这两天看到Vasily Volkov牛人的ppt，对如何更有效的使用GPU做通用计算提出了增加线程级并行以外的另一种方法---增加指令级并行，受益匪浅。刚好也没找到中文版本，就翻译过来与大家交流下，有错误请各位牛人指正，所有的实验结果和图片均出自原ppt。请参考《Better Performance at Lower Occupancy》后面两个案例有时间会放上来...
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信号与图像处理很多信号与图像处理算法的计算密度非常高，随着GPU通用计算的快速发展，越来越多的算法实现了在GPU上运行，获得令人满意的加速。在NVIDIA推出CUDA技术之前，尽管开发不方便，不少研究者利用图形API和各种Shader语言（HLSL、GLSL、Cg等）实现了一些图像分割、CT图像重建、快速傅立叶变换、图像以及音视频编解码等算法。AMD的Brook+尤其是CUDA技术的推出极大地方便
最近破事比较多，好久没来这里写异想天开的玩意了。不过今天早上倒是想到个很有趣的东东，所以花了半小时简单的琢磨了会，顺便写点分享下。 这天越来越冷了，冻手冻脚的~ 于是这热乎乎的笔记本正好成了烘手的利器：） 美中不足的是，平时不想它热的时候，风扇总是忽忽的转不停。现在真想让它热，倒是不给力了。 解决办法也很简单，挂个3D游戏在那，特效全开，不热也不行。不过这样很是占用系统资源，不如自己
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，
注意：我也没有测试过这个文档，在这里只做收集和转贴，不对里面的内容正确性负责。；）测量CPU和内存的占用率常常是检查Java应用程序是否达到特定性能的一个重要环节。尽管Java提供了一些重要的方法用于测量其堆栈大小，但是使用标准的API是无法测量本机Java进程的大小和CPU当前的使用率的。这种测量的结果对于开发人员来说非常重要，它会提供应用程序的实时性能和效率信息。不幸的是，这样的信息只能从操作
最近在用CUDA做算法的性能优化，研究了一下影响CUDA性能的诸多因素。其中占用率是衡量流处理器（SM）上活跃线程束比例的重要参数，计算公式是每个SM中活跃线程束的数量/每个SM中最大的线程束的数量。要计算占用率，其实就是计算一个SM上最多能放几个block，或者几个warp，分别要从寄存器和共享内存两个方面计算。寄存器：每个线程需要的寄存器大小已知（如果不知道可以nvvp跑一下，看看核函数占用的
## 如何实现Python获取GPU占用率
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python获取GPU占用率。首先，我们需要了解整个实现过程的流程，然后逐步帮你完成每一个步骤的代码编写。
### 实现流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程，如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---------------------- |
我的显卡是RTX 2060 super，其计算能力是7.5。最近发现CUDA提供了自动计算占用率的计算器即CUDA Occupancy Calculator，官网自行下载即可。我下载下来后，阅读完说明，设置了下图紫色圈中的几个数值。开始想了很久，不知道为何占用率给出竟然是63%，现在已明白，记录在此。首先，不要忽略绿色圈中的那几个设备特性，我原来一直不知道这几个对占用率有何影响。1、然后占用率公式
本文为《CUDA C Programming Guide》chapter 5 Performance Guidelines章节的总结。精力有限，可能没做到覆盖所有的点，期望指正。 该章的主要内容是指导如何进行性能优化。从三个大方面入手：最大化利用率;最大 化内存吞吐量;和最大化指令吞吐量。 最大化利用率应用层次：使用异步函数和流，最大化主机端（host）任务、设备端（device）任务
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
在CUDA 程序中获取GPU 设备属性#include <memory>
#include <iostream>
#include <cuda_runtime.h>
int main()
{
int device_Count = 0;
cudaGetDeviceCount(&device_Count); // 一个函数返回支持CUDA 的数量。
PyTorch学习笔记2—win10下pytorch-gpu安装以及CUDA安装记录1.Cuda的下载安装及配置2.CUDNN的下载及配置3.pytorch-gpu的安装3.1 使用Anaconda安装3.2 使用PyCharm安装3.3 测试 本篇是pytorch学习笔记系列第二篇，这一篇将记录我在windows10操作系统下安装CUDA、CUDNN、和pytorch-gpu的一些步骤1.Cu
MIUI11是小米手机最新的系统，现在已经有十多款机型升级了MIUI11，但是很多朋友都说升级后手机变得是卡顿了。小米手机卡顿很大部分原因是因为一些设置没调整，其实小米手机升级后，要记得调整3个设置，不然手机就会越用越卡。 示例机型：小米9关闭无用设置：谷歌基础服务相信大家都知道国内的手机是不使用谷歌系应用，所以这个功能对用户是没有用处。但小米手机却是默认开启该功能，这样不仅增加手机负担
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
# Linux GPU Usage Rate
## Introduction
In the world of Kubernetes (K8S), monitoring the GPU usage rate on Linux systems is essential for optimizing performance and resource utilization. In this artic
# 如何实现 Android GPU 占用率监测
在 Android 开发中，了解 GPU 的占用率对应用性能优化至关重要。本文将指导你如何在 Android 项目中实现 GPU 占用率的监测。我们将分步骤进行讲解，并提供所需的代码示例。
## 流程步骤
以下是实现 Android GPU 占用率监测的工作流程：
| 步骤 | 描述 |
|---
## 实现Android GPU占用率监控教程
### 一、流程图：
```mermaid
graph TD
A(开始) --> B(获取GPU使用率)
B --> C(计算占用率)
C --> D(展示结果)
D --> E(结束)
```
### 二、具体步骤：
1. **获取GPU使用率**：
```java
// 获取GPU使用率代码示例
public float getGPUU
1.DataParallel layers (multi-GPU, distributed)1）DataParallelCLASS torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0)实现模块级别的数据并行该容器是通过在batch维度上将输入分到指定的device中来在给定的module应用上
package test.lyh.test;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import java.lang.management.ManagementFactory;
import java.lang.management.OperatingSystemMXBean;
imp
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
