用过 tensorflow 的人都知道， tf 可以限制程序在 GPU 中的使用效率，但 pytorch 中没有这个操作。
本文旨在通过使用腾讯云的“自定义监控”服务来自行实现对 GPU 服务器的 GPU 使用率的监控。
前段时间训练了不少模型，发现并不是大力出奇迹，显卡越多越好，有时候 1 张 v100 和 2 张 v100 可能没有什么区别，后来发现瓶颈在其他地方，写篇文章来总结一下自己用过的一些小 trick，最后的效果就是在 cifar 上面跑 vgg 的时间从一天缩到了一个小时，imagenet 上跑 mobilenet 模型只需要 2 分钟每个 epoch。（文章末尾有代码啦）
在跑任务时，另外运行脚本调用 check_gpu_mem_usedRate 就可以知道最大的 GPU内存 使用率，线上服务不要用的太满，最大80%左右为宜，防止极端情况GPU显存溢出
A10双显卡的Server2022机器，我用Octane Bench压的时候，任务管理器性能页签里的GPU使用率上去一丢丢，但是nvidia-smi.exe命令显示的使用率却是99%左右。
1. 命令 nvidia-smi # 显示 GPU 的实时信息 nvidia-smi -L # 列出所有可用的 NVIDIA 设备信息 2. 参数含义 GPU：GPU 编号。 Name：GPU 型号。 Persistence-M：持续模式的状态。持续模式虽然耗能大，但是在新的GPU应用启动时，花费的时间更少，这里显示的是off的状态。 Fan：风扇转速，从0到100%之间变动。 Temp：温度，单位是摄氏度。 Perf：性能状态，从P0到P12，P0表示最大性能，P12表示状态最小性能（即 G
相信移动端高度普及的现在，大家或多或少都会存在电量焦虑，拥有过手机发热发烫的糟糕体验。而发热问题是一个长时间、多场景的指标存在，且涉及到端侧应用层、手机 ROM 厂商系统、外界环境等多方面的影响。如何有效衡量发热场景、定位发热现场、以及归因发热问题成为了端侧应用层发热监控的面前的三座大山。本文通过得物 Android 端侧现有的一些监控实践，不深入功耗计算场景无法自拔，优先聚焦于发热场景本身，希望能给大家一些参考。
相信这个时候，很多Jetson的老用户开始会心一笑了，是的，有一个Jetson的小工具，叫Jtop，它是一个系统监视实用程序，可在终端上运行，并实时查看和控制 NVIDIA Jetson的状态. CPU，RAM，GPU状态和频率等。
当一个APP或游戏各种功能越来越多时，性能优化的重要性就不言而喻了，况且现在APP或游戏的功能逐渐趋同，提升用户体验已从产品设计本身转到了APP或游戏的流畅性上，这也让越来越多的开发者更加关注性能优化与测试。前段时间PerfDog研发团队曾带来《腾讯游戏性能实战案例分享之帧率陡变1.0》和《APP&游戏需要关注Jank卡顿吗？》两篇关于帧率与Jank的专业分析文章，本次我们就来看看在性能优化测试中会遇到的哪些名词。
timxbxu，腾讯云专家工程师，深耕云计算、Kubernetes、离在线混部、GPU 容器化领域，Kubernetes 社区积极贡献者。 jikesong，腾讯云异构计算研发负责人，KVM上第一个 GPU 全虚拟化项目 KVMGT 作者，对 GPU 虚拟化有深入的研究。 zoeyzyyan，腾讯云容器产品经理，专注资源管理、降本增效、云原生AI领域。 背景 qGPU 是腾讯云推出的 GPU 共享技术，支持在多个容器间共享 GPU卡，并提供容器间显存、算力强隔离的能力，从而在更小粒度的使用 GPU 卡
本文为《大模型时代的 AI 基础设施——百度 AI 大底座》系列云智公开课“AI 算力构建”模块中第二讲《GPU 容器虚拟化新能力发布和全场景实践》的内容精华，以百度智能云资深工程师王利明的演讲视角进行了整理:
与传统的APP相比，手游的耗电量那可不是盖的，手机还有10%的电，玩局游戏吧，正玩着HIGH呢，马上就要破记录了，无情的手机提示电量耗尽30秒后强制关机，欲哭无泪~，这电到底去哪儿了呢？
Android 应用的性能优化是开发过程中至关重要的一环，而帧率（Frame Rate）是评估应用性能的一个关键指标。在本文中，我们将深入探讨如何监测 Android 应用的帧率，以及如何通过代码示例来优化应用的性能。
最近做的项目需要和Unity做交互, Unity作为一款游戏引擎, 还是很耗性能的, 所以找了找性能测试的工具, 发现了腾讯的PerfDog, 记录一下使用心得。
为什么需要GPU虚拟化 根据平台收集的GPU使用率的历史，我们发现独占卡的模式会对GPU这种宝贵计算资源存在浪费现象，即不同用户对模型的理解深度不同，导致申请了独立的卡却没有把资源用满的情况。针对这种情况，虚拟化GPU技术可以更好的解决这种痛点，让机器的计算资源得到充分利用。 现有技术情况 目前来看，绝大多数公司使用的是英伟达（NVIDIA）的公司的计算卡，所以下面主要介绍NVIDIA的技术现状。 NVIDIA在前几年释放出来一个NVIDIA vGPU的一个硬件虚拟化的技术，该技术的介绍是 NVIDIA
tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候，用来对session进行参数配置：
English User's Guide：https://bbs.perfdog.qq.com/article-detail.htmlid=7
