vscode的devcontainer组件架构

 

windows上ollama安装

  1. 如果使用 OllamaSetup.exe ,那么默认安装位置为:~\AppData\Local\Programs\Ollama ,安装过程中没法选择别的安装位置; 我是因为这个安装文件比zip安装包小很多,就选择了这种安装方式
  2. 如果C盘目录不足的话,安装后将该目录移动到D盘,然后创建一个软连接就行了
  3. 安装后的Ollama大约5GB,为啥这么大呢?主要大文件有如下几个:
    1. Ollama\lib\ollama目录下的三个目录:
    2. cuda_v11  1.1G   我安装的是V1.28的驱动,所以这个也用不着
    3. cuda_v12  1.95G
    4. rocm  1.93G    这个是AMD CPU才用得着的,我的inter CPU NVIDIA显卡,用不着

GPU的并行处理

  1. GPU不能像CPU那样通过时间分片实现伪并行
    1. CPU 的上线文切换只需要保存几个寄存器就可以了,切换成本相对较低
    2. GPU计算通常都有很多计算单元和数据的,显存数据量通常GB级别,强行切换的成本很高
  2. GPU也能多任务并行
    1. 相比CPU,GPU的是真正意义上的多任务并行
    2. 应用程序只需要提交任务给GPU,GPU自己来安排任务到合适的核心上

CPU的超线程

CPU的超线程本质上是硬件层面的虚拟化,把原本的4个CPU核心伪装成8个CPU核心,真正干活的还是4个CPU核心,这不是骗人吗?

这个没有骗人,只是骗操作系统内核而已;这样能提高效率吗?

加入现在系统中有4个线程在工作,刚好有4个CPU核心,每个进程用完自己的CPU分片之后,发现没人跟自己抢CPU,接着运行就行,不需要上线文切换,跑的很好;

过了一段时间,又来了4个线程,于是出现8个线程使用4个CPU的情况,每个时间片用完之后都需要保存寄存器、切换上下文操作,都不产生实际价值。

管理员意识到这个问题之后,开启了CPU的超线程模式;对于内核来讲,就是8个线程使用8个CPU,不需要上线文切换了,这种不产生实际价值的操作就不用做了。

话说还是8个线程争抢4个物理CPU啊?

确实如此,但是现在的争抢是发生在CPU内部的,不需要太多的寄存器内容保存到内存的操作,效率会高一些。

举例说明:

银行柜台有4个服务员,每个服务员一个窗口,每个窗口前面一把椅子,客户听到叫号之后,做到对应的椅子上,开始办理业务,偶尔服务员进行操作,用户闲着,偶尔服务员让客户提供材料或输入密码,服务员等着;

经理看到这种现象,就想能不能让客户找材料的时候让服务员处理下一个人的业务?(这个经理大概率以前是搞计算机的)

然后,经理就让服务员在等用户找东西的时候,让用户离开座位回去找,接着叫下一个客户。

问题就出现了,一方面客户离开的时候要把自己的东西都拿走,服务员手里的关于该客户的东西也要正确收纳起来,效率反而下降了。另一方面客户贼不高兴。

经理肯定能看出这样搞不行了,经理就回想起来了计算机中的超线程,使用超线程的方法进行优化方案如下:

  1. 每个服务员都开两个窗口,4个服务员(物理CPU),共8个窗口(超线程)

客户在办理完业务之前,是不需要离开自己座位的,只有服务员在幕后自动切换位置,每个客户提交给服务员的资料也都在各自窗口的办公桌上放着,每个办公桌上也都有自己单独的电脑。

经过优化之后,任务的吞吐量提高了10%,经理获得了一个创新奖,服务员的显然比以前更累了,经理当然也看得见,于是每个服务员加薪15%。

 

超线程的不适用场景:

  1. 当系统线程数量小于物理CPU数量时,超线程发挥不了作用

 

AI答案:

对于8个线程CPU满载的情况下,4核心物理CPU在开启超线程的情况下,是否能体现出超线程的优势?

