怎么检测内存条的好坏
怎么检测内存条的好坏
学习啦【内存知识】 编辑：捷锋
　　想知道条的好坏怎么检测吗?下面是学习啦小编带来怎么检测内存条的好坏的内容，欢迎阅读!
　　检测内存条的好坏方法：
　　看牌子
　　我们如果对内存条的各种参数不懂，我们可以根据市面上各个品牌内存条的市场使用率大概了解内存条好坏。
　　内存条容量
　　在主板能够支撑的条件下，内存越大数据处理的速度越快。
　　看内存颗粒数
　　一般内存颗粒数量的多少关系到内存的好坏，一般同一型号的内存条颗粒越多越好。
　　看内存条标记说明
　　内存条上一般标记有DDR3、DDR2等，这代表内存条使用的技术代数。一般是代数越高，性能越好。
　　看内存条做工
　　做工精细的内存条，不仅质量更好，而且运行更加的稳定。
　　单面和双面内存条
　　内存条有单面和双面两种，一般在相同容量下，单面内存条对超频的直接较好。
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性能测试如何更快处理大量的测试数据参数
发表于： 10:59 &作者：Bharath Raj & 来源：51Testing软件测试网采编
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　　在运行时使用系统内存以测试数据参数　　如果处理的是非常大的数据汇，对于每种类型的测试数据记录的数量是 100，000，带有特定的模式，更好地使用通用代码，逻辑建立在模式的基础之上，将脚本中的运行时数据参数化，而不是创建一个数据汇。数据汇 就是包含测试数据的一个文件。它需要从台机器上转移至代理，并且代理使用文件中的测试数据在运行时读取。这些读取操作涉及到高通过请求期间的繁重 I/O 活动，导致对 CPU 过度使用。　　在这个事件中，您不能使用软件来获得需要数量的高通过负载，因为这会“阻塞”系统资源，并成为运行性能测试的一个瓶颈。为了完全缓和该 I/O 活动，您可以使用测试脚本之中的通用代码，通过快速地计算来生成数据（基于逻辑），而数据是从物理内存之中存储和读取的。物理内存读取/写入操作要比硬盘上的操作更为快捷，所以这可以有效地提高负载生成请求的总体性能。　　范例：从系统内存之中生成数据汇　　考虑一个简单的范例，一个网络程序的用户名需要进行参数测试。如果用户的数量是 100，000 或者更多。那么您最好使用一个公共的模式来执行逻辑，来对每一次迭代生成一个用户名 ID。按照这里描述的步骤来实施 –　　识别一个公共的模式　　让我们说所有的用户名以词语 username 开始，接着是一个数字。例如：username1，username2，username3。　　1、创建一个新的测试变量，并将它的值初始化为 Username1，如图 1 所示：　　a）打开测试脚本。　　b）点击
Variables 部分并将其展开。　　c）注意 Test Variables 部分下面所列出的测试变量。如果没有，当 Test Variables 被选中时点击 Add。　　d）点击 Variable Declaration 这样您就可以添加一个新的变量了。图 1. 在
Performance Tester 中创建一个新的测试变量图 2. 注意您可以将一个测试变量初始化为一个文本或者数据汇值　　创建通用代码　　1、登录到程序之后在载人的页面上创建一个通用代码，然后将代码清单 1 之中的代码粘贴到通用代码类之中的 exec 方法中。　　清单 1. 通用代码之中的 Exec 方法publicString exec(ITestExecutionServices tes, String[] args) {& /**& * This code snippet obtains the previously used username for logging into the&&& application and increments it by 1 to get the next username in the test data& */& String number = "";& /**& * The assumption here is that all usernames begin with the word - "Username" and&&& has '8' characters in it.& * Variable "number" is the value 'n' for 'nth' user or nth row of the data pool or can&&& be also thought of as the 'nth' iteration of the test& */&for(inti=0;i&((args[0].length())-8);i++)& {&&& number+=Character.toString(args[0].charAt(8+i));& }&intnum = Integer.parseInt(number);& num++;&return"Username"+Integer.toString(num);& /**& * This returns the username appended with the next value of 'n' in the 'nth' iteration& */}
