目录一、前言二、问题排查过程2.1 通过top查看高cpu的进程pid2.2 通过top查看高cpu的线程tid2.3 通过dlv附加到进程，分析线程/协程cpu过载的堆栈2.4 在dlv中切换到对应高cpu协程，并查看堆栈一、前言Go程序像C/C++一样，如果开发编码考虑不当，会出现cpu负载过高的性能问题。如果程序是线上环境或者特定场景下出现负载过高，问题不好复现，则需要利用当前负载过高的进程
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
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
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
只是个人感觉，写①些computationally intense的代码，C++的版本很快，而Python的版本会慢得多。但是比较奇怪的①点在于，Python版本①般不会占用全部CPU资源，而C++的就是①⓪⓪%，有没有什么办法让Python code更有效地调用CPU资源？(在Python框架内，不考虑Cython或者Python-C API)计算密集型任务的特点是要进行大量的计算，消耗CPU资
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2023-07-31 22:20:26
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CPU利用率在操作系统、计算机组成原理等计算机相关书中经常会看到诸如 “ 尽可能使CPU保持 ‘忙’ ” ，“ 提高CPU利用率 ” 等语句。但是当点开 Windows 的任务管理器观察到 CPU 利用率过高，计算机会出现卡顿。一般 CPU 利用率达到 100% 时还有可能造成死机。这不是构成矛盾了吗？CPU 的利用率越高越好还是越低越好呢？ 百度百科上，对 CPU 利用率的简介如下：CPU 使
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2023-07-27 17:41:56
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我写的一个服务，有段时间CPU占用一直是100%。因为一直在开发环境，还没上线，今天终于有时间了就排查了一下。100%这种占用，一看就感觉是某个for循环导致的。首先，选择分析工具，Golang的性能分析工具pprof。在Gin这个框架中，需要通过注册才可以使用。 方式if ok, _ := strconv.ParseBool(utils.GetEnv("DEVELOP_MODE")); ok {
一到夏季，一到玩大中型游戏时，CPU的温度就不停地往上飙涨，这并不是一个小难题，当CPU温度过高时，极很有可能造成 电脑蓝屏、卡死或者自动关机等电脑故障，为了更好地防止这一切的产生，大家该怎么来处理这个问题呢？一、怎么查看看CPU的平稳运用硬件测试工具，例如360的硬件高手手机软件！打开这一手机软件就可以全自动扫描仪，CPU难题、电脑硬盘温度等信息内容，我们可以很清楚见到哪一个硬件温度高！硬件测试
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2023-07-10 17:24:22
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# 如何实现“pytorch 显卡占用率低 CPU占用率高”
## 1. 流程展示
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 加载模型到CPU |
| 2 | 将模型参数移动到CPU |
| 3 | 设置`torch.no_grad()`以减少显卡占用率 |
| 4 | 将输入数据移动到CPU |
| 5 | 使用CPU进行推理 |
## 2. 操作步骤及代码
#
写在最前在2018年以前，王者荣耀这款游戏对手机性能的需求很高，只有少数旗舰处理器才能流畅60帧运行，主要原因是游戏本身绝大部分任务集中在一个叫UnityMain的线程中，这个重负载的线程常常会因为CPU没办法满足其性能需求，导致一帧的处理时间超出16ms，进而表现出帧率波动/掉帧。 2018年开始游戏方普及了多线程版本，也就是把原来的一个UnityMain拆分成了两个线程，对于CPU的最大性能需
电脑CPU占用率高是什么原因造成的? CPU占用率高的九种可能 1、防杀毒软件造成故障 由于新版的KV、金山、瑞星都加入了对网页、插件、邮件的随机监控，无疑增大了系统负担。处理方式:基本上没有合理的处理方式，尽量使用最少的监控服务吧，者，升级你的硬件配备。 2、驱动没有经过认证，造成CPU资源占用
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2023-08-24 20:27:45
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对于cpu，目前比较关心的是cpu的利用率还有cpu的load，或者还有cpu运行队列。cpu利用率cpu利用率分为sys，us。分别为操作系统和用户进程所占用的cpu利用率。sys的占用，一般是进行内核操作，比如线程的调度，网络请求等操作。cpu利用率是指一段时间内，对cpu占用的时间比。比如30% ，如果是已1m为单位统计的，就是说1m内有60*0.3s的cpu占用。 通常来说，cp
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2023-07-27 21:06:53
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在做SLAM的时候我们需要统计一个算法占用CPU和内存的情况，然后绘制曲线放在论文里面以说明算法在计算开销方面的性能。因此，我们的目标是利用一个命令实现在一段时间内以固定的频率记录算法Ａ的内存和CPU占用率，然后把这个数据绘制成曲线。经过几番查阅和尝试，确定选择使用 "top" 命令实现统计内存和CPU占用情况。1 “top” 命令统计单一进程我所使用的命令是top -n 10 -d 1 -b |
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
# 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
我们在使用WinXP操作系统时，或多或少都遇到过CPU占用率达到100％的问题，这种情况对我们正常使用计算机造成了很大影响。下面我们来看造成CPU占用率达到100％的原因和解决方法。·杀毒软件、驱动、都可能是元凶。
1、防杀毒软件造成故障
1. 引言突然观察到服务器 load 过高，可是 CPU 占用率很低。 这也算是一个常见问题了。 那么，如何排查和解决这个问题呢？2. top 查看 cpu wait通过 top 命令，可以看到 CPU 的 wait 很高，可以参考：top 命令详解2.1.
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2023-07-10 17:25:08
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完美解决cpu利用率低的方法：1、建议养成好习惯，及时关闭不再使用的软件，及时关闭不再看的网页；2、删除系统运行的垃圾文件，卸载不再使用的软件，腾出硬盘空间；3、删除多余杀毒软件。完美解决cpu利用率低的方法：1、内存有的虽然电脑内存配置不低，但是同时运行很多软件，同时打开很多网页，安装了太多不必要的控件，这都会导致电脑的可用内存不足，影响软件的运行速度。解决方法：建议养成好习惯，及时关闭不再使用
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2023-08-18 15:22:01
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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，
1、获取更多的数据2、数据增广3、输入分辨率4、使用预训练pretrained模型5、选择合适的模型尺寸和架构6、继续之前的训练7、选择最好的模型8、模型评估9、导出模型10、优化推理速度 1、获取更多的数据改进目标检测模型的最佳方法是收集更有代表性的数据，YOLO v4也不例外。 特斯拉人工智能高级总监安德烈•卡帕西在解释特斯拉如何让汽车停下来时表示：数据集是活的，标签一直在变化。你需要一直管
