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性能优化测试中的相关名词

使用率越高，说明你的机器在这个时间上运行了很多程序，反之较少。使用率的高低与你的CPU强弱和程序优化的好坏有直接关系。...CPU Clock 各个CPU核心的频率和使用率 Memory 内存用于暂时存放CPU中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器交换的数据。...Android PSS Memory实际使用的物理内存，统计结果和Android Java API标准结果一致，与Meminfo也一致。...注：单核超过14000进程会被系统Kill GPU Usage GPU使用率，PerfDog目前支持高通芯片手机 GPU Frequency GPU频率，PerfDog目前支持高通芯片手机 GPU Utilization...PerfDog作为最新的移动全平台性能测试分析工具已经支持上述提到的绝大多数性能参数的测试，例如手机测评者最关心的游戏PFS、GPU使用率、CPU温度、电池功耗等和开发工程师与测试工程师最关心的CPU使用率

3.4K00

136_生产监控：Prometheus集成 - 设置警报与指标选择与LLM部署监控最佳实践

/TPU资源，内存占用高 性能波动明显：不同输入长度和复杂度导致推理时间差异大 服务级别要求高：用户期望低延迟和高可用性 成本敏感性：资源成本高昂，需要精确监控利用率 分布式部署复杂：多节点、多GPU环境增加监控复杂性...1.3 监控系统的核心目标 一个完善的LLM部署监控系统应实现以下核心目标： 实时性能监控：跟踪推理延迟、吞吐量、错误率等关键性能指标 资源利用优化：监控GPU/CPU使用率、内存占用、网络I/O等资源指标...第二章 LLM部署的关键监控指标选择 2.1 系统级指标 系统级指标反映了底层基础设施的运行状态，是监控的基础层面： CPU指标： CPU使用率（总体和每核心） 系统负载 上下文切换频率 CPU就绪队列长度...资源 GPU利用率、GPU内存使用率、功耗 资源瓶颈检测、成本优化 性能 P95延迟、吞吐量、每秒Token数 服务质量保障、容量规划 可靠性 错误率、可用性、恢复时间 SLA保障、故障检测 效率 每Token...对于LLM部署，我们特别关注以下指标： # CPU使用率 node_cpu_seconds_total{mode!

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    鸿蒙APP的性能测试

    优化资源使用：减少 CPU、内存、GPU 和网络资源的消耗。提升响应速度：确保应用启动快、操作流畅。验证稳定性：在高负载下测试应用的稳定性。...优化建议：使用弱引用（WeakReference）管理对象生命周期。及时释放未使用的资源。2.3CPU 测试目标：检测 CPU 使用率高的代码段，优化算法和逻辑。...测试方法：使用 DevEco Studio 的 CPU Profiler 监控 CPU 使用率。分析热点函数，优化耗时操作。优化建议：减少循环嵌套和递归调用。使用多线程或异步任务处理耗时操作。...2.4GPU 测试目标：检测图形渲染性能，优化 UI 渲染。测试方法：使用 DevEco Studio 的 GPU Profiler 监控 GPU 使用率。检查是否存在过度绘制或渲染卡顿。...通过使用 DevEco Studio 的性能分析工具和第三方工具，开发者可以全面检测应用的启动性能、内存使用、CPU 占用、网络请求和 GPU 渲染等方面的表现。

    1.1K10

    Android 发热监控实践

    具体指标如下: 手机温度 CPU 使用率、GPU 使用率； 线程堆栈； 系统服务使用频次； 设备前后台、亮灭屏时长； 电量、充电情况； 热缓解发热等级； 系统机型、版本； .......可以看到 Android 系统的 API 实际上是提供了 AIDL 接口，可以直接注册 Thermal 变更事件的监听，获取到 Temperature 对象。但由于标识了 Hide API 。...即 进线程 CPU 使用率 = ((utime+stime)-(lastutime+laststime)) / period GPU 使用率 高通芯片的设备，我们可以参考 /sys/class/kgsl...联发科芯片的设备，我们可以直接通过读取 /d/ged/hal/gpu_utilization 下的使用率数值。 同样的通过指定周期(每秒 1 次)的采样间隔，即可获取到每秒的当前 GPU 使用率。...、CPU 使用率为第一第二指标  建立核心的发热问题四象限，优先关注高温、高 CPU 的问题场景。

