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LFS reitzt mich schon lange mal und da du nach ner diskussion gerufen hast passt xubuntu <-> lfs ja 
Ich hab echt keine Ahnung was ich installieren soll, das Xandros taugt mal so gar nix.
Acid
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| | Zitat von AcidPils
Welche Distri für meinen EE PC?
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gentoo natürlich! aber alles selbst drauf kompilieren bitte.
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Ich wollte den eigentlich dieses Monat noch benutzen
Acid
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Die Installation dauert vielleicht 3 Stunden (maximal), emerge kde 25 Stunden auf 'nem 1,2er Celeron und 256 RAM. Wenn du 'nen aktualisierten Stagesnapshot nimmst, wird das diesen Monat auch noch was.
/Firefox, Thunderbird und OpenOffice kannst du ja je als -bin holen, da liegt's dann nur an der verfügbaren Bandbreite und deiner Festplatte.
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von ShinyDoofy am 22.04.2008 22:18]
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| | Zitat von ShinyDoofy
emerge kde 25 Stunden auf 'nem 1,2er Celeron und 256 RAM.
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fluxbox braucht vielleicht zwei minuten 
[jaja, äpfel, birnen, usw., ich weiß.]
/edit
wo ich dir natürlich schwerlich widersprechen kann.
ich wollte halt auch mal provozieren ;]
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von FuSL am 22.04.2008 23:09]
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Das ganze war damals von ner reinen Konsoleninstallation aus. Sprich X-Server/-Libs usw mussten auch mitgeholt werden. Mit 2 Minuten ist es dann vllt doch nich getan.
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| | Zitat von FuSL
ich wollte halt auch mal provozieren ;]
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Wenn ich mit PHP oder Python eine Programm schreibe und darin mehrere Instanzen der selben Klasse initialisiere, kann dieses Programm dann von SMP profitieren?
Wenn nicht, wie kann man das am einfachsten realisieren? Mehrmals das gleiche Programm starten und das OS entscheidet auf welcher CPU das Programm ausgeführt wird? Kann ich das auch festlegen?
Oder verstehe ich das komplett falsch?
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Nein, der Scheduler weiß von deinen Klassen und Instanzen nichts. Damit dein Programm von mehreren CPUs/CPU-Kernen profitieren kann, musst du die Ausführung auf mehrere Prozesse bzw. Threads verteilen.
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Wenn es also nicht zwingend erforderlich ist, dass die Instanzen auf den gleichen Adressraum zugreifen können, dann dann ich die Last auf mehrere CPUs aufteilen indem ich mehrere Prozesse des gleichen Programms starte?
Kommt mir nicht ganz koscher vor..
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[Dieser Beitrag wurde 2 mal editiert; zum letzten Mal von Nikro am 23.04.2008 0:02]
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Und wo kann man sehen auf welche CPU ein Programm ausgeführt wird?
Außerdem verstehe ich nicht: ich kann den 2. Kern meiner CPU live ausschalten (echo 0 > /sys/devices/system/cpu/cpu1/online) was passiert mit den Prozessen die dort ausgeführt werden?
..ich merke gerade das ich so wenig Ahnung habe dass es wahrscheinlich besser ist sich erstmal eine ausreichende Wissensbasis anzueignen.. 
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Das Programm einfach 2 mal starten, tut es nicht. Du musst dein Programm schon entsprechend programmieren
In der Regel ist die Aufgabenstellung bei sowas ja meist, dass du irgendwelche Daten hast, damit aufwendige Berechnungen anstellen willst, um am Ende ein Ergebnis zu bekommen. Als Voraussetzung, dass du überhaupt von mehreren Kernen profitieren kannst, muss sich die Berechnung in parallele Einzelschritte unterteilen lassen. Dein Programm erstellt dann mehrere Worker-Threads/Prozesse, übergibt diesen jeweils die Daten, die sie für die Teil-Berechnung brauchen, wartet bis alle Threads/Prozesse fertig sind, sammelt die Teilergebnisse ein und baut daraus das Endergebnis zusammen.
