prmrr size что это
990x.top
Простой компьютерный блог для души)
DVMT Memory — что это в биосе?
Приветствую друзья. Данная статья расскажет об одной опции, которую может содержать BIOS персонального компьютера. Помните! Просто так никакие настройки биоса не изменяйте — может нарушить стабильную работу компьютера.
DVMT Memory — что это в биосе?
Технология Dynamic Video Memory, динамически распределяющая оперативную память для использования в качестве видеопамяти (VRAM) встроенного графического ядра процессора.
Простыми словами: технология, которая берет часть оперативки для видеопамяти, обьем динамически изменяется, учитывая запущенные приложения, игры. Суть — автоматическое изменение размера, при необходимости технология увеличивает обьем, когда видеопамять не используется — технология автоматически уменьшает обьем.
Некоторые BIOS материнских плат позволяют регулировать максимально допустимый обьем DVMT.
Встроенное графическое ядро в процессорах Intel в большинстве случаев может увеличить видеопамять до значения 1.7 гб.
Например BIOS может содержать функцию DVMT Memory, позволяющую вручную указать максимально допустимый обьем.
DVMT Mode Select
Данная настройка позволяет указать тип резервирования оперативной памяти под нужды встроенного видеоядра процессора (iGPU). Режимы могут быть разные, зависит от модели материнской платы, однако основные следующие:
В основном нет смысла устанавливать большой размер видеопамяти. Причина — встроенная видеокарта процессора достаточно слабая, идеально подходит под офисные задачи, просмотра фильмов. Большой обьем только незначительно увеличит производительность игр. Играть на встройке — сомнительное удовольствие, лучше купить недорогую отдельную видеокарту и не использовать встроенное видеоядро вообще, тем самым освободив полностью оперативную память (RAM).
Заключение
Анализ ключевых показателей производительности — часть 3, последняя, про системные и сервисные метрики
Мы заканчиваем публикацию перевода по тестированию и анализу производительности от команды Patterns&Practices о том, с чем нужно есть ключевые показатели производительности. За перевод спасибо Игорю Щегловитову из Лаборатории Касперского. Остальные наши статьи по теме тестирования можно найти по тегу mstesting
В первой статье цикла по анализу ключевых показателей производительности мы наладили контекст, теперь переходим к конкретным вещам. Во второй посмотрели на анализ пользовательских, бизнесовых показателей/метрик и показателей, необходимых к анализу внутри приложения. В этой, заключительной — про системные и сервисные (в т.ч. зависимых сервисов) метрики.
Итак,
Системные метрики.
Системные метрики позволяют определять, какие системные ресурсы используются и где могут возникать конфликты ресурсов. Эти метрики направлена на отслеживание ресурсов уровня машины, таких как память, сеть, процессор и утилизация диска. Эти метрики могут дать представление о внутренних конфликтах лежащих в основе компьютера.
Вы также можете отслеживать данные метрики для определения аспектов производительности – нужно понимать, если ли зависимость между системными показателями и нагрузкой на приложение. Возможно, вам потребуются дополнительные аппаратные ресурсы (виртуальные или реальные). Если при постоянной нагрузке происходит увеличение значений данных метрик, то это может быть обусловлено внешними факторами — фоновыми задачами, регулярно-выполняющимися заданиями, сетевой активностью или I/O устройства.
Как собирать
Вы можете использовать Azure Diagnostics для сбора данных диагностики для для отладки и устранения неполадок, измерения производительности, мониторинга использования ресурсов, анализа трафика, планирования необходимых ресурсов и аудита. После сбора диагностики ее можно перенести в Microsoft Azure Storage для дальнейшей обработки.
Другой способ для сбора и анализа диагностических данных — это использование PerfView. Этот инструмент позволяет исследовать следующие аспекты:
Изначально PerfView был предназначен для локального запуска, но теперь он может быть использован для сбора данных из Web и Worker ролей облачных сервисов Azure. Вы можете использовать NuGet-пакет AzureRemotePerfView для установки и запуска PerfView удаленно на серверах ролей, после чего скачать и проанализировать полученные данные локально.
Windows Azure Diagnostics и PerfView полезны для анализа используемых ресурсов “постфактум”. Однако, при применении таких практик как DevOps, необходимо мониторить “живые” данные производительности для обнаружения возможных проблем производительности еще до того, как они произойдут. APM-инструменты могут предоставлять такую информацию. Например, утилиты Troubleshooting tools для веб-приложений на портале Azure могут отображать различные графики, показывающие память, процессор и утилизацию сети.
На портале Azure есть “health dashboard”, показывающий общие системные метрики.
Аналогичным образом, панель Diagnostic позволяет отслеживать заранее настроенный набор наиболее часто используемых счетчиков производительности. Здесь вы можете определить специальные правила, при выполнении которых оператор будет получать специальные нотификации, например, когда значение счетчика сильно превысит определенное значение.
