1、cpuusage是什么cpuusage（即CPU利用率，本文均用cpuusage指代CPU利用率）通常是指：CPU从事任何工作的时间比例。 如：90％的cpuusage表示CPU处于90％忙碌状态和10％空闲状态。当CPU空闲时，它什么也不做，在嵌入式实时操作系统RTOS上，它会进入idle状态，idle本身也是一个task，它只是在等待中断，消耗CPU。在RTOS上，CPU 都是分时间片使用
1、CPU利用率和负载CPU利用率显示的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比；cpu使用率反映的是当前cpu的繁忙程度，忽高忽低的原因在于占用cpu处理时间的进程可能处于io等待状态但却还未释放进入wait。CPU负载是指某段时间内占用cpu时间的进程和等待cpu时间的进程数，这里等待cpu时间的进程是指等待被唤醒的进程，不包括处于wait状态进程。CPU利用率高，并不意味着CPU的负载大。两者
GPU及GPU显存查看：在终端中打印出GPU的各种属性：nvidia-smi如果需要实时监测GPU的状态（便于排查 GPU使用率低的原因）：watch -n 0.1 nvidia-sminvidia-smi 各项指标意义可参考blog1：一般关注两个指标：利用率和显存占有率。 tensorflow中指定GPU及GPU显存设置：参考blog2： 在终端执行程序时指定GPU&nbs
在深度学习模型训练过程中，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top来查看CPU的线程数（PID数）和利用率（%CPU）。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。1. GPU内存占用率问题&nb
转载
2023-09-07 16:58:23
2496阅读
shell cpu利用率 内存利用率
原创
2017-08-08 18:14:18
2023阅读
2评论
CUDA优化实例（一）占用率前言实验分析与结论前言占用率是指活跃的线程占总线程的比率，占用率越高，kernel效率越高。有较多的线程同时参与运行就会有较多的活跃的，就会有较高的占用率。所以怎么才能同时具有较多的同时参与运行的线程呢，这跟kernel所需要的资源量和设备的计算能力以及块的组织（能影响块在SM的分布）有关。我们且保证kernel不需要任何资源，我的电脑计算能力大于3即一个SM上最多可放
上篇引言：取与舍索引术缓存术压缩术预取术削峰填谷术批量处理术中篇引言时间都去哪儿了？空间都去哪儿了？小结下篇引言八门遁甲 —— 榨干计算资源影分身术 —— 水平扩容奥义 —— 分片术秘术 —— 无锁术总结最近看到一个关于性能优化的不错的文章。作者写了上中下三篇，由浅入深的写了关于性能优化的方方面面，并不仅仅局限于代码层面。我看了之后还是很有收获的，同时也惊叹于作者扎实的技术能力与思考能力。于是借花
为了提高计算机的执行效率，需要尽量提高CPU的有效执行率。由于主流的应用系统以线程为运算执行基本单位，所以线程数可以等同于运算执行单位数量。由于在用户空间，需要用户自行进行线程的调度，那么如何计算最佳的线程数量呢？ 从线程的状态当中，可以知晓一个线程并不是总在执行的，它会因为I/O等原因陷入阻塞状态，这种状态下，CPU会处于空闲状态。为了提高CPU的利用率，这便需要在某一个线
前言linux 性能分析自我学习。正文一般我们说cpu，一般是什么高呢？ 一般是指cpu 使用率高。那么什么是cpu 使用率呢？cpu 使用率 = 1- 空闲时间/总cpu 时间平均cpu 使用率 = 1 -(new空闲时间 - old 空闲时间)/ (new总cpu时间 - old总cpu时间)我们可以使用top 查看:那么来看下这些参数的意义:user (通常为us), 用户态的时间。（不包含
CPU 使用率，就是除了空闲时间外的其他时间占总 CPU 时间的百分比，用公式来表示就是：为了计算 CPU 使用率，性能工具一般都会取间隔一段时间（比如 3 秒）的两次值，作差后，再计算出这段时间内的平均 CPU 使用率，即：查看 CPU 使用率工具：top 显示了系统总体的 CPU 和内存使用情况，以及各个进程的资源使用情况。ps 显示了每个进程的资源使用情况。pidstat 专门分析每个进程
1 背景处理CPU突增问题时，首先要对整个系统的整体结构和流量路径做到心中有数。例如流量进入系统要经过负载均衡、网关、服务…引起高利用率的原因可能多种多样，具体情况需要根据具体位置的警报来进行判断。2 场景与解决2.1 单机硬件故障表现：整个系统链路上各个环节流量均正常。可能原因：现如今微服务部署，一台物理机上可能划分多个虚拟机器，并分配给不同的业务使用。由于由于单机硬件性能影响，及同宿主机的其它
