这[1]是关于使用 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 分析和优化 PyTorch 模型主题的系列文章的第三部分。我们的目的是强调基于 GPU 的训练工作负载的性能分析和优化的好处及其对训练速度和成本的潜在影响。特别是，我们希望向所有机器学习开发人员展示 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 等分析工具的可访问性。您无需成为 CUDA 专家即可通过
> 本文是通过学习专栏《Linux性能优化实战》05 | 基础篇：某个应用的CPU使用率居然达到100%，我该怎么办？
## CPU 使用率
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为了维护 CPU 时间，Linux 通过事先定义的节拍率（内核中表示为 HZ），触发时间中断，并使用全局变量 Jiffies 记录了开机以来的节拍数。每发生一次时间中断，Jiffies 的值就加 1。
节拍率 HZ 是内核的可配选
TensorFlow、Keras和Pytorch是目前深度学习的主要框架，也是入门深度学习必须掌握的三大框架，但是官方文档相对内容较多，初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源，并对资源目录进行翻译，强烈建议初学者下载学习，这些资源包含了大量的代码示例（含数据集），个人认为，只要把以上资源运行一次，不懂的地方查官方文档，很快就能理解和运用这三大框架。一、TensorFlo
平均负载和 CPU 上下文切换 最常用什么指标来描述系统的 CPU 性能呢？ 不是平均负载，也不是 CPU 上下文切换，而是另一个更直观的指标—— CPU 使用率 CPU 使用率是单位时间内 CPU 使用情况的统计 CPU 使用率到底是怎么算出来的吗？再有，诸如 top、ps 之类的性能工具展示的 %user、%nice、 %system、%iowait 、%steal 等等，你又能弄清楚它们之间
不知大家收到信息没？微软已经做好了推送今年最重要Windows10版本的准备了，那就是许多游戏玩家期待已久的Windows10 20H1。该版本的更新其中就包括Windows Display Driver Model(WDDM)2.7，可提高多显示器设置上的整体游戏性能，视频输出和刷新率。另外还有小电在别的文章中提及到的磁盘/CPU使用率过高问题，该系统版本会通过Windows Search减少磁
笔记本电脑，8G内存，硬盘突然挂了，换了新硬盘后安装的还是WIN10的64位系统。一开始还好好的，开机的内存占用在25%-30%之间，这两天突然飙升到80%以上。网上一搜，相似的情况还挺多，不过绝大部分的解决方案都是禁用superfetch或者改用自动(延时启动)。但我之前的WIN10也一直开着superfetch，用着也挺正常的，所以我怀疑应该不是这个问题。由于同时磁盘I/O也很高，于是猜测会不
晓查
量子位 报道 |
花将近一半的钱，买性能2倍的显卡，真香。在本周的产品发布会上，英伟达推出了RTX 30系列显卡，只要5499元的价格，就能买到比1万元RTX 2080Ti性能高出一倍的显卡。更多的CUDA核心、张量核心将浮点算力提升2倍，GPU的AI性能得以大幅提升。 但发布会上另一项功能引起了机器学习社区的注意，那就是RTX IO，有了它以后你“炼丹”的速
当我们使用top命令查看系统的资源使用情况时会看到 load average，如下图所示。它表示系统在1、5、15分钟的平均工作负载。那么什么是负载(load)呢？它和CPU的利用率又有什么关系呢？load average: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
# PyTorch调用GPU后使用率为0
在机器学习和深度学习领域，GPU的加速作用不言而喻。PyTorch是一个开源的深度学习框架，可以利用GPU加速计算，提高模型训练的速度。然而，有时候我们会遇到一个问题，就是在PyTorch调用GPU后，GPU的使用率却为0，导致模型训练速度没有提升。本文将介绍可能导致这种情况的原因，并提供解决方法。
## GPU使用率为0的原因
1. **未正确安装
05 | 基础篇：某个应用的CPU使用率居然达到100%，我该怎么办？笔记1.CPU 使用率2.查看CPU统计信息3.系统的 CPU 使用率很高，但为啥却找不到高 CPU 的应用？4 .系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办？5. 怎么理解Linux软中断 1.CPU 使用率为了维护 CPU 时间，Linux 通过事先定义的节拍率（内核中表示为 HZ），触发时间中断，并使用全局变量 Jiff