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）：
图形处理器（英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器。 用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动，并向显示器提供行扫描信号，控制显示器的正确显示，是连接显示器和个人电脑主板的重要元件，也是“人机对话”的重要设备之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，承担输出显示图形的任务，对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要，同时也在深度学习领域广泛应用。
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。
Profile是集成在Microsoft Visual Studio开发工具中的一款集GPU、CPU、内存使用率等多种分析功能于一身的工具。
华北电力大学是教育部直属全国重点大学，是国家“211 工程”和“985 工程优势学科创新平台”重点建设大学。2017 年，学校进入国家“双一流”建设高校行列，重点建设能源电力科学与工程学科群，全面开启了建设世界一流学科和高水平研究型大学的新征程。
一般在使用windows系统的电脑时，想要了解GPU的使用情况时，我们通常会打开任务管理器去查看。但是这种方式一般只能看到简单的情况。那么我们想要了解更多的情况的话，该怎么办呢。可以在cmd中输入nvidia-smi，但是通常情况下直接在cmd中输入nvidia-smi是没有用的，那该怎么办呢 找路径 一般的路径为：C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 添加环境变量 [在这里插入图片描述] 右击此电脑，点击高级系统设置 [在这里插入图片描述]
1月19日，开源容器集群管理平台KubeOperator发布V2.3版本。KubeOperatorV2.3版本新增了Kubeapps的定制版本——Kubeapps Plus应用商店，并且增加对NVIDIA GPU和Local Persistent Volumes的支持。
这是 Android Studio 团队一系列博客文章中第三篇，深入探讨了 Project Marble 中的细节和幕后情况。本文是由模拟器团队的 Sam Lin（产品经理），Lingfeng Yang（技术主管）和 Bo Hu（技术主管）撰写的。
近年来，公有云、混合云等技术在全球迅速发展，云的普及度越来越高，Docker、Kubernetes、DevOps、Service Mesh 等云原生技术蓬勃发展。但在“上云”之后，企业却往往发现“用云”并没有那么容易。
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
随着模型运算量的增长和硬件技术的发展，使用GPU来完成各种任务的计算已经渐渐成为算法实现的主流手段。而对于运行期间的一些GPU的占用，比如每一步的显存使用率等诸如此类的信息，就需要一些比较细致的GPU信息读取的工具，这里我们重点推荐使用py3nvml来对python代码运行的一个过程进行监控。
本文介绍了TensorFlow中ConfigProto和GPU的用法，包括如何配置session、使用GPU资源以及设置每个GPU的容量。作者希望通过对这些概念的深入了解，更好地利用TensorFlow进行深度学习任务。
最近客户在使用我们的的三维可视化平台的时候，总是会出现浏览器崩溃，webgl context lost的情况。 这种请一般出现在电脑配置很低的电脑上，比如没有独显，只有很小现存的集成显卡的电脑。
小编最近刚接触了一款性价比较高的性能评测工具-PerfDog，这是腾讯旗下的一款移动全平台iOS/Android性能测试及指标分析工具平台，简而言之就是测试采集手机在运行App时的性能指标数据：FPS、Jank、FTime、CPU、GPU、Memory、Battery 、Network、CTemp等性能参数，从而快速定位分析App的性能问题，小编在这里主要介绍下相关名词含义、使用技巧及案例分析。
游戏玩家大多都不会对Fraps陌生，而今天要介绍的AfterBurner则是微星出品的一款显卡工具。但AfterBurner却并没有将它限制于自家显卡，而是所有显卡都支持。通过一段时间的试用，reizhi认为AfterBurner作为fraps的替代品表现十分出色。
在K8s集群治理过程中，常常会因CPU、内存等高使用率状况而形成热点，既影响了当前节点上Pod的稳定运行，也会导致节点发生故障的几率的激增，为了应对集群节热点、负载不均衡等问题，需要动态平衡各个节点之间的资源使用率，因此需要基于节点的相关监控指标，构建集群资源视图
哪里下载iStat Menus for Mac 永久版自带激活使用资源啊，iStat Menus for Mac是一款系统监控工具，可以在系统菜单栏实时监控CPU、GPU、内存、硬盘、网络、温度、电池以及系统时间等信息。 它提供了多种显示方式，可以选择极简显示，只查看关键信息，或者通过柱状图和饼状图来全面了解相关情况。 你还可以为每个菜单设置键盘快捷键，手不离键盘便可随时查看 Mac 的健康状况。
