1、自定义数据集1、数据配置data在 config 文件中是数据配置的变量，用于定义数据集和数据加载器中使用的参数。 下面是一个数据配置的例子：data = dict(
samples_per_gpu=4,
workers_per_gpu=4,
train=dict(
type='ADE20KDataset',
data_root='dat
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2024-10-28 14:48:33
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# GPU深度学习占用率低：优化策略与代码示例
随着深度学习技术的飞速发展，GPU成为了深度学习训练中不可或缺的硬件资源。然而，许多用户在使用GPU进行深度学习训练时，可能会发现GPU的占用率并不高，这不仅浪费了宝贵的计算资源，也延长了训练时间。本文将探讨GPU深度学习占用率低的原因，并提供一些优化策略和代码示例。
## GPU深度学习占用率低的原因
1. **数据传输瓶颈**：GPU和CP
原创
2024-07-16 11:54:16
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多处理器级别隐藏L个时钟周期延迟所需的指令数取决于这些指令的相应吞吐量（有关各种算术指令的吞吐量，请参见第5.4.1节）;假设所有指令的最大吞吐量，它是：1.x计算能力的设备， 一个多处理器一个warp在4个时钟周期内发射一条指令到一个warp需要L/4 个延迟周期。2.0计算能力的设备， 一个多处理器一个warp在2个时钟周期内发射一条指令到两个warp需要L 个延迟周期。2.1计算能力的设备，
最近一个客户抱怨他的核心EBS数据库出现性能问题。这是一个10.2.0.3的数据库，运行在Red Hat Enterprise Linux Server release 5.5 (Linux x86-64)操作系统上。根据客户描述，由于需要维护UPS，他们重启了数据库，结果重启数据库后他们发现只要他们的应用开始连接数据库，那么主机的sys CPU使用率就会变成100%, 但是user CPU使用率
提升系统资源利用率方案1. 现状分析1.1 资源利用率的重要性1.1 资源利用率的重要性在科技行业的技术项目管理中，提升系统资源利用率是非常重要的。资源利用率指的是系统中各种资源（如服务器、存储空间、网络带宽等）的使用效率。高资源利用率能够带来多方面的好处，##### 1.1.1 资源利用率的重要性资源利用率是指系统或组织在使用各种资源时的效率和效益。在科技行业的技术项目管理中，资源利用率的重要性
作者：Param Popat
编译：ronghuaiyang
导读
对于想学习深度学习的同学们来说，学习资源网上有很多，但是计算资源确很少，而GPU又太贵，怎么办呢？通过简单的设置，将CPU做深度学习的速度提升到3倍以上，大家又可以愉快的学习深度学习了！
在过去的几年里，无论是在学术界还是产业界，深度学习的速度都在加快。现在每家公司都在寻找基于人工智能的问
# 深度学习中的推理GPU占用率低问题
随着深度学习的迅速发展，GPU成为了深度学习模型训练和推理阶段的核心计算单元。然而，在实际应用中，我们发现推理阶段的GPU占用率往往较低。本文将探讨这个问题及其潜在的解决方案，并给出相应的代码示例。
## 什么是深度学习推理？
深度学习推理是指使用训练好的模型对新数据进行预测的过程。这通常涉及利用训练得到的权重和偏差，使得模型能够对新的输入数据进行预判
CPU VS GPU关于绘图和动画有两种处理的方式：CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）。在现代iOS设备中，都有可以运行不同软件的可编程芯片，但是由于历史原因，我们可以说CPU所做的工作都在软件层面，而GPU在硬件层面。总的来说，我们可以用软件（使用CPU）做任何事情，但是对于图像处理，通常用硬件会更快，因为GPU使用图像对高度并行浮点运算做了优化。由于某些原因，我们想尽可能把屏幕渲染的工
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2023-11-23 21:50:18
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1 故障现象 这天上午，有同事反映公司后台管理系统运行缓慢，运维同事检查发现cpu占用过高，重启服务器后故障消失。 这天下午，有同事也反映后台系统的某模块系统，运行缓慢，多次重启后故障仍然存在，使用top命令查看服务器的情况，发现cpu占用率接近100%。 2 cpu问题定位 定位问题进程 使用了top指令查看资源占用情况，发现PID为11705的进程消耗了大量的CPU资源，达到了780.4 定
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2024-06-05 10:47:33
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从总体上来说，Windows 10是一个好系统，虽然我们天天戏称它为“Bug 10”，但不可否认的是，从立项以来，开发团队就一直在努力为它加入新的功能，其中有不少是相当实用的，比如说，他们在1709这个大版本中，为任务管理器加入了GPU性能监控单元，用户可以通过任务管理器直观地看到目前的GPU占用率，比以往要开GPU-Z等程序方便了不少。但很多用户在实际使用的时候也发现了，这个针对GPU的性能监控
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2023-10-30 16:53:03
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vscode中的PyTorch运行时常常出现GPU占用率低的问题，对于机器学习研究和深度学习开发者来说，这可能导致训练效率低下，影响研究的进展。本博文围绕“vscode pytorch gpu占用率低”的问题展开分析与解决。