    1.3K20

    APP性能测试—PerfDog

    WIFI检测连接成功后，拔掉USB连接线。 ?...iOS9.1以下系统暂时不支持 帧率FPS高并不能说明就一定流畅。比如：FPS为50帧，前200ms渲染一帧，后800ms渲染49帧，虽然时均帧率50，但依然觉得非常卡顿。...CPU Usage CPU Usage表示CPU使用率，包含2个参数： Total CPU：表示整机CPU使用率， App CPU：表示进程CPU使用率。...统计结果和Xcode一致，iOS App中CPU使用率公式如下： PerfDog使用率=Xcode使用率/核心数 备注：iOS平台CPU Usage是未规范化CPU使用率，由于iOS平台，频率变化一般是在电池电量极低...Context Switch Limit 14000(Core/Second) GPU Usage GPU使用率，包含以下三个参数 Render:渲染器利用率(像素着色处理阶段，若占比高，说明是PS阶段出现瓶颈

    5.5K51

    飞桨运行算力最新版本

    其采用 NVIDIA Volta 架构，并带有 16 GB 和 32GB 两种配置，在单个 GPU 中即可提供高达 100 个 CPU 的性能。...如今，数据科学家、研究人员和工程师可以减少优化内存使用率的时间，从而将更多时间用于设计下一项 AI 突破性作品 GPUTesla A100 这是当前市场上性能最出色的GPU之一 ， 自动混合精度和...FP16可以为A100带来2倍 的性能提升； 无需 更改代码的情况下， 性能 可比上一代 NVIDIA V 100 高 出 20 倍之多 。...1.基础版本： 环境配置详情 GPU/ Video Mem/-显存 CPU 2 Cores RAM 8GB Disk 100GB 基础版 Quota不限时 2....CPU12 Cores RAM96GB Disk100GB 5.V100*4 32GB GPUTesla V100*4 Video Mem4*32GB CPU16 Cores RAM128GB Disk100GB

    34920

    CML使用Nvidia GPU进行深度学习

    分别参见相关子文件夹pytorch、mxnet和tensorflow。在本文中，我们将探讨如何将Tensorflow与NVIDIA GPU结合使用。其他子文件夹的执行方式相同，易于您自行探索。...创建会话时，我们可以从不同的CPU / RAM和GPU配置中进行选择。就我而言，我选择了4核/ 8GB RAM和1个GPU。使用FashionMNIST，1个GPU足以让我们相对快速地适应算法。...安装了库之后，我们可以运行库导入语句作为快速检查，以确保Tensorflow正确地利用了我们的GPU资源。您应该看到一系列“成功打开动态库xxxx”消息，最后看到“添加可见的gpu设备：0”。...运行命令“ nvidia-smi -l”以打开刷新跟踪器以利用GPU 现在，我们可以运行脚本的其余部分，并观看我们的模型训练 在我们的模型训练过程中，我们可以看到内存使用率从3MiB变为11320MiB...您现在就可以在Tensorflow中开始在CML中使用GPU。其他子文件夹可以用相同的方式设置，并可以让您自己进行探索。

    1.8K20

    【13章】Go + AI 从0到1开发 Docker 引擎

    Go 的 “单例模式” 可解决这一问题：在服务启动时，由主线程加载一次模型权重，并将模型对象存储在全局变量中，所有 Goroutine 共享该模型对象（模型权重为只读数据，无并发安全问题）。...此外，可通过github.com/shirou/gopsutil等库实时监控容器的 CPU 使用率，当使用率超过 80% 时，动态减少 Goroutine 池的最大并发数，避免 CPU 过载；当使用率低于...性能对比​​指标​单线程架构（无 Go 并发）​Go 并发架构​性能提升倍数​单请求平均延迟​20ms​6ms​3.3 倍​每秒最大吞吐量​50 QPS​160 QPS​3.2 倍​内存使用率（峰值）​...解决方案：​优先选择线程安全的 AI 框架（如 TensorFlow C API、ONNX Runtime）；​若使用非线程安全框架，通过sync.Mutex为推理接口加锁，确保同一时间仅一个 Goroutine...随着 Go 语言对 AI 框架的集成不断深化（如 ONNX Runtime 的 Go 绑定、TensorFlow Go API 的优化），这种 “Go 并发 + Docker 容器” 的加速模式，将在更多

