问题标签 [vcpu]

谷歌的机器类型页面指出：

对于 n1 系列机器类型，虚拟 CPU 在 2.6 GHz Intel Xeon E5 (Sandy Bridge)、2.5 GHz Intel Xeon E5 v2 (Ivy Bridge)...等上实现为单个硬件超线程

假设具有超线程的单个物理 CPU 内核对于一个操作系统表现为两个逻辑 CPU，那么如果描述为 2 个虚拟 CPU 和 7.5 GB 内存的 n1-standard-2 机器，那么这实质上意味着 1 个 CPU 内核， 正确的？

因此，如果我尝试遵循推荐 2 个 CPU 内核的 InfluxDB 实例的硬件建议，那么我应该瞄准具有 4 个 vCPU 的 Google Compute Engine 机器，对吗？

我正在使用谷歌云计算引擎，它建议使用他们的 2vcpu 机器类型。但是我只使用 nodejs，它是一个单线程应用程序。它会有所作为吗

我有一个 8 节点 Hadoop 集群，其中每个节点有 24 个具有超线程的物理内核，因此有 48 个 vCPU 和 256GB 内存。

我正在尝试运行 6TB Terasort 作业。

问题：当我使用 yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores=44（操作系统、DN、RM 等为 48 减去 4）时，Terasort 运行没有错误。但是，当我尝试使用 yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores=88 超额订阅 CPU 时，我得到了几个 map 并减少了错误。

所有的地图失败都像“太多的获取失败......”。所有减少错误都类似于“....#Block 没有足够数量的副本....”。

我看过这个和这个链接。我检查了我的 /etc/hosts 文件，并且还碰到了我的 net.core.somaxconn 内核参数。

我不明白为什么我会使用超额订阅的 CPU 来获取地图并减少故障。

任何提示或建议都会有所帮助，并在此先感谢。

简短的问题，希望得到一个肯定的答案：

是否可以创建由多个真实内核组成的虚拟 CPU？假设你有一个 4x3.5 GHz CPU，你能创建一个 1x14GHz 的 vCPU 吗？

为什么这样做？如果有一个软件使用大量CPU，但只能使用一个线程，它会提升程序。

我对硬件技术不是很先进，但我想没有办法做到这一点。

谢谢。

我正在运行 Intel Core i3、4 GB Ram、32 位、HAXM​​ 版本 7.2.0

安卓模拟器：Nexus 5X API 28

我在终端中给出以下命令：

尝试了所有方法，但没有一个有帮助。

正如我从这样的不同网站了解到的， vCPU 代表分配给 VM 的物理 CPU 内核的一部分时间，其中一些进程正在运行。并且：

随着线程的执行（使用 vCPU），它们围绕物理 CPU 循环。

这是否意味着如果我为我的 VM 分配更多的 vCPU，那么我的应用程序 (node.js) 线程将能够使用所有这些 vCPU 并运行得更快，尽管 node.js 是单线程的？

ps 如果我选择了错误的地方（论坛）来问这个问题，请告诉我可以得到答案的论坛。

我在 MATLAB 中有一个大的嵌套计算，并将编程更改为并行处理 (PARFOR)。我的 CPU 只有 4 个核心。所以我想，也许我可以使用一个 16 核的 Azure VM 来提供更多的工作人员并减少计算时间。所以问题是，VM 的 vCPU 是否算作额外的池，或者代码仍然只适用于 4 个工作人员？非常感谢您的帮助！

在 AWS 服务中，我看到 ECS Fargate 中用于 vCPU 的部分，可以从 0.25 到 N 值选择，
我看到很多关于如何配置这些 vCPU 值的文档，
但我没有看到任何关于 vCPU 值之间差异的文档

示例：

0.25、0.5 和 1 vCPU 值有什么区别？它在性能和线程数方面有何不同？

I've set up a cloud composer environment and I'm very confused with the pricing. In the pricing page, it's written that any environment would have at least 2 DB vCPU and 2 Web server vCPU.

Further in the page, it's written that it's possible to partially run the environment (e.g. 25%/month).

However, in my case, my environment seems to be running 24/24h (my billing report shows ~48 hours of usage per day, corresponding to 24h per vCPU I guess)

The problem is that I've nothing running on it, except for airflow_monitoring DAG, that I can't stop even by switching it off or deleting it (but I read here Why is there an automatic DAG 'airflow_monitoring' generated in GCP Composer? that it was necessary?).

So my question is: why does the doc say I can partially run my environment whereas the latter seems to be running all the time without any DAG scheduled on it?

我有一个 .NET Core 应用程序，它启动了 512 个填充 AI 网络的任务。我正在执行扩展测试，并且我在 Azure 中的 2、4、8、16、32 和 64 处理器机器上运行了基准测试。所有基准测试都使用了机器上 100% 的可用 vCPU。

当我尝试在 M128（128 个 vCPU）上运行测试时，测试以 50% 的 CPU 利用率运行。我检查了环境变量，Environment.ProcessorCount告诉我只有 64 个处理器（文档说这是虚拟处理器数）。进一步挖掘，我发现每个“处理器组”的架构限制为 64 个 CPU。这台机器显然有 2 个处理器组，每组 64 个。

这是 .NET Core 中的错误还是 .NET Core 仅限于一个处理器组？