CPU就是服务器的核心所在，不论咱们处理任何任务都需求CPU来完成，一旦CPU呈现爆满，那么咱们的服务器就会呈现卡顿乃至是死机无法连接等状况，那么假如咱们的服务器经常呈现CPU爆满状况，该如何处理呢? 确认CPU爆满的原因假如咱们长途到服务器中，发现操作比较卡时，能够检查下CPU运用是否正常，假如是windows体系，那么咱们能够经过任务管理里的性能来检查或许能够经过一些安全软件来进行检
技术分享：如果您的笔记本在运行虚幻引擎时帧率维持在5帧左右且使用控制台指令t.MaxFPS不管用①首先更换其他项目来查看这个问题是否仍然存在②若存在，则查看项目与引擎设置是否有问题③若没有问题，则应考虑是不是电脑本身有问题，试玩一下3D小游戏来测试是否仍然掉帧④若仍然掉帧则是电脑问题，最好咨询电脑的售后来获取解决方案⑤本人电脑是华硕天选win11系统，通过咨询客服，获取了以下解决方案：【注意事项】
判断CPU和显卡性能瓶颈我常用的办法是调整游戏分辨率，因为PC游戏中的各种特效有的对CPU影响大，有的对显卡影响大，有的则是对两者都有影响，所以很难判断，但是分辨率这个选项是每一个游戏都有的，而且分辨率高低对CPU的性能影响很小，95%的影响都在显卡这一边，所以我们可以通过调整分辨率大小来判断性能瓶颈。 众所周知，分辨率越高，显卡需要渲染的像素也就越多，帧数也就越低，像2K和4K分辨率下
转载
2023-07-24 06:55:20
544阅读
这个世界真的是很矛盾，一边有人说CPU性能不足，另一边又有人说CPU性能过剩。那么，哪一种说法才是正确的呢？如果说CPU性能不足，但是平常使用电脑工作的时候，好像确实感觉过剩。但是，如果说CPU性能过剩，那么电脑卡顿又是怎么回事？而实际上，如果要判断CPU性能是否过剩，还是要根据具体情况。大家所说的CPU性能过剩，其实是因为在日常生活以及办公的时候，CPU都能轻松满足。即使提升CPU性能，也不会有
在个人PC上使用游戏级的显卡安装CUDA要比在服务器上的安装麻烦一些，在安装的过程中也遇到了不少的坑，所以在此总结一下。系统：Win7+Ubuntu 16.04 ，在Ubuntu下安装的， 显卡：GXT1050ti CUDA8.0为了确保cuda能安装成功，首先需要确认安装前的环境是否符合要求，具体细节请查阅NVIDIA CUDA Installation Guide for Lin
作者：英伟达高性能计算
事实上，寄存器数量限制程序性能的案例还是比较少的。
首先您要明确是否真的是此因素导致了您程序性能无法进一步提升。
寄存器影响主要两个方面：active warp 的数量（即occupancy ）和寄存器溢出导致的local memory的传输。
首先看active warp：
什么时候是因为寄存器使用过多导致active warp数量少，导
文章目录写在前面安装必要的模块和文件1.模块2.文件下载数据读取数据训练模型训练过程评估模型效果测试集准备提交材料提交结果写在最后后面的训练 写在前面这篇接上一篇教程2，终于要看到autogluon在竞赛中的应用了。安装必要的模块和文件1.模块pip install kaggle2.文件下载API文件，通过在kaggle个人账号，点击头像 然后会得到一个kaggle.json文件，如果你是用ka
现在的AI不是什么通用人工智能（AGI），而是一种非常特殊的智能，也就是通过机器学习训练的神经网络系统。 GPT-3.5大概是2021年到2022年之间训练完成的。我们每一次使用ChatGPT，都只是在用这个模型推理，并没有改变它。 GPT-3.5有超过一千亿个参数，将来还会更多。AI模型参数的增长速度已经超出了摩尔定律。搞神经网络非常消耗算力。 AI感受到了人类既不能用理性认知，也感受不到的规律
vscode优化使用体验篇（设置 | 插件）众所周知，vscode是一个非常好用的文本编辑器，通过各式各样的插件几乎是万能的，也可以作为好用的IDE，但vscode有很多默认不开启的、个人认为非常好用的一些设置，因此，在这里与大家分享，同时也几个好用的插件。这篇文章的内容我会随着vscode的，做一些不定期的小修改，当前内容最后一次时间：2023.1.18vscode官网：:
1. 小声BIBI 曾几何时，年少无知的我将CPU使用率和负载混为一谈，简单的认为负载高了就是CPU使用率高，直到碰到了一次现网事故时发现CPU的load很高，但是CPU使用率却很低，苦于基础能力薄弱，只能求助大神才将事故解决，痛定思痛，下面就开始学习一些CPU性能相关的基础知识。本博文主要讲CPU的平均负载和简单的问题排查。2. 前期准备能联通互联网的Linux环境，我