Das ist zumindest die Theorie
Edit: Oh, dir geht es gar nicht um die Programmierung sondern was auf der Seite des Betriebssystems/der Hardware passiert? In dem Fall muss ich wohl passen 
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von Klappfallscheibe am 23.04.2008 0:15]
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| | Zitat von Klappfallscheibe
Das Programm einfach 2 mal starten, tut es nicht.
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Zumindest sorgts nicht zwangsläufig für Lastverteilung auf mehrere Kerne. Damit dein Programm seine Threads wirklich verteilt gilt es ein paar (recht strenge, aber logische) Regeln zu beachten. Wie Klappfallscheibe schon sagt, gehts eben darum Reihenfolgen sinnig zu halten und Deadlocks zu vermeiden. Wenn B kein A hat oder sich beide um C prügeln, kannst du noch soviele Kerne haben, allerdings kein Rechenergebnis.
Und was passiert wenn man einen arbeitenden Prozessor(kern) ausschaltet.. entweder ist die Hardware so pfiffig und rettet laufende Prozesse auf andere Kerne oder du hast ein paar Threads weniger. Gibt imho nur einen Weg, das rauszufinden.
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Nikro: top(1) kann z.B. auch die aktuell benutzte CPU/Kern anzeigen.
Und wo soll das Problem sein, den Prozess auf andere ("onlinee") Kerne/CPUs zu legen, wenn du den betroffenen Kern stilllegst?
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Vermutlich nirgends. Wäre nur die Frage, ob so eine Stilllegung eher einer krachenden Notbremse oder einer freundlichen Aufforderung zum Umsteigen gleicht..
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von Rufus am 23.04.2008 0:52]
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| | Zitat von Klappfallscheibe
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Doch es geht mir auch um die Programmierung, war gut fürs Verständnis.
Ich schreibe ein Programm dass viele Daten sammelt und auswertet, es ergeben sich einige mehr oder weniger unabhängige Prozesse, die ich Trennen kann.
Der erste Entwurf ist ein Daemon der je nach Bedarf mehrere Instanzen eines benötigten Prozesses(Klasse) aufruft. Aber dann werden alle Instanzen sicherlich nur auf einer CPU bzw einem Kern ausgeführt.
Ich könnte aber auch die Prozesse/Klassen in getrennte kleinere Programme unterteilen (etwa wie in postfix).. das Design wäre zwar bestimmt nicht so optimal wie Threads, aber würde mehr von Multi (Core) CPUs profitieren denke ich.
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Mach ich ständig wenn es ruhig ist und es andere stören könnte.. wegen des Zirpens meines Core 2 Duo..
okay funktioniert!
Hm wenn beim offline Schalten einer CPU/Cores erstmal dicht gemacht und der Cache abgearbeitet wird, dann weiß ich auch nicht was noch Probleme machen könnte
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[Dieser Beitrag wurde 2 mal editiert; zum letzten Mal von Nikro am 23.04.2008 1:33]
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| | Zitat von Nikro
Ich schreibe ein Programm dass viele Daten sammelt und auswertet, es ergeben sich einige mehr oder weniger unabhängige Prozesse, die ich Trennen kann.
Der erste Entwurf ist ein Daemon der je nach Bedarf mehrere Instanzen eines benötigten Prozesses(Klasse) aufruft. Aber dann werden alle Instanzen sicherlich nur auf einer CPU bzw einem Kern ausgeführt.
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In Python gibt es dazu das thread Modul. Dazu empfehlen sich dann Queues zum weiterreichen der Daten (die sind Threadsicher). Und weil Python echte Prozesse als Threads verwendet, kann der Scheduler des Betriebssystems die auch auf zwei Kerne verteilen. Mit Ruby wäre das z.b. nicht drin, weil Ruby keine echten Threads verwendet, sondern nur eine interne Implementation (dafür sind Ruby Threads leichtgewichtiger).
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| | Zitat von [KdM]MrDeath
| | Zitat von AcidPils
Welche Distri für meinen EE PC?
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gentoo natürlich! aber alles selbst drauf kompilieren bitte.
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Auja. Am besten mit nem 2007er Stage ohne atl2 \o/
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| | Zitat von RichterSkala
| | Zitat von [KdM]MrDeath
| | Zitat von AcidPils
Welche Distri für meinen EE PC?