原标题 | A Full Hardware Guide to Deep Learning作者 | Tim Dettmers 译者 | linlh、呀啦呼（Tufts University）、Ryan222（重庆邮电大学）深度学习是非常消耗计算资源的，毫无疑问这就需要多核高速的CPU。但买一个更快的CPU有没有必要？在构建深度学习系统时，最糟糕的事情之一就是把钱浪费在不必要的硬件上。本
任务管理器cpu多少才是正常：使用率只要不是一直是50%以上，都算正常的。没跑其他程序的时候小于15%都是正常的。windows在后台有不少进程在运行，在打开“任务管理器”查看CPU使用率的时候，“任务管理器”本身也要占一定的CPU使用率。使用率过高的原因有：防杀毒软件造成故障;驱动没有经过认证，造成cpu资源占用100%;病毒、木马造成;启动项太多;对应的解决办法：由于新版的kv、金山、瑞星都加
在Linux环境下获取GPU使用率是很常见的需求，尤其是在开发使用GPU加速的应用或者进行性能调优时。在Kubernetes集群中，我们可以使用一些工具来实现监控和获取GPU使用率的数据，从而更好地管理资源。
流程概述：
在Kubernetes集群中获取GPU使用率的流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 | 代码示例
# 科普文章：Python GPU使用率
## 摘要
GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）是一种专门用于处理图形数据的硬件设备，通常用于加速计算密集型任务。在深度学习和机器学习等领域中，GPU被广泛应用于加速模型训练和推理过程。本文将介绍如何使用Python来监控和获取GPU的使用率，并给出相关的代码示例。
## GPU使用率
GPU使用率是指GPU正在执行计
最近发现移动平台上经常出现不明黑色色块，像是除零错误。排查之后定位到GGX函数上： inline half GGXTerm(half NdotH, half roughness)
{
half a = roughness * roughness;
half a2 = a * a;
half d = NdotH * NdotH * (a2 - 1.0
应用场景：系统：Windows 10 x64 硬件：分别使用Nvidia 3060 laptop、Nvidia 3070、Nvidia 3070 Ti 驱动：5xx cuda：11.x 平台：Halcon、PaddlePaddle 任务：随机执行一次推理，但要求耗时稳定问题描述在上述应用场景下，随机执行推理的耗时很不稳定，30ms 至 100ms+不定；如果保持连续间隔40ms的推理频率，时间又比
# 实现 Android GPU 使用率监控
## 介绍
在 Android 开发中，了解 GPU 使用率对于优化应用程序性能非常重要。本文将向刚入行的开发者介绍如何实现 Android GPU 使用率监控。我们将按照以下步骤进行实现：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 获取 GPU 使用率数据 |
| 2 | 显示 GPU 使用率数据 |
| 3 | 定期更新
最优(SOTA)的深度学习模型往往需要占用巨大内存。许多GPU通常没有足够的VRAM来存储并训练这些模型。 在这篇文章中，将对现有不同型号的GPU进行测试，给出在不超过它们显存的条件下，可以支持训练SOTA的语言/图像模型大小进行测试；还将对每个GPU的训练性能进行基准测试。给需要采购GPU进行可以和工程部署的朋友一些建议。最新常用GPU型号及价格 截至2020年2月，以下GPU可以训
CPU 使用率***为了维护 CPU 时间，Linux 通过事先定义的节拍率（内核中表示为 HZ），触发时间中断，并使用全局变量 Jiffies 记录了开机以来的节拍数。每发生一次时间中断，Jiffies 的值就加 1。节拍率 HZ 是内核的可配选项，可以设置为 100、250、1000 等。不同的系统可能设置不同数值，你可以通过查询 /boot/config 内核选项来查看它的配置值。比如
有很多小伙伴在买新款MacBook Pro电脑的时候，不知道怎么选择，下面测试7台不同配置的M1、M1Pro、M1max笔记本，尤其是内存、显存带宽方面的测试，让大家有一个基本认识。相信会对大家的购买有一个参考意义。7台配置如下：1、M1 8核CPU+8核GPU+8G内存2、M1 8核CPU+8核GPU+16G内存3、M1Pro 8+14+32GB内存4、M1Pro 10+16+16GB内存5、M
