（ps：对于如何在Intel CPU，ARM架构CPU，以及Jetson TensorRT上部署深度学习模型，以及部署遇到的速度问题，该如何解决。请查看我的另外一篇文章。如何定制化编译Pytorch，TensorFlow，使得CNN模型在CPU，GPU，ARM架构和X86架构，都能快速运行，需要对每一个平台，有针对性的调整。如何做到最大化加速深度学习在不同平台部署性能。请看我的这篇文章。）
训练深度学习模型，尤其是大型模型，可能是一项昂贵的支出。我们可以使用的管理这些成本的主要方法之一是性能优化。性能优化是一个迭代过程，我们不断寻找提高应用程序性能的机会，然后利用这些机会。在之前的文章中（例如此处），我们强调了拥有适当工具来进行此分析的重要性。工具的选择可能取决于许多因素，包括训练加速器的类型（例如 GPU、HPU 或其他）和训练框架。
来观察显卡的GPU内存占用率（Memory-Usage），显卡的GPU利用率（GPU-util），然后采用top来查看CPU的线程数（PID数）和利用率（%CPU）
从Kepler的GP10架构开始，NVIDIA就引入了MPS（基于软件的多进程服务），这种技术在当时实际上是称为HyperQ ，允许多个 流（stream）或者CPU的进程同时向GPU发射Kernel函数，结合为一个单一应用程序的上下文在GPU上运行，从而实现更好的GPU利用率。在单个进程的任务处理，对GPU利用率不高的情况下是非常有用的。实际上，在Pascal架构出现之后的MPS可以认为是HyperQ的一种实现方式。 现在在Volta架构下面，NVIDIA又将MPS服务进行了基于硬件的优化。 MPS有哪些
随着高清，4K视频的推广，视频GPU硬件编码，解码，转码已经开始成为主流。同时人工智能的兴起，深度学习也离不开硬件GPU的模型训练和计算。GPU硬件参数越来得到开发人员的关注，对GPU 温度，占用率，显存等参数也纳入监控平台的重要监控指标。本文以温度为例介绍如何监控显卡GPU相关参数。
一般来说，如果您想了解NVIDIA Jetson开发板上Linux系统的繁忙程度，您可以使用像系统监视器这样的图形工具。CPU、内存和网络以及各种各样的其他参数都在显示中。然而唯独缺少GPU的利用率。
PyTorch Profiler v1.9 现已发布，本版本旨在为用户提供全新工具，让用户无论是在一台还是多台机器上，都可以更轻松地诊断和修复机器学习性能问题。
软件性能分析是达到系统最佳效能的关键，数据科学和机器学习应用程序也是如此。在 GPU 加速深度学习的时代，当剖析深度神经网络时，必须了解 CPU、GPU，甚至是可能会导致训练或推理变慢的内存瓶颈
Android用户几乎每时每刻都在和显示交互；因此，良好的显示性能对于用户体验至关重要。然而，实现平滑如丝的性能并不总是那么容易。需要整个系统协同工作，并且内核并不总是像人们所希望的那样支持这种协作。Android小组目前正在考虑现有内核功能的多种组合以及可能的改进，以提供最佳的显示体验。
面对在线推理服务使用的GPU资源不断增加、GPU利用率普遍较低的挑战，美团视觉研发团队决定通过模型结构拆分和微服务化进行优化，他们提出了一种通用高效的部署架构，来解决这种常见的性能瓶颈问题。
<Kubelet从入门到放弃>系列将对Kubelet组件由基础知识到源码进行深入梳理。因上篇文章Kubelet从入门到放弃系列:GPU加持中介绍了Nvidia系列GPU如何加持Kubernetes，我们除了关注GPU资源的使用，也关注GPU资源的管理，因此本文推出 Kubernetes集群中如何监控GPU资源。
照片由 Torsten Dederichs 拍摄，上传到 Unsplash
在最近一次游戏性能专项测试过程中发现帧率陡降，开发同学分析源代码堆栈信息，折腾了很久一直无法定位原因，最终定位到原来是手机发热降频引起。
设备跟踪和管理正成为机器学习工程的中心焦点。这个任务的核心是在模型训练过程中跟踪和报告gpu的使用效率。
由于测试环境使用的是NVIDIA的显卡，这里直接通过lspci命令即可查询具体显卡信息
作为数据科学、机器学习的工具，Linux有着非常广泛的应用场景。其完全开放、高度可定制化的属性，使得用户可以用非常低的成本搭建所需的工作环境，同时安装依赖的时候也非常方便，直接一条命令就安装好了。
点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型（比如GN7）他们的显卡型号都是相同的，该机型下的不同规格（比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系（截至2022年5月）：