在 4 核心物理 CPU 开启超线程(变为 8 个逻辑核心)且运行 8 个线程并导致 CPU 满载的情况下,超线程的优势通常难以体现,甚至可能出现性能下降。以下是具体分析:

一、超线程的核心机制与资源共享特性

  1. 超线程的硬件设计本质
    • 每个物理核心通过超线程模拟出 2 个逻辑核心,但共享执行单元(如 ALU、FPU)、缓存、内存控制器等关键资源。例如:
      • 4 核 CPU 开启超线程后有 8 个逻辑核心,但实际执行计算的硬件单元仍为 4 组。
    • 逻辑线程的 “并行” 本质是分时复用物理核心的资源,而非真正的独立硬件并行。
  1. 资源竞争的关键场景
    • 当 8 个线程全部满载时,每个物理核心的 2 个逻辑线程会同时争夺同一组执行单元、缓存带宽等资源。例如:
      • 逻辑线程 A 正在执行浮点运算(占用 FPU),逻辑线程 B 也需要执行浮点运算时,必须等待 A 完成,导致流水线停顿。

二、8 线程满载时超线程的性能表现

  1. 理想情况(理论上的 “优势”)
    • 若 8 个线程的指令类型完全不冲突(如线程 A 用 ALU,线程 B 用 FPU),超线程可能通过资源分时复用提升利用率。
    • 但这种场景在实际应用中极为罕见,尤其是计算密集型任务(如科学计算、渲染)中,线程通常需要大量同类运算资源。
  1. 现实情况(性能瓶颈)
    • 执行单元竞争:当两个逻辑线程同时需要使用同一类型的执行单元(如整数运算、浮点运算),会产生 “资源冲突”,导致其中一个线程被迫等待,实际吞吐量接近单线程性能的 2 倍(而非理想的 2 倍)。
    • 缓存一致性开销:两个逻辑线程共享 L1/L2 缓存,频繁的数据读写会增加缓存一致性协议(如 MESI)的开销,降低缓存效率。
    • 内存带宽瓶颈:8 个线程同时访问内存时,内存控制器的带宽可能成为瓶颈(尤其在双通道内存配置下),导致整体性能下降。

三、实际测试数据与案例

  • 测试环境:4 核 8 线程 CPU(如 Intel i5-1135G7),运行 8 个计算密集型线程(如 Prime95 烤机)。
  • 性能对比
    • 开启超线程:CPU 利用率 100%,但单核性能因资源竞争可能下降约 10%~20%,整体多线程性能接近 4 核物理核心的 1.2~1.5 倍(而非 2 倍)。
    • 关闭超线程:8 个线程被调度到 4 个物理核心,每个核心运行 2 个线程(操作系统级上下文切换),此时单核性能更稳定,但多线程吞吐量可能与开启超线程时相近或略低(取决于任务调度效率)。
  • 结论:在极端满载的计算密集型任务中,超线程的优势微弱,甚至可能因资源竞争导致性能低于预期。

四、超线程优势的适用场景

超线程的显著优势通常出现在以下场景:
  1. 线程数少于逻辑核心数:如 4 线程运行在 8 逻辑核心上,此时物理核心的资源未被占满,超线程可利用空闲资源并行处理。
  1. 任务混合 IO 与计算:部分线程因 IO 等待(如读写硬盘、网络)处于空闲状态,超线程可让物理核心切换到其他计算线程,减少资源浪费。
  1. 轻负载多任务场景:如同时运行浏览器、文档编辑、后台程序等,各任务对 CPU 资源的占用不均,超线程可提升整体响应速度。

五、总结:8 线程满载时超线程的价值

  • 核心结论4 核 8 线程 CPU 在 8 线程满载时,超线程的优势难以体现,甚至可能因资源竞争导致性能下降
  • 本质原因:超线程的设计目标是 “利用空闲资源提升利用率”,而非 “为完全满载的任务提供额外算力”。当物理核心的资源被完全占用时,逻辑线程的并行会退化为 “资源争夺”,抵消超线程的优势。
  • 建议:若任务长期处于 8 线程满载且为计算密集型,关闭超线程(使系统仅识别 4 个核心)可能让每个物理核心专注处理 1 个线程,减少资源竞争,获得更稳定的性能。

为什么macOS上安装完dmg文件后,即使删除了dmg文件,磁盘空间也没有变小?

