自2018年1月2日，Intel CPU的芯片级漏洞Meltdown（熔断）和Spectre（幽魂）被媒体曝光以来，和以往任何一次病毒和漏洞大规模爆发不同，即使经过近1个月全产业链的努力，漏洞似乎仍然没有妥善的解决方案。老Z认为：这可能是自计算机诞生以来，除了千年虫问题，产业面临的最严重的挑战！甚至有专家预言，CPU摩尔定律可能受到此次事件的影响而终结。 面对CPU M/S漏洞，只是打补丁，你可能
学习D3D，应该对这三个内存理解，网上收集了一下相关资料，收藏下来。三种内存AGP内存(非本地显存)，显存(本地内存)，系统内存，其中我们都知道系统内存就是咱那内存条，那这AGP内存是个啥玩意啊？其实是因为在以前显卡内存都很小，那时还是在显存是16M，32M为主流的时候，如果你运行一个需要很多纹理的3D程序，那么显存一会就不够用了，那该咋办呢？只好问系统内存借点用用了！这就是AGP内存的由来，在我
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2024-09-18 18:38:22
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Android内存管理机制：Android内存管理主要有：LowMemory Killer机制，Ashmem，PMEM/ION及Native内存和Dalvik内存管理管理和JVM垃圾回收机制。 LowMemory Killer机制： 源码位置drivers/staging/Android/lo
使用keras搭建模型，用imagenet的权重进行预训练。densenet169的layers数量未595，冻结模型前593，增加一个2分类的dense层，使用图片训练。本篇文章是对上一篇DenseNet模型微调训练后的参数调优过程的记录和分析，对denseNet模型微调的方式和方法请参见另一篇博客： 模型训练结束后，在实际的测试过程中，发现模型仍然存在一些常见问题：比如：过拟合、误检
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
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2024-05-02 07:21:28
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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
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2024-04-22 13:13:14
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前言linux 性能分析自我学习。正文一般我们说cpu，一般是什么高呢？ 一般是指cpu 使用率高。那么什么是cpu 使用率呢？cpu 使用率 = 1- 空闲时间/总cpu 时间平均cpu 使用率 = 1 -(new空闲时间 - old 空闲时间)/ (new总cpu时间 - old总cpu时间)我们可以使用top 查看:那么来看下这些参数的意义:user (通常为us), 用户态的时间。（不包含
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2024-10-16 18:21:41
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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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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
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2024-02-15 15:03:23
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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
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2024-03-03 08:42:27
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如今研究人工智能，跑深度学习算法，显卡/GPU绝对是第一大门槛，所以不管您是1080Ti还是V100，如果不能发挥出GPU的最大能力，那它可能就是不是显卡而是块普通的砖头了吧。显卡爆炸显卡爆炸和内存的使用紧密相连，特别是在代码中对某些变量的不当使用，很有可能内存泄露，从而慢慢得导致显卡OOM(out of memory)。一般来说，计算模型时显存主要是模型参数 + 计算产生的中间变量，细分可以占用
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2023-10-29 19:28:50
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1、cpuusage是什么cpuusage（即CPU利用率，本文均用cpuusage指代CPU利用率）通常是指：CPU从事任何工作的时间比例。 如：90％的cpuusage表示CPU处于90％忙碌状态和10％空闲状态。当CPU空闲时，它什么也不做，在嵌入式实时操作系统RTOS上，它会进入idle状态，idle本身也是一个task，它只是在等待中断，消耗CPU。在RTOS上，CPU 都是分时间片使用
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2024-10-31 16:13:00
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以下引用记录来自此blog
上次被老板教授了好久，出现西安卡利用率一直很低的情况千万不能认为它不是问题，而一定要想办法解决。比如可以在加载训练图像的过程中（__getitem__方法中）设定数据增强过程中每个步骤的时间点，对每个步骤的时间点进行打印，判断花费时间较多的是哪些步骤，然后尝试对代码进行优化，因为torhc.utils.data中的__getitem__方法是由CPU上的一个num_wo
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2023-10-06 23:05:15
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为什么？webgl不好用threejs非常简单，好学这个库很强大基本介绍特点
功能丰富api简单速度快性能好扩展性好缺点
文档不健全，学习资料少缺乏游戏相关支持
bbabylon可以弥补兼容性
除了IE ， 都很好在线编辑器基本元素三要素： 场景， 相机，渲染器场景scene
继承于THREE.Object3D
注意： 网格 和 材质 不是继承于Obje
### 如何实现“Python GPU利用率低”
#### 简介
在进行深度学习等计算密集型任务时，充分利用GPU资源是提高计算效率的关键。然而，有时我们可能会遇到Python程序在GPU利用率方面存在问题的情况。本文将介绍一些解决方案，帮助刚入行的开发者优化Python程序的GPU利用率。
#### 整体流程
下面是优化Python GPU利用率的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-12-07 13:47:03
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## PyTorch GPU 利用率低的原因及优化方法
### 引言
近年来，深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。PyTorch作为一个基于Python的开源深度学习框架，被广泛应用于学术界和工业界。然而，许多用户在使用PyTorch进行GPU加速时，发现其GPU利用率较低，无法充分发挥GPU的性能优势。本文将分析PyTorch GPU利用率低的原因，并提供一些优化方法，
原创
2023-08-12 11:05:49
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1.AI Studio 和飞桨（PaddlePaddle）1.1 AI Studio
百度提供的一个针对AI学习者的
在线一体化开发实训平台，集合了 AI 教程, 深度学习样例工程, 各领域的经典数据集, 云端的运算及存储资源, 以及比赛平台和社区。近似于国产Kaggle。
（笔者叨叨：亲测好用，吖我粉上了简约微萌流畅的小度风~）
相较于Kaggle ，百度 AI Stud
文章目录基础概念节拍器HZJiffiesUSER_HZ/proc/statCPU 使用率查看cpu使用率的工具常用工具perfperf top 实时展示perf record 采样后保存到文件 和 perf report 解析展示案例Tips获取docker中运行函数名的方法具体步骤如下: 基础概念节拍器HZ节拍器HZ定义每秒钟触发时间中断的次数节拍器HZ为内核的可配选项，可以设置为 100、2
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2024-02-25 12:45:57
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# PyTorch显存利用率高GPU利用率低的原因及解决方案
在深度学习训练过程中，我们经常会遇到显存利用率高而GPU利用率低的问题。这不仅会导致训练速度变慢，还可能影响模型的性能。本文将探讨这一问题的原因，并提供一些解决方案。
## 流程图
首先，我们通过流程图来展示PyTorch训练过程中的各个环节：
```mermaid
flowchart TD
A[开始训练] --> B[
原创
2024-07-22 10:24:39
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⬅️ 前言更新日志：20220404：新增一个DDP 加载模型时显存分布不均问题，见目录遇到的问题及解决处主要是上次server12 被自己一个train 直接线程全部拉满了（没错 … server8 也被拉满过 emm我一开始还没发现 原来是我拉满的）
现场实况后面刘所就跟我说让我看看是不是dataset里面的处理太多了，这样下来GPU占着 使用率也不高，建议先处理完了再直接由load进