随着最近一两年生成式大模型的迭代出新，尤其是以 ChartGPT 为代表的大语言模型，几乎一夜间让所有人都看到了人工智能改变世界的潜力。而作为持续发力 GPU 通用计算（CUDA）的 AI 专业显卡提供商，Nvidia 公司成为了当之无愧的技术赢家，从其屡创新高的市值中就可见一瞥。
导语 在最近一次游戏性能专项测试过程中发现帧率陡降，开发同学分析源代码堆栈信息，折腾了很久一直无法定位原因，最终定位到原来是手机发热降频引起。 有经验一看完整的性能数据，基本一眼都能看出问题原因。需要强调一点：分析问题需要整体数据联动分析，单独看某单一信息是没是意义的。这个案例很典型，所以将本次性能实战经验分析出来，，希望对测试或者开发同学有些帮助。 一月一度的游戏性能专项回归测试过程中，我们在Galaxy S9 Plus手机上测试发现，帧率出现陡降问题，非常有规律的：进入游戏玩一段时间帧率FPS出现缓慢
2018 年 12 月，英伟达在加拿大蒙特利尔 NeurIPS 大会上发布最新款产品 Titan RTX，作为 2017 年 Titan V 的「继承者」，Titan RTX 价格更低，显存更大，性能更强，且使用图灵架构，具备强大的光线追踪能力。因此，Titan RTX 的发布对 AI 社区而言，是不是做深度学习的一个不错选择呢？
机器之心报道 编辑：小舟、陈萍 AMD，No？PyTorch在AMD CPU的机器上出现死锁了。 PyTorch 作为机器学习中广泛使用的开源框架，具有速度快、效率高等特点。而近年来广受好评的 AMD 处理器具有多核、多任务性能良好、性价比高等优势。开发者们一直希望二者联合起来，在 AMD 处理器上使用 PyTorch 进行深度学习的开发和研究。 前段时间发布的 PyTorch 1.8 新增了对 AMD ROCm 的支持，对于想在 AMD 上用 PyTorch 进行深度学习的开发者来说，这是一个好消息。
平常我们查看 GPU 信息，比如哪个进程在占用 GPU，占用了多少，GPU 利用率怎么样等信息，都是使用 nvidia-smi，但这些信息都是实时的，也就是说你无法查看一定时间段内的变化情况。
PerfDog是一个移动全平台Android/iOS性能测试、分析工具。可以快速定位分析性能问题。手机无需ROOT/越狱，手机硬件、游戏及应用APP也无需做任何修改，极简化即插即用。
王孝威，腾讯云容器产品经理，热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式，为客户极致降本增效服务。 晏子怡，腾讯云容器产品经理，在Kubernetes 弹性伸缩、资源高效利用领域有丰富的实战经验。 背景 公有云的发展为业务的稳定性、可拓展性、便利性带来了极大帮助。这种用租代替买、并且提供完善的技术支持和保障的服务，理应为业务带来降本增效的效果。但实际上业务上云并不意味着成本一定减少，还需适配云上业务的应用开发、架构设计、管理运维、合理使用等多方面解决方案，才能真正助力业务的降本增效。在《Ku
Kubernetes中的GPU资源管理是指如何有效地管理和利用集群中的GPU资源。GPU资源在许多工作负载中具有重要的作用，例如深度学习、科学计算和图形渲染等领域。为了实现高效的GPU资源管理，Kubernetes提供了几个关键的机制和组件。
导语 在最近一次游戏性能专项测试过程中发现帧率陡降，开发同学分析源代码堆栈信息，折腾了很久一直无法定位原因，最终定位到原来是手机发热降频引起。 有经验一看完整的性能数据，基本一眼都能看出问题原因。需要强调一点：分析问题需要整体数据联动分析，单独看某单一信息是没是意义的。这个案例很典型，所以将本次性能实战经验分析出来，希望对测试或者开发同学有些帮助。 一月一度的游戏性能专项回归测试过程中，我们在Galaxy S9 Plus手机上测试发现，帧率出现陡降问题，非常有规律的：进入游戏玩一段时间帧率
Kubernetes 中的 Request(请求) 字段用于管理容器对 CPU 和内存资源预留的机制，保证容器至少可以达到的资源量，该部分资源不能被其他容器抢占，具体可查看(https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/)。当 Request 设置过小，无法保证业务的资源量，当业务的负载变高时无力承载，因此用户通常习惯将 Request 设置得很高，以保证服务的可靠性。
