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人工智能性能优化 1.训练优化模型性能提升实践 参数调优策略：调整模型flash attention、并行切分策略、micro batch size、重计算策略等参数。 尽可能充分利用显存和算力，通过参数调优，初步优化性能。 性能拆解 参数调优后性能仍然与转商目标有较大的差距，需
性能效率支柱简介 如何设计出高性能的架构是一个普遍性的问题。作为基本的质量属性，性能的重要性和性能失败后果的严重性是毋庸置疑的，实际上公司内外都有很多性能失败的例子。本文试图为性能设计、性能优化提供一些技术方法和手段，这些方法手段可以用于系统的软件性能工程建设，也可用于指导性能调整和优化。
指标观测方法 性能衡量指标包括吞吐量、资源利用率、伸缩性。 吞吐量：在相同资源环境下，执行相同计算任务，查看任务的完成速度 资源利用率：执行计算任务，查看在不同负载情况下，cpu、内存、网络的使用率。 伸缩性： − 横向扩容带来的性能提升曲线：增加资源，执行相同计算任务，查看性能提升比率。
性能数据采集 收集性能数据是收集指标和日志的过程，这些指标和日志提供有关工作负载性能的信息。 此数据包括数值，称为指标。 指标描述系统在特定时间点的状态。 它还包括包含组织成记录的不同类型的数据的日志。 通过收集性能数据，可以监视和分析工作负载的性能。 可以使用此信息来识别性能瓶
PERF04-05 应用性能数据采集 风险等级 中 关键策略 应用程序的性能数据（吞吐量、延迟和完成时间），通常需要通过代码采集，例如嵌入代码片段或将工具集成到应用程序代码中。通过应用的性能数据，可以识别性能瓶颈、评估系统行为、识别可用性风险、规划容量等指标。 常用应用性能监控策略有： APM
性能规划 PERF02-01 定义性能目标 PERF02-02 容量规划 父主题： PERF02 性能规划
性能看护 PERF06-01 分层看护 PERF06-02 性能劣化自动定界定位 PERF06-03 自动告警 父主题： PERF06 性能看护
Kafka性能优化 Kafka性能优化 优化客户端配置 生产者配置建议 可参考配置建议。 消费者配置建议 参数 推荐值 说明 max.poll.records 500 消费者一次能消费到的最大消息数量，默认为500，如果每条消息处理时间较长，建议调小该值，确保在max.poll.interval
缓存性能优化 以下章节我们结合一些具体建议和案例来说明如何针对缓存的使用进行性能优化。 Redis使用规范 如下的规范可以帮助我们在系统运行过程中，尽可能减少遇到redis不稳定或异常的概率， 保证系统的长稳运行。 业务使用规范 原则 原则说明 级别 备注 就近部署业务，避免时延过大
性能测试 性能测试是一种软件测试形式，通过性能测试工具模拟正常、峰值及异常负载等状态下对系统的各项性能指标进行测试的活动，它关注运行系统在特定负载下的性能，可帮助你评估系统负载在各种方案中的功能，涉及系统在负载下的响应时间、吞吐量、资源利用率和稳定性，以帮助确保系统性能满足基线要
数据库性能优化 以下章节我们结合一些具体建议和案例来说明如何针对数据库的使用进行性能优化： 1.优化数据库配置实践 数据库的配置参数应从具体业务诉求着手，根据实际需要进行设计；华为云在各个数据库云服务中均提供了默认的配置参数，以满足最普遍的业务需要。 华为云提供了多款数据库服务，
果。此外，性能目标还提供资源分配方面的指导，帮助确保工作负载能够适应不同的需求，同时保持最佳性能。 尽早设计性能目标 性能目标是定义性能的指标，清晰明确的性能目标是关键，通过性能目标，团队可以针对特定目标持续改进。为了确保系统能够满足预期的可靠性和性能要求，避免系统性能瓶颈，性能
PERF04-06 建立性能可观测性体系 风险等级 中 关键策略 可观测性体系是指在云原生架构中通过使用各种工具和技术来实现对应用程序和基础设施的监控告警、日志、故障排除等功能的一套完整的解决方案。性能可观测体系在此基础上突出了性能指标，通过收集和分析性能数据，可以识别系统瓶颈、优化资源分配等，找到性能优化方向。
PERF04-04 资源性能数据收集 风险等级 中 关键策略 每个华为云提供的云服务都有一组特定于资源功能的指标，用于呈现有关资源的使用情况。通过收集资源性能数据，可以深入了解工作负载的运行状况和行为。 指标作用： 帮助你了解资源的运行状况和性能， 在云监控平台上配置对应的告警策略和配置指标看板。
指标观测方法 性能衡量指标包含吞吐量、资源利用率、伸缩性。 吞吐量：在相同资源环境下，执行相同计算任务，查看任务的完成速度。 资源利用率：执行计算任务，查看在不同负载情况下，CPU、内存、网络的使用率。 伸缩性： − 横向扩容带来的性能提升曲线：增加资源，执行相同计算任务，查看性能提升比率。
根据需求和预测分析的结果，进行容量评估和规划。确定系统所需的计算资源、存储资源和网络带宽等资源，以满足系统的性能要求。 计算资源：根据预测的需求，计算所需的CPU、GPU、内存等计算资源，并根据实际情况进行选择和配置。 存储资源：根据预测的需求，计算所需的存储空间，例如需要存储大量的数据，可能需要选择分布式存储系统。
服务器资源就类似一块块资源拼成的木桶，其最多能承载的业务需求取决于哪一块资源最先达到瓶颈。 不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。
同配置对系统性能的影响，从而找到系统资源的最优分配原则、不同业务模型的性能趋势。 并发测试：通常通过构造多用户或多任务并发的手段来暴露可能隐藏的进程死锁、资源泄露或其他性能问题。 相关云服务和工具 性能测试 CodeArts PerfTest 父主题： 性能测试
PERF01-02 应用性能编程规范 风险等级 高 关键策略 性能效率是一个系统性的工程，需要综合考虑从架构、设计、编码，到编译、运行的全过程，特别是在编码实现层面，有很多编码技巧，在不影响可读性、可维护性的前提下，提升软件性能。结合编程语言，将高性能编码最佳实践内建的规范中，将
记录性能相关的度量值：将测试期间获得的性能指标记录为基线度量值。这些度量与测试前约定的SLA比较值。 比较将来的测试：在后续性能测试中，将性能指标与已建立的基线和阈值进行比较。通过比较，可以识别有可能出现的性能裂化等。 性能基线管理的几个原则与要求： 性能基线不允许随意更改：性能基线已经发布后，则在
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