# Python CPU 跑不满的原因与解决办法
在使用 Python 进行高性能计算时，许多开发者会遇到 CPU 利用率不高的问题。这种情况通常意味着代码的执行性能未能充分发挥机器的潜力，导致 CPU 资源的闲置。本文将深入探讨导致 Python CPU 跑不满的原因、相关的解决方案，并提供具体的代码示例。
## 1. Python 的 GIL（全局解释器锁）
### 1.1 GIL 的概
Python Files 博客发布了几篇主题为「Hunting Performance in Python Code」的系列文章，对提升 Python 代码的性能的方法进行了介绍。在其中的每一篇文章中，作者都会介绍几种可用于 Python 代码的工具和分析器，以及它们可以如何帮助你更好地在前端(Python 脚本)和/或后端(Python 解释器)中找到瓶颈。代码地址：https://github
# 实现"docker跑不满千兆"的方法
## 1. 流程概览
下面是整个实现过程的流程概览，我们将通过一系列的步骤来实现"docker跑不满千兆"。
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1. 确定网络带宽限制 | 使用网络工具测量当前网络带宽 |
| 2. 创建docker网络 | 创建一个自定义的docker网络 |
| 3. 启动docker容器 | 运行一个网络容器
原创
2023-08-26 05:16:03
261阅读
深度学习最吃机器，耗资源，在本文，我将来科普一下在深度学习中：何为“资源”不同操作都耗费什么资源如何充分的利用有限的资源如何合理选择显卡并纠正几个误区：显存和GPU等价，使用GPU主要看显存的使用？Batch Size 越大，程序越快，而且近似成正比？显存占用越多，程序越快？显存占用大小和batch size大小成正比？0 预备知识nvidia-smi是Nvidia显卡命令行管理套件，基于NV
在服务器上跑gpu版本tensorflow 一直天真的以为学校服务器上面有gpu就可以自动的照着gpu版本的跑了，但是每次发现输出信息中的device都显示是cpu，虽然速度是比我的电脑快，但batchsize=8跑个6000张的图像一轮就要2小时，感觉不大对劲。后来一查，发现可用设备里面压根没有gpu啊？？ 首先看cuda版本的，一定要装匹配版本的gpu：借鉴了此篇cat /usr/loc
路由更加稳定的运行
在大家的印象里，软路由功能很强大，但不如硬路由稳定！这点。可以承认一下，但是，如今的x86系列其实也已经非常的稳定了。我们只要搭配好所选的硬件。一样的可以打造出一个功能强大，既又稳定的路由出来！结合个人的经验。下面给大家讲讲！软路由的配置可以不高，但是。一定要稳定。
首先，你选主板的时候，一定要注意主板上不能有没有爆电容的情况！还要记得给他打扫干净。尽量的
转载
2023-08-21 22:43:21
158阅读
时间片即CPU分配给各个程序的时间，每个线程被分配一个时间段，称作它的时间片，即该进程允许运行的时间，使各个程序从表面上看是同时进行的。如果在时间片结束时进程还在运行，则CPU将被剥夺并分配给另一个进程。如果进程在时间片结束前阻塞或结束，则CPU当即进行切换。而不会造成CPU资源浪费。在宏观上：我们可以同时打开多个应用程序，每个程序并行不悖，同时运行。但在微观上：由于只有一个CPU，一次只能处理
前言最近拿到了一台CPU服务器，准备来跑个大规模的优化问题。CPU服务器的配置是，3990x的U，传说中的线程撕裂者哈哈哈哈哈哈哈，拥有64核和128核心。咱就是说，可激动了。库库准备上来拿来跑个算法，看看我们建立的物理模型咋样。 我用的进化计算的平台是Platemo，这里安利一下Platemo，是安徽大学的田野老师主导的一个matlab编写的进化计算的平台，详情可见github链接https:/
的一 前言最近写了个又臭又长的代码来验证idea，效果还行但速度太慢，原因是代码中包含了一个很耗时的模块，这个模块需要连续执行百次以上才能得到最终结果，经过实测模块每次执行消耗约20ms，而且两次执行之间没有先后关系，为了保证系统的实时性，我决定将这一部分运算放在GPU上执行。二 环境配置（dirver CUDA + runtime CUDA）要想使用GPU加速计算，首先需要一块性能还可以的Nvi
win10使用tensorflow和tensorflow-gpu时踩过的坑最初要使用tensorflow-gpu是因为要使用inception-resnet-v2，这个模型在cpu上跑，速度实在是太慢，两天跑1000个batch的样子，实在难受。于是搬出了我四年前的电脑（NIVIDA 840M）来准备用GPU跑。遇到了一些坑，一一解决了，记录一下。first最开始的时候，以为安装了tensorfl