1、事件昨天下午突然收到运维邮件报警，显示数据平台服务器cpu利用率达到了98.94%，而且最近一段时间一直持续在70%以上，看起来像是硬件资源到瓶颈需要扩容了，但仔细思考就会发现咱们的业务系统并不是一个高并发或者CPU密集型的应用，这个利用率有点太夸张，硬件瓶颈应该不会这么快就到了，一定是哪里的业务代码逻辑有问题。2、排查思路2.1 定位高负载进程 pid首先登录到服务器使用
原因总结产生的原因一句话总结就是：等待磁盘I/O完成的进程过多，导致进程队列长度过大，但是cpu运行的进程却很少，这样就体现到负载过大了，cpu使用率低。下面内容是具体的原理分析： 在分析负载为什么高之前先介绍下什么是负载、多任务操作系统、进程调度等相关概念。什么是负载什么是负载：负载就是cpu在一段时间内正在处理以及等待cpu处理的进程数之和的统计信息，也就是cpu使用队列的长度统计信息，这个数
CPU利用率，是对一个时间段内CPU使用状况的统计，通过这个指标可以看出在某一个时间段内CPU被占用的情况，如果CPU被占用时间很高，那么就需要考虑CPU是否已经处于超负荷运作，长期超负荷运作对于机器本身来说是一种损害，因此必须将CPU的利用率控制在一定的比例下，以保证机器的正常运作。Load Average是 CPU的Load，它所包含的信息不是CPU的使用率
GPU一些概念总结记录一些自己理解的GPU相关知识，口语化多一些，有助于理解。引子电脑中一般会说集成显卡还是独立显卡，实质是GPU的区别。集成显卡是使用INTEL的GPU，而独立显卡是使用额外的GPU。都知道GPU是处理图像的，生活中需要好一点的GPU是一般在打3D游戏时，使用PS做图时。你加上带有高级GPU的独立显卡后，怎么就可以使用上了呢？一般在Windowns下接上独立显卡后是需要装驱动，那
CTR模型在互联网的搜索、推荐、广告等场景有着广泛的应用。近年来，随着深度神经网络的引入，CTR模型的推理对硬件算力的要求逐渐增加。本文介绍了美团在CTR模型优化的实践。通过分析模型结构特点，结合GPU硬件架构，我们设计了一系列流程对模型进行定制优化，达到了降低延迟、提高吞吐、节省成本的目标。1 背景CTR（Click-Through-Rate）即点击通过率，是指网络广告的点击到达率，即该广告的实
问题描述最近课程实验在与同学交流的过程中发现自己的模型训练速度比别人慢很多，而且使用AI Studio的Tesla V100速度与自己笔记本的GTX1050速度差别不大，跑一个ResNet50的epoch要12分钟，一度让我怀疑百度给我提供的是阉割版的显卡。 尤其是训练ResNet和VGG的时候更加发现了这个问题，使用nvidia-smi查看了一下结果如下： 显然GPU利用率为0就很不正常，但是有
多卡训练显卡利用率问题最近我继承了前同事的深度学习代码，使用pytorch写的。在nvidia-smi查看显卡利用率的时候发现显卡是经常出现除了第一张显卡外，其他7张显卡的利用率为0的情况。同时查看了CPU利用率，发现大多的核也是空闲的：阅读代码后先后试了：调整dataloader的num_workers的数量（之前为默认值）、把数据先加载到内存的方法均无法得到明显改善。然后我debug各个阶段的
转载
2023-08-17 15:41:23
193阅读
内存利用率 有多个命令提供有关系统内存利用率的相关信息。最流行的是free 和pmap。 free命令 free 命令显示可用的物理内存量，其中包括总物理内存量、已用物理内存量、可用物理内存量。它也为交换空间显示同样的统计信息，还显示内核使用的内存缓存大小和缓冲区的大小。图7-5 显示了在中等负荷的操作系统上运行free 命令的一个例子。 图7-5：free命令 图7-5 是来自于Ubuntu 系统的free 命令的输出结果，其中的shared 列已经废弃了。 switch 选项将命令设置成轮询模式，使统计信息根据提供的时间间隔秒数定期进行更新。例如，每隔5 秒轮询内存一次的命令是f...
转载
2012-05-05 22:59:00
470阅读
2评论
如今研究人工智能，跑深度学习算法，显卡/GPU绝对是第一大门槛，所以不管您是1080Ti还是V100，如果不能发挥出GPU的最大能力，那它可能就是不是显卡而是块普通的砖头了吧。显卡爆炸显卡爆炸和内存的使用紧密相连，特别是在代码中对某些变量的不当使用，很有可能内存泄露，从而慢慢得导致显卡OOM(out of memory)。一般来说，计算模型时显存主要是模型参数 + 计算产生的中间变量，细分可以占用
转载
2023-10-29 19:28:50
696阅读