Orin 架构以行业领先的性能为下一代边缘 AI 系统提供动力，该系统由 12 个 ARM Cortex A78 内核和 2 MB 三级缓存， NVIDIA Ampere 架构 GPU 提供 16 个流式多处理器或每个 SM 128 个 CUDA 内核的 SM，Orin 还具有用于工作负载的专用加速器，用于视频缩放、图像处理，还有光流加速器即OFA、2 个 JPEG 解码器、2 个深度学习加速器单元或支持张量 RT 的 DLA，用于深度学习操作，还有可编程视频加速器（PVA）和视频编解码引擎。Orin 使用高带宽 LPDDR5 内存，并具有一组丰富的 IO 连接选项，包括 22 个 PCI Express 通道、4 个千兆以太网连接器和 16 个 CSI 通道。凭借所有这些强大的功能，Jetson Orin 完全有能力应对边缘 AI 场景。
林顺利，腾讯云原生产品经理，负责分布式云产品迭代和注册节点客户扩展，专注于云原生混合云新形态的推广实践。 背景 企业在业务的持续运维过程中，感受到腾讯云 TKE 带来的便捷性和极致的使用体验，将新业务的发布以及老业务的维护都迁移到云上 TKE 来实现。但很多企业数据中心建设较为早期，选型上采取了自建 IDC 机房的方案，长久以来的 IDC 运营维护和企业上云的诉求产生了冲突和矛盾： 1、资源难利旧/利用率低 业务大部分在云上运行，存量的 IDC 主机难以利旧； 云下资源业务利用率低（主要是 CPU 资源），
相关信息： 招聘云原生开发工程师 2021智能云边开源峰会：云原生、人工智能和边缘计算 Bitfusion 如何在 vSphere 中使用 PVRDMA 功能？ 导读： 后疫情时代助力复工复产，AI应用百花齐放，GPU算力需求井喷式增长。然而K形算力剪刀差给庞大的AI原生云带来沉重的成本负担，一方面是单机GPU算力不足而全局算力过剩，另一方面是GPU算力不足而CPU算力过剩。幸好有他（“super爱豆”）腾云而来，让AI算力像水一样在云原生平台内自由流动，他们的格言是“我不生产算力，我只是算力的搬运
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
微服务治理中限流、熔断、降级是一块非常重要的内容。目前市面上开源的组件也不是很多，简单场景可以使用Guava，复杂场景可以选用Hystrix、Sentinel。今天要说的就是Sentinel，Sentinel是一款阿里开源的产品，只需要做较少的定制开发即可大规模线上使用。从使用感受上来说，它有以下几个优点：
当我们系统有问题的时候，不要急于去调查我们代码 首先要看的是操作系统的报告，看看操作系统的CPU利用率，看看内存使用率，看看操作系统的IO，还有网络的IO，网络链接数，等等 Windows下的perfmon是一个很不错的工具，Linux下也有很多相关的命令和工具，比如：SystemTap，LatencyTOP，vmstat，sar，iostat，top，tcpdump等等 通过观察这些数据，就可以知道性能问题基本上出在哪里 （1）先看CPU利用率，如果CPU利用率不高，但是系统的吞吐量和系统延迟指标上不去，
本文整理自同名线上分享，是 12 月份「百度百舸 - 云原生 AI」技术公开课的第三期。 这次分享将端到端分析 AI 推理过程以及痛点，介绍业界典型的推理加速思路和具体方案，并介绍百度智能云在这方面的一些实践成果。 本次分享我们将介绍如何加速 AI 推理过程。内容主要包括四部分： 第一部分，端到端的分析 AI 推理的过程以及这个过程中的痛点； 第二部分，我们将介绍业界典型的推理加速思路及具体方案； 第三部分，介绍百度百舸平台的 AI 推理加速套件 AIAK-Inference 的加速方案； 最后一部分，我们
使用PyTorch Profiler进行性能分析已经一段时间了，毕竟是PyTorch提供的原生profile工具，个人感觉做系统性能分析时感觉比Nsys更方便一些，并且画的图也比较直观。这里翻译一下PyTorch Profiler TensorBoard Plugin的教程并分享一些使用经验，我使用的时候也是按照这个教程来来的，有一点不一样的是可以在vscode里面直接安装TensorBoard插件，然后Command+Shift+P打开vscode的命令行窗口输入TensorBoard启用TensorBoard插件并把PyTorch Profiler输出的日志文件所在的文件夹路径传给它就可以直接在vscode里面查看可视化Profile结果了。
首先，如果你现在已经很熟悉tf.data+estimator了，可以把文章x掉了╮(￣▽￣””)╭
系统负载：在Linux系统中表示，一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数，以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值（具体load值的计算方式，有兴趣可以自行深究，这里不深究）。说白了就是，系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关，这两个状态的进程越多，负载越高。