## 背景定位
在现代计算中，深度学习已经发展成为一项重要的技术，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。在这一领域中，PyTorch以其灵活性和动态计算图的特性受到研究者
本次技术干货主要是讲解PerfDog卡顿Jank定义、原理、卡顿率(Stutter)定义及影响等，内容将分为六部分，FrameTime、FPS、流畅度、Jank(卡顿次数)、卡顿率(Stutter)、影响等。从深层次分析在性能测试工作中这六部分起到的重要作用FrameTime定义：两帧画面间隔耗时(也可简单认为单帧渲染耗时)从图中可看出画面中B帧在GPU渲染耗时(帧生成时间)大于显示器刷新间隔,占
很多吧友群友和我反应老是游戏变卡，跑分变低，耳机没声音等，大副一一给你提供解决方法。请按照顺序自行按照步骤处理下特别提示：一定要认真看本文，一步一步的核对自己的设置是否正确，别傻傻的只看不做当个看客，如果到时候我给你链接你觉得都设置好了还没好，让我来给你远程发现文中的问题你根本就没改，别怪我认为你是大傻子。一、用的时候请把适配器充电器链接上笔记本二、电源性能调节为高性能选择高性能或者
以前的几篇博客，各种搜索，解决问题，最终到了这篇算是解决了。因此，标题部分也是明确表明这个比前几篇应该受到关注。说下情况，前面也有一些介绍。我有三台工作站，第一台用了一段时间，然后才来的第二台和第三台。其中，第一台单显卡，后两台都是双显卡。第一台dpkg包和apt方式安装cuda，到了后两台却不行了，遇到了依赖问题，用aptitude解决的，这些有博客记录。后来新工作站1和2用的少，因为很多环境都
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2024-04-25 17:33:27
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性能优化分为网络优化和渲染优化从输入 URL 到页面加载完成，发生了什么？ 首先我们需要通过 DNS（域名解析系统）将 URL 解析为对应的 IP 地址，然后与这个 IP 地址确定的那台服务器建立起 TCP 网络连接，随后我们向服务端抛出我们的 HTTP 请求，服务端处理完我们的请求之后，把目标数据放在 HTTP 响应里返回给客户端，拿到响应数据的浏览器就可以开始走一个渲染的流程。渲染完毕，页面便
我一开始用自己的笔记本电脑复现了一篇论文的深度学习模型，只有2G的显存，训练一次模型需要5个小时，太慢了，为此向实验室的老师申请了一个服务器。老师给我分配了一个docker，服务器上已安装有NVIDIA GPU驱动程序，然后我就开始在服务器上复现看看。原论文使用的TensorFlow版本是1.8，我在自己电脑上复现成功了，但是在服务器上复现失败了——无法使用GPU对训练过程进行加速，虽然显卡都被占
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2024-05-28 21:27:15
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对于性能来说，很多情况都是用空间换时间。
然后在尽量减少空间的占用，在两者之间做抉择。首先我们了解一下性能指标帧率：每秒游戏循环执行的次数，即每秒多少帧 越高越好drawcall： 一帧中游戏调用gpu绘制图形次数，越少越好
3 . cpu性能： cpu执行速度，越快越好
4 . gpu性能： gpu执行速度，越快越好
5 . 内存： 游戏资源占用的运行时空间， 越低越好
6 . 网络请求数： 请
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2024-04-30 21:07:35
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升级win10，结果电脑磁盘占用率，嗖嗖嗖的往上涨……但是，电脑操作却开启了“慢动作”模式，你的每一步操作，它都不想让你牢牢看清楚…… 而出现这种高CPU的情况，主要原因可以分为以下2点：第一：电脑的配置相对较低！Win10系统，对于电脑配置是有要求的，微软官方公布要求如下：所以，如果你的电脑配置不太适合，那么升级win10就无法完全适配，就会出现Windows运行卡顿，严重影响电脑正常
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2024-05-09 18:22:57
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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。当你发下你的GPU占用率很小的时候，比如40%，70%，等等。此时，如果你的网络结构已经固定，此时只需要改变batch size的大小，就可以尽量利用完整个GPU的内存。GPU的内存占用率主要是模型的大小，包括网络的宽度，深度，参数量，
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2024-02-10 14:59:07
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文章目录1、设计模式1.1创建型模式：1.2结构型模式1.3行为型模式2、六大原则2、第二个3、第3个45、商汤科技6、手写LRU7、手写单例模式7、阿里，云8、c++面试题：9、go面试题10、计算机网络面试题11、操作系统面试题12、阿里1314、阿里java后端15、阿里云15、阿里16、阿里12、阿里14、美团15、虾皮 1、设计模式数据库面试题1.1创建型模式：工厂方法模式，抽象工厂模
