所以伸手党们也可以X掉了╮(￣▽￣””)╭ 缘起 很早很早之前，在小夕刚接触tensorflow和使用GPU加速计算的时候，就产生过一个疑惑。为什么显卡的显存都快满了，GPU利用率还显示这么低呢？...当时GPU利用率100%的情况基本是仅存于一块显卡塞4、5个不费显存的小任务的情况。 在比较极端的情况下，甚至GPU的利用率会降到10%以下，就像这样： ?...是不是这功率和利用率看起来不可思议！不要怀疑这是PS的图！这只是小夕的日常截图！tricks用的好GPU利用率掉不下来99%，然鹅代码写的足够蠢，也可以上不去5%！...不要急，我们来放大一下那些gpu利用率只有30%几的代码在训练时的gpu利用率的变化情况（好像句子有点长 watch -n 0.1 nvidia-smi ?...可以看到，其实gpu利用率并不是一直在比较低的水平，而是很有规律的周期性的从0涨到接近100再跌到0，再重新涨到100再跌回0。
os os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0” //这里是自己的GPU
watch -n 0.1 -d nvidia-smi # 检查GPU利用率参数 解决办法： 1. dataloader设置参数 2.增大batchsize 3....性能分析 import time import cProfile, pstats, profile def add(x, y): time.sleep(1) value = x +...(be_analysed_function, analysed_tag_name) # 使用python版的profile进行分析，格式都一样的。...# profile.run(be_analysed_function, analysed_tag_name) # 对此次监测进行分析。...分析耗时主要看这个。 # percall--此函数平均每次被调用耗时。分析耗时次要看这个 # cumtime--执行此函数及其调用子函数所占用的时间。
utilization 合理值:60-85%，如果在一个多用户系统中us+sy时间超过85%，则进程可能要花时间在运行队列中等待，响应时间和业务吞吐量会受损害；us过大，说明有用户进程占用很多cpu时间，需要进一步的分析其它软硬件因素...；sy过大，说明系统管理方面花了很多时间，说明该系统中某个子系统产生了瓶颈，需要进一步分析其它软硬件因素。...wait） 参考值：小于25%，超过25%的wa的值可以表示子系统可能没有被正确平衡，也可能是磁盘密集工作负载的结果，系统的磁盘或其它I/o可能有问题，可以通过iostat/SAR –C命令进一步分解分析...如何查看cpu利用率 2.1 使用top命令查看 数据来自/proc/stat文件 ?...常见误区 5.1 Cpu利用率很高就是cpu资源不够 出现cpu计数器不在范围时，不一定是由于cpu资源不够，因为其他资源的也会引起，例如内存不够时，cpu会忙内存管理的事，表面上可能是cpu的利用为
1.PyTorchGPU利用率较低问题原因： 在服务器端或者本地pc端， 输入nvidia-smi 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...1.2 GPU利用率问题 这个是Volatile GPU-Util表示，当没有设置好CPU的线程数时，这个参数是在反复的跳动的，这样停息1-2 秒然后又重复起来。...其实是GPU在等待数据从CPU传输过来，当从总线传输到GPU之后，GPU逐渐起计算来，利用率会突然升高，但是GPU的算力很强大，0.5秒就基本能处理完数据，所以利用率接下来又会降下去，等待下一个batch...因此，这个GPU利用率瓶颈在内存带宽和内存介质上以及CPU的性能上面。 ...本人遇到问题原因分析： 因为训练的主要时间都花在了写日志上，文件IO耗时特别多，尤其是我设置的写入间隔还很小，所以GPU计算一瞬间，然后写很久的记录，计算一瞬间，再写很久的记录，最终导致速度特别慢。
往往会发现很多问题，比如，GPU内存占用率低，显卡利用率低，CPU百分比低等等。接下来仔细分析这些问题和处理办法。...深度学习模型部署性能分析，Intel和ARM CPU上CNN计算速度差距分析。 1. GPU内存占用率问题 这往往是由于模型的大小以及batch size的大小，来影响这个指标。...num_workers=8时，CPU利用率和8个连续PID任务 此时，在用nvidia-smi查看GPU的利用率，几块GPU都在满负荷，满GPU内存，满GPU利用率的处理模型，速度得到巨大提升...你一来，CPU利用率低，你看一下每一步，卡到哪里，哪里是瓶颈，什么步骤最耗时。都记录一下每一个大的步骤的耗时，然后在分析。测试了每一个大的过程的时间，可以看见，耗时在哪里。...配合着任务管理器或者htop top 在linux下实时查看CPU使用状态和设置多线程数量的关系。来定性的分配。 print(torch.
