Calculador de cuello de botella

Calculadora de cuellos de botella 2022

El cuello de botella es un tipo de limitación de hardware en el ordenador. Un cuello de botella se produce cuando la capacidad de una aplicación o de un sistema informático está muy limitada por un solo componente. Los componentes que suelen ser un cuello de botella son la tarjeta gráfica, el procesador y el disco duro. Los cuellos de botella afectan al rendimiento del microprocesador al ralentizar el flujo de información entre la CPU y la memoria. Si todos los componentes de un sistema no son capaces de alimentar la misma cantidad de datos a la misma velocidad, se crea un retraso. Por ejemplo, un procesador de 2 GB se verá gravemente afectado por un ancho de banda de memoria de 800 MB.

Calculadora de cuello de botella Rtx 3080

ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Adc_id=info%3Asid%2FANDS&rft_id=info:doi10.14264/uql.2020.1006&rft.title=Training bottleneck calculator&rft.identifier=10.14264/uql.2020 .1006&rft.publisher=La Universidad de Queensland&rft.description=Calculadora para modelar cuellos de botella emergentes en una zona de formación RANZCP&rft.creator=Profesor Asociado Terry Stedman&rft.creator=Dr Sidney Cabral&rft.creator=Dr Stephen Parker&rft.creator=Sra. Korinne Northwood&rft.date=2020&rft.relation=https://espace.library.uq.edu.au/view/UQ:3b9dbc1&rft.coverage=153.092162,-27.575858&rft.type=dataset&rft.language=English

Northwood, Korinne, Parker, Stephen, Cabral, Sidney, Stedman, Terry y Cutbush, Jimsie (2020). Calculadora de cuellos de botella en la formación. Universidad de Queensland. (Conjunto de datos) doi: 10.14264/uql.2020.1006 http://dx.doi.org/10.14264/uql.2020.1006

Para filtrar los resultados por un periodo de tiempo, introduzca un rango de años entre [[ año_más_antiguo ]] y [[ año_más_último ]], ambos inclusive. Se pueden especificar rangos abiertos dejando uno de los campos en blanco. Tenga en cuenta que si añade un filtro por periodo de tiempo a su búsqueda, ésta se limitará a los registros de Research Data Australia que contengan información temporal.

Alternativa a la calculadora de cuellos de botella

La mayoría de los entusiastas que disfrutan construyendo sus PCs o sistemas siguen comprobando el cuello de botella de su dispositivo antes de instalar cualquier tipo de hardware externo. Debes saber que comprobar el cuello de botella no es un proceso fácil. Pues bien, aquí es donde entra en juego la calculadora de cuellos de botella, que lo hace todo más fácil.

Esto se puede hacer instalando la CPU y la GPU una vez que compres la calculadora de cuellos de botella. Después, debes comparar el rendimiento entre ambos. Si hay una brecha entre el rendimiento de ambos dispositivos de hardware, entonces podría producirse un problema.

Se trata de un concepto en el que un usuario intenta obtener más de cien entradas de un componente cuando debería obtener sólo 10 en un momento determinado. Aunque es un concepto muy simple, es un problema subyacente del que no son conscientes muchos usuarios. El cuello de botella es una situación que se produce cuando una parte concreta del PC es lenta o vieja y provoca que otros componentes se ralenticen y pierdan tráfico de datos, etc.

Una vez que compres, instales y ejecutes la calculadora de cuellos de botella, te pedirá que elijas entre un procesador Intel o AMD y también el modelo del mismo. A continuación, debes responder sobre qué tarjeta gráfica tienes para tu dispositivo operativo. Puedes introducir la cantidad de RAM o dejarla en blanco. Al lado estará la «configuración avanzada» en la que, los usuarios pueden cambiar las velocidades de reloj de su procesador y tarjeta gráfica.

Cuello de botella pc

He estado trabajando en un proyecto donde en algún momento requiero una alta optimización para el algoritmo utilizado en los cálculos. Me gustaría saber qué camino es mejor tomar, si esto se puede hacer eficientemente en Python, o por el contrario, debo tratar de implementar una rutina en C++ que haga exactamente esto; aquí hay un código de ejemplo del cuello de botella que estoy experimentando:

DESCRIPCIÓN: Tenemos un diccionario que almacena arrays complejos 1-D, que necesitan ser seleccionados en una iteración dada para construir un array 2D a partir de ellos. La forma de seleccionar los arrays se realiza mediante claves únicas de n-tuplas que acceden a los elementos del diccionario. El array NumPy creado a partir del diccionario tiene siempre las mismas dimensiones ( dim**2 , tot_points ).

Además, tenemos un «source_array» (2D) del que se seleccionarán los valores por filas. La forma de seleccionar los valores adecuados en una iteración determinada es mediante el uso de indexación o máscaras. Esta selección genera dos matrices diferentes ( matriz_izquierda, matriz_derecha ), que se utilizan posteriormente para generar un producto exterior en sentido de filas ( ver función «matriz_producto» con el decorador Numba ). Una vez creada esta «matriz_producto» exterior, que tiene dimensión ( dim**2, tot_points ), «entonces matriz_1» multiplica elemento a elemento con «matriz_producto», y se realiza una suma de los elementos sobre el eje 0.