    25310

    Android帧率监测与优化技巧

    确保在不使用的对象上及时释放引用，使用内存分析工具来检测潜在的内存泄漏。...使用 GPU 进行绘制 尽量使用 GPU 进行绘制操作，它比 CPU 更高效。可以使用 OpenGL ES 或者 Android的SurfaceView 进行 GPU 加速绘制。...CPU 使用率数据显示在特定时间点，主线程的 CPU 使用率达到 90%，表明高 CPU 负载与卡顿相关。 内存使用情况数据显示内存占用不断增加，暗示可能存在内存泄漏。...CPU 使用率数据表明在网络请求期间，主线程的 CPU 使用率迅速上升至 100%。 响应时间数据显示网络请求的响应时间长达 5 秒以上，进一步印证了网络请求问题。...GPU 使用率高 GPU 使用率监测数据表明 GPU 使用率在图形渲染时持续高达 90%，导致帧率波动明显。 渲染时间分布数据清晰地展示了部分帧的渲染时间明显较长，与高 GPU 使用率相关。

    92650

    TensorFlow与PyTorch对比

    右边的条形图是从1月到6月的累计数据，TensorFlow占比还是要略高一点，但是23%的增长率明显要低于PyTorch的194%.也就是说，现在TensorFlow和PyTorch在学术界的使用率上来说已经不差上下了...来源：https://www.oreilly.com/ideas/one-simple-graphic-researchers-love-pytorch-and-tensorflow 决定一个框架的使用率有哪些因素呢...训练是一个费时费力的过程，用GPU训练一两天是正常，甚至有的大模型大数据量需要十天半个月（例如BERT large），因此训练速度也是大家比较关心的一个指标。...这一点TensorFlow无疑是最大的赢家，提供的python API达到8000多个（参见https://tensorflow.google.cn/api_docs/python），基本上不存在用户找不到的算子...不过PyTorch这方面也非常重视，之前把何凯明挖过去，构建了自己的图像检测、分割开源库Detectron，对提升PyTorch的使用率起了很大作用。

    2.5K20

    深度学习在性能瓶颈分析中的革命性应用

    (start="2025-01-01", periods=1000, freq="H"), "CPU使用率": np.random.rand(1000), "内存使用率": np.random.rand...(1000), "网络带宽": np.random.rand(1000)}# 创建数据框df = pd.DataFrame(data)# 特征和标签X = df[["CPU使用率", "内存使用率...", "网络带宽"]].valuesy = np.random.randint(2, size=1000) # 二分类标签，0表示无瓶颈，1表示有瓶颈# 划分训练集和测试集X_train, X_test...构建了一个简单的深度学习模型，对CPU使用率、内存使用率和网络带宽等特征进行分析，预测系统是否存在性能瓶颈。...此外，结合实时监控和自动化运维工具，深度学习技术能够实现对性能问题的实时检测和自动修复，提升系统的稳定性和可靠性。

    25210

    在Elasticsearch中使用NVIDIA cuVS实现高达12倍速度提升的向量索引：GPU加速

    随着数据量和相关的向量嵌入呈指数增长，专为大规模并行处理和高吞吐量运算而设计的GPU在处理这些工作负载时具有理想的优势。...cuvs-java库轻量且基于cuVS C API，使用Panama外部函数接口以惯用Java的方式暴露cuVS功能，同时保持现代和高性能。...构建的图的最终格式与在CPU上构建的格式相同；这允许Elasticsearch在底层硬件支持的情况下利用GPU进行高吞吐量向量索引，同时释放CPU的性能用于其他任务（如并发搜索、数据处理等）。...CPU使用率： 将图的构建转移到GPU上显著减少了平均和峰值CPU利用率。下图展示了在索引和合并期间的CPU使用情况，突显出在GPU上运行这些操作时CPU使用率是多么低。...以大致相同的价格，我们可以配置大约两倍数量的可比vCPU和RAM，即32个vCPU（AMD EPYC）和64GB内存，同时将索引线程数加倍到16。