因为dmg文件是一个磁盘镜像文件,需要挂载到文件系统上,才能把里面的内容copy到/Applications目录中,比如,Chrome浏览器的安装dmg文件在安装时,会挂载到目录/Volumes/Google Chrome,具体挂载到哪个目录在dmg文件里面已经定义好了,挂载后的文件目录如下:

[junjie20@Mac: 05-30 14:28:59 Google Chrome]$ ll
total 4
lrwxr-xr-x@ 1 junjie20 staff 13 5 6 10:10 -> /Applications
drwxr-xr-x@ 3 junjie20 staff 102 5 6 07:54 Google Chrome.app

里面有一个/Applications的软连接,这大概就是我们打开这个dmg后,就可以看到两个图标,一个是应用程序,一个是Applications目录,拖进去就行了。

安装完成后,我们会把dmg文件删除掉,此时并不影响我们进入目录/Volumes/Google Chrome ,因为文件引用还在,就没有真正释放;此时,执行下面命令,空间就会被释放:

hdiutil detach /Volumes/Google\ Chrome

更多请参考文章: https://phpor.net/blog/post/19146

MacOS上 DMG文件

DMG文件基础概念

  1. 定义与特性
    DMG(Disk Image)是macOS专属的磁盘映像格式,采用HFS+/APFS文件系统封装,支持压缩(AES-128/256加密)、分卷和校验功能。其本质是将文件系统结构+数据打包为单一文件,通过虚拟设备节点(/dev/disk*)挂载访问。
  2. 核心用途
    • 软件分发:78%的macOS第三方应用通过DMG分发
    • 数据备份:可创建加密的磁盘映像
    • 系统恢复:部分恢复工具使用DMG存储

macOS选择DMG的技术动因

  1. 完整性保障
    校验和机制确保安装包传输无损,双击时自动验证
  2. 安装流程标准化
    允许开发者自定义安装界面(背景图/协议文档)
  3. 文件系统兼容性
    完美支持macOS特性如资源派生(Resource Fork)

APP安装流程与底层机制

  1. 用户可见操作
  2. 底层执行过程
    • 内核将DMG映射为虚拟设备(如/dev/disk5s1)
    • 挂载到/Volumes/临时目录,文件系统驱动解析元数据
    • 复制操作触发APFS写时复制(CoW)机制

关键问题解析

  1. 挂载点溯源
  2. 大小差异原因
    • DMG压缩存储 vs 挂载后解压状态
    • 文件系统元数据(如HFS+目录B-tree)占用额外空间
  3. 废纸篓仍可访问
    文件句柄保留机制:DMG挂载后系统保持对原始文件的引用,移动至~/.Trash不影响已打开句柄
  4. 不自动卸载的设计考量
    • 用户体验:避免中断用户可能的二次安装
    • 性能优化:减少重复挂载开销
  5. 影响
    • 我们为了节省空间,安装完APP后,就会把安装文件(*.dmg)删掉,由于该文件安装后没有自动卸载,即使删除了,磁盘空间也不会被释放,此时,需要参考下面的手动卸载操作,手动卸载后,磁盘空间理解释放(很爽)

实用操作指南

  1. 手动卸载
  2. 工具差异
    • hdiutil专管磁盘映像,可追溯DMG关联
    • diskutil侧重物理设备管理,无DMG元数据接口
  3. DMG制作示例

    支持参数:

    • -format UDZO:压缩映像
    • -size 100m:预分配空间
  4. 访达中操作
    • 访达中的“位置”里面也可以看到挂载的dmg文件,也可以点击“推出”进行卸载