来源 | 经授权转载自 百度智能云技术站 公众号 如何让硬件算力发挥最大效率，是所有资源运营商和用户非常关注的问题。百度作为一家领先的 AI 公司，拥有可能是业界最全的 AI 应用场景。 在这篇文章中，将和大家分享和讨论 GPU 容器虚拟化在复杂AI场景中的解决方案和厂内的最佳实践。 下面这张图片的左右两部分，在不同场合下已经多次展示过，放到这里主要想强调算力需求 —— 硬件算力的指数型增长，与真实应用场景中利用率偏低资源浪费之间的矛盾。 左边的部分是 OpenAI 统计的数据，从 2012 年以来，模
项目链接，fork一下即可使用 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4482932?contributionType=1 Paddle模
Allinea软件于2015年3月份宣布其调试和性能调优工具套件Allinea Forge支持CUDA 7.0，同时在它的性能分析器和分析工具里集成GPU利用率测量功能。 开发者可以在Allinea Forge5.0.1版本里看到对CUDA7.0的支持——一直以来Allinea都是在第一时间支持CUDA最新的版本。AllineaForge包括Allinea DDT 调试器和Allinea MAP分析器，被广泛用于滴滴涕Allinea调试器和Allinea MAP分析器，被广泛用于开发高性能混合CP
Linux 进程是操作系统中运行的程序的实例。每个进程都有自己的内存空间和执行环境，它们彼此隔离，以确保安全性和稳定性。在 Linux 中管理进程是非常重要的，下面我将详细教你如何处理 Linux 进程。
提到CPU利用率，就必须理解时间片。什么是CPU时间片？我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”，就是说他们可以“同时”运行多个程序，比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
Volcano 是基于 Kubernetes 的批处理系统，方便HPC、 AI、大数据、基因等诸多行业通用计算框架接入，提供高性能任务调度引擎，高性能异构芯片管理，高性能任务运行管理等能力。本文通过介绍Volcano提供的GPU Share调度功能来助力HPC作业在Kubernetes集群中落地。
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作者：Sebastian Raschka 机器之心编译 编辑：泽南 有关 batch size 的设置范围，其实不必那么拘谨。 我们知道，batch size 决定了深度学习训练过程中，完成每个 epoch 所需的时间和每次迭代（iteration）之间梯度的平滑程度。batch size 越大，训练速度则越快，内存占用更大，但收敛变慢。 又有一些理论说，GPU 对 2 的幂次的 batch 可以发挥更好性能，因此设置成 16、32、64、128 … 时，往往要比设置为其他倍数时表现更优。 后者是否是一种玄
大规模数据以及大型的神经网络结合在很多机器学习的任务上带来了超凡的表现。在训练深度学习模型的时候，当数据以及参数量变大的时候计算资源是决定我们算法迭代速度的关键要素之一。
云行业进入了生成式 AI 时代，除模型算法外，头部企业纷纷将大量精力投入到解决算力和互联问题上。然而，如果没有网络支持，计算的篇章就无法开启。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 有关 batch size 的设置范围，其实不必那么拘谨。 我们知道，batch size 决定了深度学习训练过程中，完成每个 epoch 所需的时间和每次迭代（iteration）之间梯度的平滑程度。batch size 越大，训练速度则越快，内存占用更大，但收敛变慢。 又有一些理论说，GPU 对 2 的幂次的 batch 可以发挥更好性能，因此设置成 16、32、64、128 … 时，往往要比设置为其他倍数时表现更优。 后者是否是一种
什么是CPU时间片？我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”，就是说他们可以“同时”运行多个程序，比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
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