奈飞采用预测性容器CPU隔离技术提升性能和稳定性
talkingdev • 2024-04-12
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随着计算机架构设计的发展，为了隐藏延迟，缓存层级在计算单元与主存之间不断增加。这些缓存在CPU之间部分共享，导致无法完全隔离共同托管容器的性能。奈飞的团队通过将CPU隔离的责任从操作系统转移到基于数据的解决方案，结合组合优化和机器学习技术，显著提高了容器的性能和稳定性。本文详细解释了该过程。
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随着计算机架构设计的发展，为了隐藏延迟，缓存层级在计算单元与主存之间不断增加。这些缓存在CPU之间部分共享，导致无法完全隔离共同托管容器的性能。奈飞的团队通过将CPU隔离的责任从操作系统转移到基于数据的解决方案，结合组合优化和机器学习技术，显著提高了容器的性能和稳定性。本文详细解释了该过程。