在使用TensorFlow跑深度学习的时候，经常出现显存不足的情况，所以我们希望能够随时查看GPU时使用率。如果你是Nvidia的GPU，那么在命令行下，只需要一行命令就可以实现。
我们在开发的过程中，可能经常会遇到测试的一些反馈，就是APP运行卡顿的问题。我们通常所讲的卡顿问题都是因为渲染掉帧的问题引起视觉上的卡顿感。所以了解渲染机制，我们在项目的开发过程中，可以有意识的少挖坑。同时要打造一款精品的应用，注意渲染优化也是非常重要的一件事情。
近年来，大型语言模型的快速发展为世界带来了巨大的价值，其优越性能源自它们所利用的庞大参数数量。然而，即使是目前内存容量最高的GPU，也只有80GB，远远不足以容纳这些庞大的参数及其相关的优化器状态，尤其在进行基于随机梯度下降的优化时。
用TensorFlow还是PyTorch？从TensorFlow开始学起还是PyTorch？在一年前，这个问题毫无争议，当然是TensorFlow. 但时过境迁，现在的情况大不一样了，下面就来分析对比一下这两个主流框架。
目前CDSW的最新版本是1.7.1，此版本仅支持从1.5.x和1.6.x升级，其他更低的版本需要先升级到1.5.x或1.6.x，然后再升级到1.7.1。本文档将介绍如何基于CDH5.16.1将CDSW从1.6升级到1.7.1。
目前，随着云计算，大数据，NFV等技术的发展，数据中心的云化已经正在进行之中，而云数据中心对于网络带宽的需求日益剧增。在增加带宽的过程中，出现了2条路线：1）从10GbE到40GbE，再到100GbE； 2）从10GbE到25GbE，50GbE，再到100GbE。虽然40GbE出现的更早，相比25GbE更成熟，但从以下几个因素来看，25GbE应该会是一个更好的选择。
libyuv使用cpu的特殊指令集，对cpu的运算做加速，比sws转换效率高，编译的时候如果cpu不支持ssse、avx等指令集，也基本和sws差不多，而且有时可能更慢
根据 Gartner 预测数据显示：2024 年全球 IT 支出预计将达到 5.1 万亿美元，比 2023 年增长 8 %。然而，该机构的另一项调查数据显示：全球数据中心服务器平均 CPU 利用率普遍低于 20%，存在巨大的资源浪费。据测算，以数百万核 CPU 规模的数据中心为例，每提升 1 个百分点的整体资源利用率，每年将节省数千万元的成本。由此可见，提高资源利用率对于降低企业运营成本具有显著的效果。 早在 2015 年，谷歌就在其经典论文《Large-scale cluster management at Google with Borg》中披露了它在资源管理和调度方面的实践经验，是最早通过混部技术来提升资源利用率的公司之一。国内多家头部互联网企业也相继实施类似的技术方案，并取得可观的资源利用率提升效果。 随着小红书业务的高速发展，各类在线、离线业务对计算资源的需求日益增长。与此同时，我们观察到：部分在线集群天均利用率的水位却维持在较低的水平。造成这一现象的主要原因有以下几点：
2021年11月 VOL:19 腾小云告诉你最前线的产品新特性， 总有一款让你心动～ 云说新品 容器产品新特性11月上新 腾讯云边缘服务TKE@Edge 从中心云管理边缘云资源的容器系统 边缘容器服务（Tencent Kubernetes Engine for Edge，简称 TKE Edge）是腾讯云容器服务推出的用于从中心云管理边缘云资源的容器系统。 公有云 TKE-Edge 支持边缘节点绑定 ENI 公有云 TKE-Edge 支持边缘节点 Pod 直通能
作者 | 孙高飞 理解 instant 类型和 range 类型 在 PromQL 中我们可以使用很多的操作符和内置函数来计算我们的监控数据， 而这些操作符和内置函数在计算的 时候要求输入的参数是有类
一、前言 自从安装了CentOS，我的显卡就没消停过，一直在彪高温而且噪音特别大，于是决定上网搜索解决办法。下面记录下来以供日后查阅。 二、安装fglrx driver（ATI/AMD 显卡的linux驱动） 分别执行下面的命令安装 1. rpm --import http://elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org 2. rpm -Uvh http://www.elr
当你与嵌入式系统（就像Jetson模块）打交道时，你就得按照你的功耗预算和计算资源来优化你的应用。要避免性能问题甚至是“发烫停滞”问题，监控这些资源变得异常重要。
2021年9月 VOL:17 腾小云告诉你最前线的产品新特性， 总有一款让你心动～ 云说新品 容器产品新特性 9月上新 腾讯云边缘服务TKE@Edge 从中心云管理边缘云资源的容器系统 边缘容器服务（Tencent Kubernetes Engine for Edge，简称 TKE Edge）是腾讯云容器服务推出的用于从中心云管理边缘云资源的容器系统。 SuperEdge 0.6.0 版本9 月底发布，包含特性如下： 集成TopoLVM，支持边缘本地持久化存
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