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gentoo natürlich! aber alles selbst drauf kompilieren bitte.
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Auja. Am besten mit nem 2007er Stage ohne atl2 \o/
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http://www.geeentoo.com/ ?
/edit
wobei man sich das sicher auch aktueller patchen kann.
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von FuSL am 23.04.2008 13:39]
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Lustig wärs ja. So langsam kommen nämlich die OSX kompatiblen billigkisten.
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| | Zitat von Rufus
Und was passiert wenn man einen arbeitenden Prozessor(kern) ausschaltet.. entweder ist die Hardware so pfiffig und rettet laufende Prozesse auf andere Kerne oder du hast ein paar Threads weniger. Gibt imho nur einen Weg, das rauszufinden.
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ääähm halbwissen ist was tolles
der kern wird ja nicht von gott gewollt ausgeschaltet sondern das macht ja schon das betriebsystem (in dem echo 0 blah fall )
insofern geht da _nichts_ verloren (oder du hast einen krassen bug in deinem scheduler drin).
auch "läuft" ein prozess nicht einfach so fix auf einem kern sondern der kann da von mir aus mehrere hundert mal pro sekunde hin und hergeschoben werden zwischen den kernen.
dass das natürlich blanker unsinn ist und mehr overhead als rechenzeit kostet sollte jedem klar sein und drum ist das auch nicht grade das mittel der wahl von schedulern
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Hi zusammen.
Da ich Xubuntu derzeit auf einer Flashkarte installiert habe, wollte ich halt die Ordner, welche oft beschrieben werden in eine Ramdisk packen.
Aber das will nicht.
Ich hab die für /tmp/, /var/tmp/ und /var/log/ in die fstab geschrieben:
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| Code: |
ramfs /var/log ramfs defaults 0 0 |
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Blöd nur, dass das nicht gut funktioniert.
Wenn ich im Firefox etwas runterladen will kommt die Meldung:
Nicht genug Platz auf /tmp/ um zu speichern...
Ich dachte ja eigentlich, dass ramfs den benötigten Platz automatisch erweitert.
//Bei einer Programminstallation beschwehrt er sich auch über keinen Speicher im temp verzeichniss.
Wieso erweitert die Ramdisk nicht ihren speicher? 
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von GandalfDerPinke am 23.04.2008 21:40]
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Wenn ich das alles auf tmpfs laufen lasse kommt keine Beschwerde.
Allerdings bin ich mir jetzt nicht ganz sicher ob das nun auch im RAM abläuft.
mit mount /tmp/ sagt er, dass es laut fstab schon gemountet ist.
Und in der "Systemüberwachung" wurden die ramfs als zusätzlich gemountete Klamotten angezeigt, aber hier steht nur die Platte als gemountet drin.
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Wenn du mit "Systemueberwachung" was Grafisches meinst kann ich dir nicht weiterhelfen.
Um zu testen, ob die Dateien auch sicher im RAM landen kannst du doch einfach Mal eine Datei mit 300MB Groesse oder so nehmen und da reinkopieren. Davor und danach pruefst du die Speicherauslastung via free(1).
Edit: falls du es noch nicht gesehen hast: http://www.ibm.com/developerworks/library/l-fs3.html
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[Dieser Beitrag wurde 1 mal editiert; zum letzten Mal von teK am 23.04.2008 22:17]
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Gut, auf den Trick hätte ich auch kommen können.
Danke dir, funktioniert.
Aber warum funktioniert tmpfs aber ramfs nicht?
Und gibt es sonst noch Verzeichnisse bei denen es sich empfiehlt diese in eine Ramdisk zu packen?
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| | Zitat von audax
Wenn man dermaßen Performancekritischen Code hat, sollte der entweder mit Numpy laufen (das automatisch parallelisiert, siehe Doku) oder diese in Cython/Pyrex oder direkt C implementieren (nicht zu empfehlen, Cython/Pyrex sind toll) und dort das parallelisieren laufen lassen.
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Man könnte auch zu dem Schluss kommen, dass Python in diesem Fall das falsche Werkzeug ist :P
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| Thema: 100 Gute Gründe für Linux - Teil 18 ( sudo chmod 000 /dev/windows ) |