3D渲染业务，GPU机器需要安装Grid驱动，Grid驱动安装很麻烦，建议使用2019Grid公共镜像购买GN7vw或GI3X或GNV4或GNV4v机型的机器，2019Grid公共镜像集成好相关驱动了，...任务管理器GPU为啥总是0%？建议搞个压测看看 任务管理器GPU利用率我观察了不到1分钟，发现不总是0%，偶尔也有1%出现，负载低时显示0%、1%不是正常的吗？
在 Linux 系统中的 /proc/stat 文件中存储了CPU 活动的信息，该文件中的所有值都是从系统启动开始累计到当前时刻。...0 guest 从系统启动开始累积到当前时刻，在Linux内核控制下的操作系统虚拟cpu花费的时间。...0 注：jiffies是内核中的一个全局变量，用来记录自系统启动一来产生的节拍数，在 linux 中，一个节拍大致可理解为操作系统进程调度的最小时间片，不同 linux 内核可能值有不同，通常在 1ms...CPU利用率计算 Linux_CPU_Usage_Analysis.pdf Linux CPU、内存、磁盘、使用率计算 --------------------- Author: Frytea...Title: 计算 Linux CPU 利用率 Link: https://blog.frytea.com/archives/404/ Copyright: This work by TL-Song
从 top 命令说起 在 Linux shell 上执行 top 命令，可以看到这样一行 CPU 利用率的数据： %Cpu(s): 0.1 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 99.9 id..., 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st 这里引用一下 top 命令的 Linux man-pages 里面的介绍： http://man7.org/linux/man-pages...计算 CPU 利用率的基本方法。...http://man7.org/linux/man-pages/man1/nice.1.html 在 Linux 中，一个进程有一个 nice 值，代表的是这个进程的调度优先级。...理解 wa wa 这一项，连相关的 Linux man-pages 都说它不太靠谱 http://man7.org/linux/man-pages/man5/proc.5.html 所以千万不要看到
查看显卡的硬件状况 nvidia-smi 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图...
GPU利用率才5%？ 作为一个资深程序员、游戏界的传奇人物、虚拟现实先驱——“卡神”（John Carmack），发了一封公开信直接炮轰东家Meta，并且提出离职。
2.canvas的操作过多 将对Canvas的操作转换成Bitmap同步至GPU 表示将位图信息上传到 GPU 所花的时间。大区段表示应用花费大量的时间加载大量图形。...（释放的操作在native层对应的处理是把这块内存区域变成一个Bitmap交由RenderThread去渲染）帧的所有资源都必须位于 GPU 内存中才能用来绘制帧,因此需要上传到GPU中缓存起来 要减小该值...交换缓冲区 表示 CPU 等待 GPU 完成其工作的时间。如果此竖条升高，表示应用在 GPU 上执行太多工作。...GPU提交数据给SuraceFliger让其显示，接着CPU在吧数据给到GPU进行处理，这个区间就是CPU给到GPU的时间 最后给出官方的解析： 如果 CPU 发出命令的速度快于 GPU 处理命令的速度...缓解此问题的关键是降低 GPU 工作的复杂度
Linux越来越容易上手和使用，其用户越来越多，如何在Linux下测试CPU/GPU等性能呢？...完成 正在分析软件包的依赖关系树 正在读取状态信息......Linux并非以其游戏能力和可能性而闻名，自然而然，没有太多可供用户用来测试其图形硬件的GPU基准测试工具。但是，有些基准测试套件可以帮助精确确定GPU性能的各个方面。...从技术上讲，Linux中所有可用的GPU基准测试工具当然只能在OpenGL渲染器下进行测试。尽管GPU可能与某些版本的Direct3D兼容，但无法在Linux下测试此渲染器。...2020-06-16 16-40-50 的屏幕截图.png 最小的Sanctuary，2007年推出，Linux包只有28MB； 最大的Superposition，2017年推出，Linux包已经达到1564MB
也有部分熟悉技术的同学希望介绍下原理，有部分同学咨询RaySync传输协议会不会是通过超量发包来达到快速传输，担心网络流量利用率低，比如net-speeder的双倍发包来抵抗网络丢包。...这篇文章从原理和实测数据两方面，给大家介绍一下RaySync 传输协议的有效带宽利用率。...RaySync 数据传输带宽有效性利用对比： RaySync 传输协议测试方法和数据收集方法简介 使用RaySync FTP客户端，从RaySync FTP 服务器下载文件 RaySync FTP 服务器为Linux...系统，RaySync FTP客户端为Windows系统 使用Linux tc工具在服务器端控制丢包率和时延大小 使用tcpdump在服务器端抓取网络实际发送流量 测试时关闭RaySync FTP内置的压缩功能...带宽(Mbps) 丢包率(%) 时延(毫秒) 测试文件大小(MB) 实际网络发送流量(MB) 传输完成时间(秒) 网络带宽利用率 网络带宽有效利用率 100 2% 100 1000 1028 85 97%