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我们知道在BIOS内存设置里有4个内存参数，俗称为内存延迟ROW ACTIVE DELAY（循环时间，简称CT）RAS TO CAS DELAY（RAS到CAS延迟，简称RCD）ROW PRECHARGE DELAY（RAS预充电时间，简称RP）CAS LATENCY（CAS延迟，简称CL）那么我们该如何设置这4个参数（延迟）呢，是不是参数越小，延迟越短，内存速度和效能就越好呢？在AMD平台上，小弟听说设置成11-2-2-2.0效能比5-2-2-2.0要好，因为11-2-2-2.0内存带宽大（SIS2004内存带宽测试中确实如此）但内存带宽大了，速度和效能真的有提高吗？小弟今天闲暇无事，做了一些测试，供大家参考：测试平台：处理器：AMD BARTON2500+ OC 2.4G（220*11），编号：AQUCA 0304RPAW 主板：ABIT AN7（BIOS/03/04/2004）内存：RAMBO DDR400 256M*2（BH-5颗粒，周期314WE） OC DDR440同步外频硬盘：迈拓Plus8 40GB（7200转）显卡：翔升TI4200 8X（64M）散热器：水冷王平行线版（CPU）+铜柱版（北桥）外置水冷操作系统：WINDOWS XP+SP1测试软件：SUPER PI中文版，ZD CPU MARK99测试选择了SUPER PI 3355万位为基准让我们先来看看内存参数设置为5-2-2-2.0的测试结果：SUPER PI：36分38秒ZD CPU MARK99：234
再来看看内存参数为11-2-2-2.0的测试结果：SUPER PI： 37分09秒ZD CPU MARK99：232
由上测试我们可以看出，11-2-2-2.0和5-2-2-2.0测试成绩相比：SUPER PI慢了31秒，CPU MARK99慢了2分虽然设置成11-2-2-2.0的大带宽，但却没有任何速度和效能的提升，反而更慢测试到此，大家看见5-2-2-2.0速度和效能比11-2-2-2.0好那是不是第一个参数（CT）设置得越小就越好呢？小弟也这么想，于是又做了进一步的测试，尽可能把内存参数设置到最低3-2-2-2.0再来看看如何：
呵呵~我们看到了设置成3-2-2-2.0后SUPER PI是37分08秒，CPU MARK99是232比5-2-2-2.0慢了，成绩相当与11-2-2-2.0小结：由此，我们看出CT（循环时间）并不是越小越好设置成11慢，设置成3也慢，而设置成5就达到了最佳速度和效能至于其他3个参数（RCD，RP，CL），应尽量设置到越小越好当然，也要根据内存体制量力而行哦，一味追求参数而放弃稳定也是盲目的稳定还是最重要的以上小弟的测试奉送供大家参考，祝大家都能充分发挥自己内存的最佳效能！ :lol:
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Stream测试是内存测试中业界公认的内存带宽性能测试基准工具。作为一个服务器工程师在衡量和评比服务器的性能时，该如何从简单的一个源码使之编译成适合自己的可用的测试工具呢？让我们一起来学习这个基本过程吧。
首先我们看一下Linux下最简单的编译过程：
gcc -O stream.c -o stream.o
上述的编译使用了程序和编译器的默认参数，生成的stream.o即可执行，执行结果如下：
# ./stream.o
-------------------------------------------------------------
STREAM version $Revision: 5.10 $
-------------------------------------------------------------
This system uses 8 bytes per array element.
-------------------------------------------------------------
Array size =
(elements), Offset = 0 (elements)
Memory per array = 343.3 MiB (= 0.3 GiB).
Total memory required = 1030.0 MiB (= 1.0 GiB).
Each kernel will be executed 10 times.
The *best* time for each kernel (excluding the first iteration)
will be used to compute the reported bandwidth.
-------------------------------------------------------------
Your clock granularity/precision appears to be 1 microseconds.
Each test below will take on the order of 122074 microseconds.
(= 122074 clock ticks)
Increase the size of the arrays if this shows that
you are not getting at least 20 clock ticks per test.
-------------------------------------------------------------
WARNING -- The above is only a rough guideline.
For best results, please be sure you know the
precision of your system timer.
