stress-ng V0.18.10版本发布:NUMA优化与性能增强
2025-06-24 20:38:04作者:史锋燃Gardner
stress-ng是一款功能强大的系统压力测试工具,专门用于评估Linux系统的稳定性和性能极限。它通过模拟各种极端工作负载来测试CPU、内存、I/O子系统等硬件组件,帮助开发者和系统管理员发现潜在的问题。最新发布的V0.18.10版本带来了多项重要改进,特别是在NUMA(非统一内存访问)架构支持和缓存压力测试方面有显著增强。
NUMA架构支持全面升级
新版本在NUMA支持方面进行了重大改进,增加了多个与NUMA相关的选项,使测试能够更精确地模拟真实世界中的内存访问模式:
- 新增了
--vm-addr-numa、--pagemove-numa、--mremap-numa等选项,允许用户指定内存操作绑定到随机的NUMA节点 - 优化了mbind系统调用处理,减少了重复绑定相同节点时的开销
- 改进了内存页随机化算法,确保测试覆盖更全面的NUMA场景
这些改进使得stress-ng能够更有效地测试NUMA架构下的内存子系统性能,特别是对于多插槽服务器系统具有重要意义。
缓存压力测试增强
缓存子系统是影响现代计算机性能的关键因素之一。V0.18.10版本对缓存压力测试进行了多项优化:
- cachehammer压力测试模块现在支持更复杂的缓存访问模式
- 新增了预取读取和写+刷新缓存方法
- 实现了共享文件mmap页面缓存冲击测试
- 改进了地址循环算法,确保更全面的缓存行覆盖
这些改进使得cachehammer能够产生更真实的缓存争用情况,帮助开发者发现潜在的缓存一致性问题。
代码优化与错误修复
除了新功能外,该版本还包含大量代码优化和错误修复:
- 为关键分支添加了GCC分支提示(LIKELY/UNLIKELY),提升分支预测性能
- 修复了多处内存泄漏问题,提高了工具的稳定性
- 改进了32位系统下的文件大小处理
- 增加了对MADV_GUARD_*标志的支持
- 更新了x86 CPUID检测功能,支持更多新型处理器
实际应用价值
对于系统开发者和性能工程师而言,stress-ng V0.18.10提供了更精确的系统压力测试能力:
- NUMA相关改进特别适合测试多插槽服务器和高性能计算环境
- 增强的缓存测试有助于发现现代CPU中的缓存一致性问题
- 更全面的错误处理提高了测试结果的可靠性
- 新增的MADV_GUARD测试扩展了内存管理子系统的覆盖范围
这个版本继续巩固了stress-ng作为Linux系统压力测试首选工具的地位,特别是在需要深度测试内存子系统和多处理器架构的场景下。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
196
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
275
97
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.43 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1