当前使用显卡查看设置-详细信息-图形，即可显示当前使用的gpu信息安装nvidia显卡驱动由于开源原因，ubuntu默认安装集成显卡驱动。因此先禁掉使用集成显卡。操作如下。sudo apt-get purge nvidia*
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf //这一步需要先安装vim在文件末尾添加以下两行(禁止使用intel集成显卡，zheyib
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
选择并启用与CPU 相对应的内核模块为确保接下来的工作是有意义的，首先确保您的CPU 频率 调节功能还没有启用~ # cd /sys/devices/system/cpu
/cpu
0
# ls -l 如果你看到一个名为cpufreq的文件夹，则说明频率 调节功能已经启用，您可以直接跳至下一步。如果没有看到名为cpufreq的文件夹，则先看一下可以用的驱动： # ls /lib/mo
详细研究WinXP中CPU占用100％原因及解决方法 我们在使用Windows XP操作系统的时候，用着用着系统就变慢了，一看“任务管理器”才发现CPU占用达到100%。这是怎么回事情呢?遇到了，硬件有问题，还是系统设置有问题，在本文中笔者将从硬件，软件和三个方面来讲解系统资源占用率为什么会达到100%。 经常出现CPU占用100%的情况，主要问题可能发生在下面的某些方面:
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
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2023-09-07 16:58:23
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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
watch -n 0.1 nvidia-smi watch --color -n1 gpustat -cpu # pip install gpustat
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2020-10-24 13:17:00
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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
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
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
1、显卡驱动： 1.1、首先禁用集显，网上教程比较多，一直到 输入lsmod | grep nouveau没有输出为止，证明禁用成功。 1.2、集显禁用以后，我是采用 apt-get 的方式直接安装显卡驱动的，没有采用源码编译的方式，因为这样更快更省事，而且没有出错。 可借鉴这篇博文的安装方式 我的安装过程都很顺利，没有报错。若有同学出现错误，请另行寻找其余的解决方式。2、cuda9安装 cud
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
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2023-08-17 15:41:23
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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
load average:表示系统在1,5,15分钟的平均工作负载。系统平均负载是CPU的Load，它所包含的信息不是CPU的使用率状况，而是在一段时间内CPU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使用队列的长度的统计信息。这个数字越小越好。Cpu负载和cpu利用率的区别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负载:显示的是一段时间内正
深度学习硬件环境的搭建和配置选择在硬件环境的选择上，并不是一定选择最贵的就会有最好的效果，很多时候可能付出了2倍的成本，但是性能的提升却只有10%。深度学习的计算环境对不同部件的要求不同，因此这里先简要讨论一下硬件的合理搭配。 另外，虽然目前有一些云服务供应商提供GPU计算能力，并且一键部署，听起来不错，但是基于云计算的GPU实例受到两个限制： 首先，普通的廉价GPU实例内存稍小，比如AWS的G2
深度学习Halcon中GPU显存利用率高，但GPU、CPU利用率较低，导致模型训练速度很慢，通过设置硬件参数的解决方法前言在训练自己模型的时候，会遇到GPU显存利用率高，但GPU、CPU利用率较低，导致模型训练速度很慢的问题。这个问题一方面是由于硬件没有设置到最佳工作状态，另一方面是代码中参数没有设置好。最近在跑Halcon DL遇到这个问题，而Halcon不像开源的几个框架那样自由，代码封装的比
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
