简介 目的 本文档详细描述在Ascend 310上实现高性能应用的约束和建议，帮助用户快速理解样例，使用户能够快速构建起自己的高性能应用。 范围 本文档主要描述Ascend 310上编程实现高性能的要点，适合在Ascend 310上使用硬件解码、推理、以及通用图像处理来完成应用的用户。

内存信息 通过调用ManagementFactory.getOperatingSystemMXBean() 方法可以获取到系统内存相关信息。 代码示例： import Java.lang.management.ManagementFactory;

import com.sun.management

内存信息 读取内存信息可以直接读系统文件/proc/meminfo。 代码示例： def get_mem_info():

mem_info = ""

f_mem_info = open("/proc/meminfo")

try:

CPU架构 方法一： 使用System.getProperty方法可以获取系统相关属性，CPU架构类型可用System.getProperty("os.arch") 示例： public class SystemProperty {

public static void

n安装路径，用户根据实际情况进行修改。“--enable-shared”参数用于编译出libpython3.7m.so.1.0动态库。 本手册以--prefix=/usr/local/python3.7.5路径为例进行说明。执行配置、编译和安装命令后，安装包在/usr/local/python3

概述 用户使用Caffe/Tensorflow等框架训练好的模型，可通过ATC工具将其转换为昇腾AI处理器支持的离线模型，模型转换过程中可以实现算子调度的优化、权重数据重排、内存使用优化等，可以脱离设备完成模型的预处理，详细架构如图1所示。 图1 ATC工具功能架构 约束说明 在

CPU架构 Python中，platform模块给提供了很多方法去获取操作系统的信息。下面是几种常用信息代码示例： import platform

print(platform.platform()); #获取操作系统名称及版本号

print(platform.version());

简介 本手册介绍如何安装Mind Studio以及安装过程中的故障处理方法。 Mind Studio只能安装在Ubuntu服务器上，可以在Ubuntu服务器上使用原生桌面自带的终端gnome-terminal进行安装，也可以在Windows服务器上通过SSH登录到Ubuntu服务器进行安装，因为Mind

磁盘信息 磁盘信息可以通过Java.io包里的File获取。 示例： import Java.io.File;

import Java.io.FilenameFilter;

public class Disk{

public static void main(String[]

安装Mind Studio 本节给出Mind Studio本地安装的方法。 当前不支持在同一服务器使用同一用户安装多个Mind Studio，如果系统上同一用户下已存在Mind Studio，请参见卸载Mind Studio章节，使用该用户将原Mind Studio卸载后再执行安装。

启动Mind Studio 如果用户关闭了Mind Studio，想要重新启动，则可以参见如下方式操作： 使用Mind Studio的安装用户，进入软件包解压后的“MindStudio-ubuntu/bin”目录，执行如下命令启动Mind Studio： ./MindStudio

概述 ADK Manager为用户提供了在不重装Mind Studio的前提下，切换以及更新ADK版本的功能。使用该功能之前，请确保已经完成Mind Studio以及ADK的安装。 K管理入口： 在Mind Studio工程界面菜单栏依次选择“File > Settings...

模型转换 本章节以Caffe框架的resnet50网络模型为例进行讲解。 模型转换入口 可以通过如下两种方式进入模型转换界面。 在菜单栏选择“Tools > Model Converter”。 在菜单栏选择“View > Toolbar”，菜单栏下方会出现一行工具栏，选择。 转换详情请参见转换步骤。

修订记录 发布日期 修订记录 2020-05-12 第一次正式发布。

简介 什么是内存屏障 由于现代CPU的运行速度往往要比内存要快得多——一般在从内存获取一个变量的同时，CPU可以执行数百条指令，因此现代计算机架构往往在CPU和内存之间增加一级缓存，以允许在缓存中快速访问较为频繁使用的数据。与此同时，CPU被设计成在从内存中获取数据的同时，可以执