Веб-портал Azure может отображать данные о производительности в течении 7 дней. Если вам нужен доступ данных за более длительный период, то данные о производительности нужно выгружать напрямую в Azure Storage.
Websites Process Explorer позволяет вам просматривать детали отдельных процессов запущенных на веб-сайте, а также отслеживать корреляции между использованием различных системных ресурсов.
New Relic и многие другие APM имеют схожие функции. Ниже приведено несколько примеров.
Мониторинг системных ресурсов делится на категории, которые охватывают утилизацию памяти (физической и управляемой), пропускную способность сети, работу процессора и операции дискового ввода вывода (I/O). В следующих разделах описано, на что следует обратить внимание.
Использование физической памяти
Существует две основные причины ошибки OutOfMemory – процесс превышает выделенное для него пространство виртуальной памяти либо операционная система оказывается неспособной выделить дополнительную физическую память для процесса. Второй случай является самым распространенным.
Вы можете использовать описанные ниже счетчики производительности для оценки нагрузки на память:
Также следует учитывать, что большие объемы памяти могут привести к фрагментации (когда свободной физической памяти в соседних блоках недостаточно), поэтому система, которая показывает, что имеет достаточно свободной памяти, может оказаться не в состоянии выделить эту память для конкретного процесса.
Многие APM-инструменты предоставляют сведения об использовании процессами системной памяти без необходимости глубокого понимания о принципах работы памяти. На графике ниже показана пропускная способность (левая ось) и время отклика (правая ось) для приложения, находящегося под постоянной нагрузкой. Примерно после 6 минут производительность внезапно падает, и время отклика начинает “прыгать”, по прошествии нескольких минут происходит показателей.
Результаты нагрузочного тестирования приложения
Записанная с помощью New Relic телеметрия показывает избыточное выделение памяти, которое вызывает сбой операций с последующим восстановлением. Использованная память растет за счет файла подкачки. Такое поведение является классическим симптомом утечки памяти.
Телеметрия, показывающая избыточное выделение памяти
Примечание: В статье Investigating Memory Leaks in Azure Web Sites with Visual Studio 2013 содержится инструкция, показывающая как использовать Visual Studio и Azure Diagnostics для мониторинга использования памяти в веб-приложении в Azure.
Использование управляемой памяти
.NET приложения используют управляемую память, которая контролируется CLR (Common Language Runtime). Среда CLR проецирует управляемую память на физическую. Приложения запрашивают у CLR управляемую память, и CLR отвечает за выделение требуемой и освобождение неиспользуемой памяти. Перемещая структуры данных по блокам, CLR обеспечивает компоновку этого типа памяти, уменьшая тем самым фрагментацию.
Управляемые приложения имеют дополнительный набор счетчиков производительности. В статье Investigating Memory Issues содержится детальное описание ключевых счетчиков. Ниже описаны наиболее важные счетчики производительности:
Ситема не видит все 4ГБ RAM
Было 2ГБ, добавил ещё два, но система видит только 3,4ГБ.
Система Ubuntu 14.04, вроде там ядро давно по умолчанию PAE (без PAE ядер вообще сейчас нет там).
Memtest тоже видит столько, ошибок нет.
BIOS показывает installed size 4096MB, Usable size 3456MB. Может просто материнка (Asus p5-p800-vm) не умеет?
Лол, а 64 бита пробовал?
Проц 32 бит. Мне как бы и двух ГБ за глаза хватало. Меня сейчас интересует причина невидимости всей памяти. Лучши иди тру_админа питоном донимай.
Ну ты и лал. Это какой у тебя проц онли 32 бит? Ты вообще какого века?
может, у тебя проц без PAE? 🙂
BIOS показывает installed size 4096MB, Usable size 3456MB
ну какбы мне за тебя лезть в спецификацию твоего хлама:
и отключи в биосе встроенное видео, вообще
Интеграшка видео поди отжирает? Уменьшите ей памяти!
и отключи в биосе встроенное видео, вообще
Отключил вроде бы как (точнее, сменил приоритет с AGP/Internal на AGP/PCI, а прям чтоб «отключить», такого не нашёл). Ничего не изменилось.
попробуй еще для пробы пера LiveCD, сколько он увидит? Могу кранч посоветовать, он с и без pae поддержки 32-образы лепит и качать меньше
Forcepae? Вроде это нужно только при проблемах с установочным загрузочным образом.
Не нашёл такой опции (amibios).
Интеграшка видео поди отжирает? Уменьшите ей памяти!
Она вроде бы как отключена, но aperture size установлено в 128МБ, попробую уменьшить…
Интеграшка видео поди отжирает? Уменьшите ей памяти!
Уменьшил с 128МБ на 16МБ, доступной памяти стало 3473МБ вместо 3409МБ. Т.е. практически толку ноль. Но почему-то интерфейс Груба стал тормозить 😀 хотя видеокарта в AGP используется.
