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
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
Horovod环境的配置author ：wsn实现了GPU版本 horovod的安装, 适合于缺乏root权限，且需要使用conda环境在服务器上进行包管理与环境配置的同学服务器配置:Ubuntu 18.04, RTX 3090 *8 , Driver Version 510.47.03 CUDA-11.3一 、reference List
https://github.com/KAUST-Aca
实现回归模型
为了用python实现高效的数值计算，我们通常会使用函数库，比如NumPy，会把类似矩阵乘法这样的复杂运算使用其他外部语言实现。不幸的是，从外部计算切换回Python的每一个操作，仍然是一个很大的开销。如果你用GPU来进行外部计算，这样的开销会更大。用分布式的计算方式，也会花费更多的资源用来传输数据。TensorFlow也把复杂的计算放在p
CPU使用率
CPU使用率，就是CPU被使用的比例，也就是空闲之外的使用比例
Linux是一个多任务的操作系统，会将每个CPU的时间划分为很短的时间片，再通过调度器轮流分配给各个任务使用，因此造成多任务同时运行的错觉。
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Jiffes记录
相信很多人，包括我在内，都对GPU的显存抱有不小的怨念，CUDA out of memory之类的问题一直困扰着咱等，今天这篇文章就是来浅析一下，说不定会有所帮助首先就一笔带过说一下GPU的重要性吧，以Pytorch为例，就是使用CUDA，cuDNN对深度学习的模型推理时执行的各种计算转换为矩阵乘法进行加速，来达到从猴年马月的运行，到现在几十成百倍的提速。 至于我们爱之深恨之切的显存呢，以数据读取
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2023-10-21 11:24:28
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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
作者 | 派派星为啥GPU利用率总是这么低上回说到，如何榨干GPU的显存，使得我们的模型成功跑起来了。但是，又一个问题来了，GPU的利用率总是一会99%，一会10%，就不能一直99%榨干算力？导致算力不能够完全利用的原因是数据处理的速度没有跟上网络的训练速度。因此，我们抓手在于提高数据的读取、预处理速度。定位问题首先，我们得先判断到底是不是数据读取、预处理阶段是整个pipeli
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
CPU度量1. 指标范围1.1 User mode CPU utilization+ System mode CPU utilization合理值:60-85%，如果在一个多用户系统中us+sy时间超过85%，则进程可能要花时间在运行队列中等待，响应时间和业务吞吐量会受损害；us过大，说明有用户进程占用很多cpu时间，需要进一步的分析其它软硬件因素；sy过大，说
首先要安装好YOLO，再进行下面的GPU识别与训练环境的搭建。如果还未安装YOLO的，请先参考下面链接进行安装： 以下环境搭建基于ubuntu系统，主要分为三个步骤： 显卡驱动的安装CUDA的安装CUDNN的安装修改makefile文件 一、显卡驱动的安装 非阿里云vgn5i 型实例适用 1.查看GPU型号 lsp
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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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
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
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
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
发布会传送门产品详情人工智能已经深入影响各行各业，作为人工智能实现的主流实现路径，深度学习对算力的需求庞大且波动，上云已成主流趋势。GPU是人工智能算力的重要来源。互联网及传统企业客户，只要有人工智能相关的业务，都需要租用GPU云服务器来做深度学习模型的训练与推理。随着显卡技术的不断发展和半导体制程工艺的进步，单张GPU卡算力水涨船高，成本愈发高昂。然而，有许多的深度学习任务，并不需要占用一整张G
【导读】用CPU训练机器学习模型太耗时但GPU又太贵？ 今天介绍一种免费使用谷歌GPU的方法。是的，永久免费。训练模型，无疑是机器学习中最耗费时间和成本最高的部分。在GPU上训练模型可以将训练速度提升接近40倍，将2天的训练时间减少到几个小时。但是——提升速度通常意味着你要花钱。还好小编有幸遇到了一个95后小盆友Jhonson，给我介绍了一款叫做Google Colab的伟大工具，能够永
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
愿天下没有空闲的显卡。
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2022-10-19 15:36:13
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