-------------------------------------------------------------
Best Rate MB/s
-------------------------------------------------------------
Solution Validates: avg error less than 1. on all three arrays
-------------------------------------------------------------
以上测试结果是在Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 0 @ 2.50GHz &6Cores CPU及1333MHz*8的内存。以上测试中主要的影响结果的默认值为单线程，Array size = 。以下是源文件全部可以定义的参数。
#ifdef _OPENMP & & 定义开启多处理器运行环境，
extern int omp_get_num_threads();
#ifndef STREAM_ARRAY_SIZE & 定义计算的数组大小（成员个数）
define STREAM_ARRAY_SIZE
#ifdef NTIMES &定义值非法时，若定义计算次数，10
#if NTIMES<=1
define NTIMES 10
#ifndef NTIMES &&若定义计算次数,10
define NTIMES 10
#ifndef OFFSET &定义数组偏移量
define OFFSET 0
#ifndef STREAM_TYPE &定义数组为双精度，64bit,8Bytes
#define STREAM_TYPE double
以上参数是源码中的预定义参数，也可以在编译或运行时动态指定。 为方便理解，下面展示以下我编译的多核多内存机器的编译方法
gcc -mtune=native -march=native -O3 -mcmodel=medium -fopenmp -DSTREAM_ARRAY_SIZE= -DNTIMES=30
-DOFFSET=4096 stream.c -o stream.o
&-mtune=native -march=native； 针对CPU指令的优化，此处由于编译机即运行机器。故采用native的优化方法。更多编译器对CPU的优化参考：http://gcc.gnu.org/onlinedocs/gcc-4.5.3/gcc/i386-and-x86_002d64-Options.html
&-O3 ； 编译器编译优化级别；
-mcmodel=medium ；当单个Memory Array Size 大于2GB时需要设置此参数。
-fopenmp； 适应多处理器环境；开启后，程序默认线程为CPU线程数，也可以运行时也可以动态指定运行的进程数&：export OMP_NUM_THREADS=12 & #12为自定义的要使用的处理器
-DSTREAM_ARRAY_SIZE=；指定计算中a[],b[],c[]数组的大小，
-DNTIMES=30 ；执行的次数，并且从这些结果中选最优值。
-DOFFSET=4096 ；数组的偏移，一般可以不定义。
其中STREAM_ARRAY_SIZE对测试结果影响较大，源码中也为数组大小的选取进行了经验说明。
You should adjust the value of 'STREAM_ARRAY_SIZE' (below)
to meet *both* of the following criteria:
(a) Each array must be at least 4 times the size of the
available cache memory. I don't worry about the difference
between 10^6 and 2^20, so in practice the minimum array size
is about 3.8 times the cache size.
Example 1: One Xeon E3 with 8 MB L3 cache
STREAM_ARRAY_SIZE should be >= 4 million, giving
an array size of 30.5 MB and a total memory requirement
of 91.5 MB. & \\STREAM_ARRAY_SIZE的值最好能4倍于CPU Cache, 注意Array Size占的存储空间的换算，double 64bit 8Byte的转换。
Example 2: Two Xeon E5's with 20 MB L3 cache each (using OpenMP)
STREAM_ARRAY_SIZE should be >= 20 million, giving
an array size of 153 MB and a total memory requirement
of 458 MB.
(b) The size should be large enough so that the 'timing calibration'
output by the program is at least 20 clock-ticks.
Example: most versions of Windows have a 10 millisecond timer
granularity.
20 "ticks" at 10 ms/tic is 200 milliseconds.
If the chip is capable of 10 GB/s, it moves 2 GB in 200 msec.
This means the each array must be at least 1 GB, or 128M elements. &\ 这个可以参考运行时的提示，考虑修改
-DOFFSET=4096 ；数组的偏移，为了对齐数组内存空间和内存中物理空间，因为CPU在读取内存时不是1bit一bit的读，一般可以不定义，定义后也不一定有效果。主要是由于影响内存分配和物理存储单元的对齐。以下是解释和代码中仅有的OFFSET参数出现的地方
Users are allowed to modify the "OFFSET" variable, which *may* change the
relative alignment of the arrays (though compilers may change the
effective offset by making the arrays non-contiguous on some systems).
Use of non-zero values for OFFSET can be especially helpful if the
STREAM_ARRAY_SIZE is set to a value close to a large power of 2.
OFFSET can also be set on the compile line without changing the source
code using, for example, "-DOFFSET=56".
#ifndef STREAM_TYPE
#define STREAM_TYPE double
static STREAM_TYPE a[STREAM_ARRAY_SIZE+OFFSET],
b[STREAM_ARRAY_SIZE+OFFSET],
c[STREAM_ARRAY_SIZE+OFFSET]; & //可以看出设置该值后，数组的长度变长了
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你好，在测试时候需要关闭swap分区吗
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