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
## Docker CPU没跑满
在使用Docker进行应用程序部署和管理的过程中，你可能会遇到一种情况，就是你的应用程序在Docker容器中运行时，CPU利用率没有达到预期的满载状态。本文将探讨这个问题的可能原因，并提供一些解决方案。
### 问题描述
当我们在Docker中运行一个应用程序时，我们希望它能够充分利用CPU资源，以提高性能。然而，有时候我们会发现应用程序的CPU利用率并没有
原创
2023-08-16 04:44:53
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在之前的深度学习中，我是在MAC上跑CPU版本的tensorflow程序，当数据量变大后，tensorflow跑的非常慢，在内存不足情况下，又容易造成系统崩溃，这个时候我觉得不应该浪费我的限制的微星游戏本，便想着拿来跑深度学习的代码。1. 配置信息我的老电脑配置如下：CPU i5-4210M16G内存GPU GTX 950M 显存2G128G SSDUbuntu 18.04这个配置一般，但是为了不
分析其实一个模型所占用的显存主要包含两部分： 模型自身的参数， 优化器参数， 模型每层的输入输出。其实一个模型所占用的显存主要包含两部分： 模型自身的参数， 优化器参数， 模型每层的输入输出。1、模型自身参数 模型自身的参数指的就是各个网络层的 Weight 和Bias，这部分显存在模型加载完成之后就会被占用， 注意到的是，有些层是有参数的，如CNN， RNN； 而有些层是无参数的， 如激活层，
## Python中的dlib库在CPU上未充分利用的问题
在使用Python编写图像处理应用程序时，我们经常会使用dlib库来进行人脸检测、特征提取等操作。然而，有时候我们会发现，在使用dlib库时，CPU的利用率并没有达到我们所期望的水平，即便是在进行大规模人脸处理时也无法充分利用CPU资源。那么，这个问题是如何产生的，我们又应该如何解决呢？
### 问题分析
dlib库是一个非常强大的
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
## 实现Python跑满CPU的方法
### 1. 简介
Python是一种高级编程语言，它的运行速度相对较慢。然而，在某些情况下，我们可能需要让Python程序尽可能地占用CPU资源，以达到跑满CPU的目的。本文将介绍如何实现这个目标。
### 2. 实现流程
下面是实现Python跑满CPU的流程，我们可以使用表格来展示各个步骤。
步骤 | 操作
--- | ---
1 | 导入所需的
原创
2023-07-25 19:57:15
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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
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
GPU架构SM（Streaming Multiprocessors）是GPU架构中非常重要的部分，GPU硬件的并行性就是由SM决定的。以Fermi架构为例，其包含以下主要组成部分：CUDA coresShared Memory/L1CacheRegister FileLoad/Store UnitsSpecial Function UnitsWarp SchedulerGPU中每个SM都设计成支持
# 如何实现"python跑满cpu 单核脚本"
## 1. 整件事情的流程
```mermaid
journey
title 开发者教学流程
section 操作步骤
开始 --> 了解需求: 确定需要实现"python跑满cpu 单核脚本"的目标
了解需求 --> 查阅资料: 寻找相关资料和文档
查阅资料 --> 编写脚本:
python监控linux系统信息（流量/内存/cpu/负载/磁盘/运转时间) Centos安装X Window和桌面环境
python发送带附件邮件详解
2013-02-19 15:28:51| 分类： Python+django | 标签：python smtplib e
深入Kafka（1）- Kafka 高性能设计问题背景在使用了一段时间Kafka后，研究了一下他的内部结构和设计，觉得他有很多地方指得我们借鉴，可以把他的优秀设计思想运用到自己的软件设计中，于是整理并记录下来。预备知识已经对Kafka有一个基础的了解，例如，如何使用kafka 的consumer 和 producerAPI。 知道Kafka 的基本概念，例如，分区，topic，recover，re
背景：MySQL5.7之后多了一个备份工具：mysqlpump。它是mysqldump的一个衍生，mysqldump就不多说明了，现在看看mysqlpump到底有了哪些提升，可以查看官方文档，这里针对如何使用做下说明。mysqlpump和mysqldump一样，属于逻辑备份，备份以SQL形式的文本保存。逻辑备份相对物理备份的好处是不关心undo log的大小，直接备份数据即可。它最主要的特点是：并
限制docker容器的CPU使用：$ docker run -it --cpus="8" xxx /bin/bash--cpus参数可以简单理解为CPU core数（可精确到小数位，如1.5），--cpus="8"为可以最多使用8个100%的CPU core，不过实际上系统会将这8个100%（即800%）按总core数进行均分，如总core数为20，实际使用为8/20x100%=40%，即每个co
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2023-06-13 11:03:32
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Python多进程和多线程（跑满CPU）概念任务可以理解为进程（process），如打开一个word就是启动一个word进程。在一个word进程之中不只是进行打字输入，还需要拼写检查、打印等子任务，我们可以把进程中的这些子任务称为线程（thread）。由于每个进程至少要干一件事，那么一个进程至少有一个线程，有时候有的复杂进程有多个线程，在进程中的多个线程是可以同时执行的。多线程的执行方式和多进程是
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2023-06-12 15:45:55
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# 如何在Python中将CPU跑满的项目方案
在多核处理器的时代，为了充分利用计算资源，许多项目都希望能将CPU利用率最大化。本文将介绍一个简单的方案，通过Python代码将CPU跑满，从而实现高效的计算。我们将通过编写计算密集型任务的代码，使用多进程技术来提高CPU的利用率。同时，有助于对该过程进行可视化。
## 项目需求
目标是创建一个Python脚本，使其持续占用CPU资源，结合多进
上一篇文章我们介绍了《如何调试多线程程序》，这里我们讨论一下如何调试多进程程序。这里我们说的多进程程序指的是一个进程使用 Linux 系统调用 fork() 函数产生的子进程，没有相互关联的进程就是普通的 gdb 调试，不必刻意讨论。在实际的应用中，如有这样一类程序，如 nginx，对于客户端的连接是采用多进程模型，当 nginx 接受客户端连接后，创建一个新的进程来处理这一路连接上的信息来往。新
cudaMallocManaged 分配旨在供主机或设备代码使用的内存，并且现在仍在享受这种方法的便利之处，即在实现自动内存迁移且简化编程的同时，而无需深入了解 cudaMallocManaged 所分配统一内存 (UM) 实际工作原理的详细信息。nsys profile 提供有关加速应用程序中 UM 管理的详细信息，并在利用这些信息的同时结合对 UM 工作原理的更深入理解，进而为优化加速应用程序
public Animal{
//变量
String name； //动物的种类
int distance; //赛跑的总路程
int speed; //每个动物的速度，假设为匀速
int predistance = 0; //当前里程，用于输出
//构造
public Animal(S