ЕМНИП на этой серии материнок какие-то косяки с mttr регистрами, отсюда и нестыковка.
Так что это не баг, это такая фича от Асуса 😉
И какой конкретно проц?
Бывает такое. Под отхаванная память в таких случаях обозначается как «hardware reserved» (ч.т.д., раз в BIOS’e уже отожрано). То память, отожранная на адресное пространство периферии
Под Windows, пропустил
он выше 4GB память не декодирует, так что пае не поможет.
полгига ушло на pcimmio и pci memcfg так что не парься.
BIOS показывает installed size 4096MB, Usable size 3456MB
Ну если BIOS говорит что доступно только 3456, то при чём тут линукс, ядро, PAE или вообще ОС? Тут скорее видео интегрированное винить нужно.
Глупая школота на ЛОРе, которая не знает, как правильно употреблять «LOL», детектед.
Ты из какой реальности? Огромное количество 32-битных компов до сих пор работают.
Было 2ГБ, добавил ещё два, но система видит только 3,4ГБ.
Система Ubuntu 14.04, вроде там ядро давно по умолчанию PAE (без PAE ядер вообще сейчас нет там).
Memtest тоже видит столько, ошибок нет.
BIOS показывает installed size 4096MB, Usable size 3456MB. Может просто материнка (Asus p5-p800-vm) не умеет? Gicdillax
Так и должно быть. Долго объяснять почему. Чтобы всё заработало необходимо:
Если хотя бы один из этих пунктов не выполнен, все 4 Gb тебе ни когда не заиспользовать.
Как прописать память в ETS 2
увеличить «рамки» ей варианты есть?
Роман Eraser , нету ни каких других вариантов, лимит выделен разработчиками и точка. Далее, все зависит от модостроителей, они должны подстраиваться под предоставленную разработчиками платформу, либо они вмещают свой мод в выделенные рамки, либо это их проблемы, то что они запихивают невпихуемое.
вес текстуры нужно уменьшать: или изменением размера, или подбирая другой формат при сохранении.
или вообще, отключить данный мод и забыть всё, как страшный сон.
или вообще, отключить данный мод и забыть всё, как страшный сон.
По-факту все погодники с вменяемыми скайбоксами с этим ворнингом 😉
По-факту все погодники с вменяемыми скайбоксами с этим ворнингом
Вменяемые скайбоксы буфер не переполняют.
на некст-гене и натурале «переполнение».
а что конкретно давно заброшено?
тем более что это «про память»
На 4Гб у меня и дефолтный траффик безо всяких модов на плотность игру вешал периодически почти что намертво, вылеты были через 5-10 минут, особенно когда проезжал мимо крупных городов. Модовые карты несбыточной мечтой были. Помню когда расширил оперативу до 8 Гб, радовался, что на «Восточном экспрессе» могу в Москву нормально заехать без риска вылета на рабочий стол).
MEM_LIBC_MALLOC или MEM_USE_POOLS
Самая большая проблема в работе не с выделением памяти (выделить ее совсем не сложно), а с очиской ее после использования.
Есть два подхода к управлению памятью : стандартный MEM_LIBC_MALLOC и через самописный диспетчер памяти MEM_USE_POOLS.
MEM_LIBC_MALLOC это стандартный набор с бибилиотек malloc/free. Его нельзя использовать в многопоточных приложениях от слова совсем.
MEM_USE_POOLS создает пулы (регионы) в памяти для использования под конкретные задачи с добавлением блоков с разной полезной информацией.
memp_std.h
Для начала озадачиваемся наличием трех типов пулов памяти.
LWIP_MALLOC_MEMPOOL использует pbuf_alloc ( вариант PBUF_RAM) и далее фукцию mem_malloc (см. файл mem.c).
LWIP_PBUF_MEMPOOL вариант использует pbuf_alloc ( вариант PBUF_POOL) и далее фукцию memp_malloc (см. файл memp.c).
Но на самом деле все варианты в итоге используют шаблон LWIP_MEMPOOL.
На самом деле MEM_USE_POOLS использует в результате функцию для варианта pbuf_alloc(. PBUF_RAM) mem_malloc и для варианта pbuf_alloc(. PBUF_POOL) функцию memp_malloc для выделения памяти.
MEMP_USE_CUSTOM_POOLS
Дефайн LWIP_MALLOC_MEMPOOL(num, size) это макрос :
LWIP_MEMPOOL(POOL_##size, num, (size + sizeof(struct memp_malloc_helper)), «MALLOC_»#size)
LWIP_MEMPOOL просто резервирует память как и для других регионов памяти.
У каждого региона (к счастью) есть символьное название. Мы можем подключить сбор статистики и выводить на экран в любой момент текущее состояние расхода памяти каждого региона:
TCP_MSS: TCP Maximum segment size