーフォーム フリークアウト
移転しました http://please-sleep.cou929.nu/20071112.html
CPUに関する話 | GREE Engineering
こんにちわ。せじまです。スティック型PCの購入は、 Core M版が出るまで見送ろうと思っている今日このごろです。 弊社では「Mini Tech Talk」という社内勉強会を隔週で開催しているのですが、それとは別に、「Infra Tech Talk」という社内勉強会を、半年くらい前から毎月開催しています。わたしはそこでほぼ毎月、45-60分くらいのスライドを作って話をしています。今までどういう話をしてきたかといいますと、TCPに関する話を二回、SSDに関する話を二回しました。（InnoDBに関する話だと軽く5-6時間くらいできるんですが、いささかマニアックなので、もっと幅広い人を対象に話をしています） 今までの話はちょっと社内向けの内容だったんですが、前回開催された Infra Tech Talk では、社外の方にも幅広く読んでいただける話ができたと思いましたので、その資料を slides
イベントループなしでのハイパフォーマンス – C10K問題へのGoの回答 | POSTD
この投稿は、私が去年OSCONで行ったプレゼンテーションを基に作成しています。プレゼンよりは簡潔に編集し直し、プレゼン後にいただいたいくつかのフィードバックに応える形で記事を書いています。 Go言語に関してよく言われるのは、Go言語はサーバでうまく機能し、静的なバイナリや強力な並行処理、高いパフォーマンスを見せくれるということです。 この投稿では、その後半の2つの項目に関して焦点を当てます。プログラマとってGo言語とそのランタイムは、スケーラブルなネットワークサーバをスレッド管理やブロッキングI/Oを気にせずに書くのにどんなに有効かを説明していきます。 効率的なプログラミング言語に関しての議論 技術的な話に入る前に、Go言語をターゲットにしたマーケットを説明する2つの議論に関してお話したいと思います。 ムーアの法則 画像は以下より引用； 2005年5月にHerb Sutter氏が書いたDr
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