Linux中查看GPU的信息与使用情况 1.查看显卡信息 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 lspci | grep -i nvidia lspci...总线的相关信息； Disp.A：是Display Active的意思，表示GPU的显示是否初始化； Memory Usage：显存的使用率； Volatile GPU-Util：浮动的GPU利用率； Compute...常用管理命令 1.列出所有可用的Nvidia设备 nvidia-smi -L image.png 2.列出每个GPU卡的详细信息 nvidia-smi --query-gpu=index,name,...uuid,serial --format=csv image.png 3.查询某个GPU卡的详细信息（指定GPU卡的id，只截图一部分） nvidia-smi -i 0 -q image.png 4...加上-r参数可以重启某个GPU卡（0是GPU卡的序号） nvidia-smi -r -i 0
同时，由于 Python 绑定下的 C ++代码，它使开发者可以在数十行代码中实现较高的 GPU 利用率。...该框架的主要功能是简化从 Python 开发 GPU 加速视频编码/解码的过程，可为视频处理任务（例如解码，编码，代码转换以及 GPU 加速的色彩空间和像素格式转换）提供完整的硬件加速。 ?...NVIDIA Video Codec SDK 使用效果示意图 同时值得注意的是，VPF 还利用 NVIDIA Video Codec SDK（一套全面的 API，包括用于 Windows 和 Linux...PySurfaceDownloader 类用于从 GPU 下载 Surface，它只包含一种方法： DownloadSingleSurface 将 GPU 端 Surface 下载到 CPU 端 numpy...而 VPF 运行的主要数据类型有两种： 用于 CPU 端数据的 NumPy 数组； 用户透明 Surface 类，表示 GPU 端数据； 由于 GPU 端内存对象分配很复杂，并且会严重影响性能，因此所有归还
AMD LINUX电源管理框架 AMD GPU的Linux电源管理框架是一个由内核模块、用户空间工具和ACPI方法等组成的复杂系统，旨在优化AMD GPU在Linux系统下的能耗和性能表现。...AMD GPU的Linux电源管理框架在Linux内核中已经得到了很好的支持，并且已经成为了Linux操作系统中GPU电源管理的标准框架之一。...通过使用AMD GPU的Linux电源管理框架，用户可以更好地控制GPU的能耗和性能表现，从而提高计算机的稳定性和可靠性，同时也可以延长GPU的使用寿命。...，时钟和电源门控将被禁用，并且时钟将针对不同的分析情况进行设置。...这些数据包括温度、频率、引擎利用率、功耗、throttler状态、风扇速度和CPU核心统计数据（仅适用于APU）。 GFXOFF GFXOFF 是大多数最新 GPU 的一项功能，可在运行时节省电能。
1 查看GPU 编号及其使用信息 参考文章Linux下查看NVIDIA的GPU使用情况 $ nvidia-smi ?...其中左上侧有0、1、2、3的编号，表示GPU的编号，在后面指定GPU时需要使用这个编号。...2 方法一：在终端执行程序时指定GPU $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python run_file.py 可用以下形式： CUDA_VISIBLE_DEVICES=1...0,2,3 Devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked CUDA_VISIBLE_DEVICES="" No GPU...will be visible 3 方法二：在Python代码中指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
最主要的是keras和tensorflow-gpu的版本不匹配造成的。...python==3.6.7(这个环境以前以为要和以前安装的python版本对应，其实是不必要的，这个版本可以根据代码要求设定，比如可以3.5或3.6.）2.安装tensorflow,因为自己用的服务器可以使用GPU...,所以这里安装tensorflow-gpu版本：conda install tensorflow-gpu==1.12.0(这一步会自动安装 cudatoolkit 9.2 和 cudnn 7.6.0)3
第一个评测对比不同 GPU 在不同神经网络和深度学习框架下的表现。这是一个标准测试，可以在给定 GPU 和架构的情况下帮助我们选择合适的框架。...No.1 GPU、深度学习框架和不同网络之间的对比 我们使用七种不同框架对四种不同 GPU 进行，包括推理（正向）和训练（正向和反向）。这对于构建深度学习机器和选择合适的框架非常有意义。...在第二个测评中，我们分析了 minibatch 尺寸与训练效率的对比。由于 TensorFlow 1.0.0 极少出现内存不足的情况，我们只使用它进行这项评测。...No.3 测评分析 关于第一个测评，我们注意到，Neon 几乎总是能为 Titans 和 GTX 1080 导出最好的结果，而对 K40 的优化最差。...分析两个 GPU 将有助于解释这为什么会发生。 附录 以下是对测评中使用的 GPU 还有架构和框架版本的扼要介绍。
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