    13110

    为深度学习选择最好的GPU

    在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神经网络方面，即使是一个非常基本的GPU也会胜过CPU。 但是你应该买哪种GPU呢?...TensorFlow和PyTorch等工具中（比如目前PyTorch的AMD GPU的支持还只能在Linux上使用）。...请记住，GPU的优势是高吞吐量，这在很大程度上依赖于可用的RAM来通过GPU传输数据。 CUDA核心和Tensor 核心 这其实很简单，越多越好。 首先考虑RAM，然后就是CUDA。...混合精度训练具有如此优势的主要原因是它降低了 RAM 使用率，Tensor Core 的 GPU会加速混精度训练，如果没有的话使用FP16也会节省显存，可以训练更大的批大小，间接提升训练速度。...是否会被弃用 如果你对RAM有特别高的要求，但又没有足够的钱买高端卡，那么你可能会选择二手市场上的老款GPU。这有一个相当大的缺点……这张卡的寿命结束了。

    1.9K40

    Qt 开发的性能测试

    优化资源使用：减少 CPU、内存、GPU 和网络资源的消耗。提升响应速度：确保 UI 流畅、操作响应迅速。验证稳定性：在高负载下测试应用程序的稳定性。...2.性能测试的类型2.1CPU 性能测试目标：检测 CPU 使用率高的代码段。方法：使用性能分析工具（如 Qt Creator 的内置工具）分析 CPU 占用。检查算法复杂度，优化循环和递归。...提供函数调用图和 CPU 使用率。Memory Analyzer：用于检测内存泄漏和内存使用情况。3.2Valgrind功能：检测内存泄漏、内存错误和性能问题。...常用工具：memcheck：检测内存泄漏。callgrind：分析函数调用和 CPU 使用率。3.3RenderDoc功能：分析 OpenGL 和 Vulkan 渲染性能。...特点：支持 CPU、内存、I/O 等性能分析。4.性能测试的最佳实践4.1明确测试目标确定需要测试的性能指标（如 CPU 使用率、内存占用、帧率等）。

    1.1K10

    为深度学习选择最好的GPU

    在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神经网络方面，即使是一个非常基本的GPU也会胜过CPU。 但是你应该买哪种GPU呢?...TensorFlow和PyTorch等工具中（比如目前PyTorch的AMD GPU的支持还只能在Linux上使用）。...请记住，GPU的优势是高吞吐量，这在很大程度上依赖于可用的RAM来通过GPU传输数据。 CUDA核心和Tensor 核心 这其实很简单，越多越好。 首先考虑RAM，然后就是CUDA。...混合精度训练具有如此优势的主要原因是它降低了 RAM 使用率，Tensor Core 的 GPU会加速混精度训练，如果没有的话使用FP16也会节省显存，可以训练更大的批大小，间接提升训练速度。...是否会被弃用 如果你对RAM有特别高的要求，但又没有足够的钱买高端卡，那么你可能会选择二手市场上的老款GPU。这有一个相当大的缺点……这张卡的寿命结束了。

    2.8K30

    深度解析：OpenStack私有云基础架构指南

    Keystone - 身份认证（门卫） 作用：统一的身份认证和授权 用户、项目、角色管理 API访问控制 服务发现机制 5....计算节点优化 # CPU超分比设置（建议1:4） cpu_allocation_ratio = 4.0 # 内存超分比设置（建议1:1.5） ram_allocation_ratio = 1.5 #...存储性能调优 # Ceph配置优化 [osd] osd_journal_size = 10240 osd_op_threads = 8 osd_disk_threads = 4 高可用配置 监控告警体系...关键指标监控： CPU使用率 > 80% 内存使用率 > 85% 磁盘使用率 > 90% API响应时间 > 5秒 # Prometheus + Grafana监控方案 docker run -d -...按业务重要性逐步迁移 团队培养：投资于运维团队能力建设 持续优化：建立监控和优化机制 发展趋势 容器化部署：Kubernetes + OpenStack融合 边缘计算：分布式云架构 AI/ML支持：GPU

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