1、CPU接近100% nmon数据8月5日在9：20—9：40之间，出现CPU接近100%的情况，特点表现为9：20左右CPU急剧攀升，在9：45左右又快速下降2、原因分析结果总述2.1 持续时间与恢复方式此次CPU攀高时间持续约20分钟，在无人工干预的情况下自动恢复2.2 原因分析总述：经过分析，原因为：4条SQL语句ORACLE优化器对LB_T_XXXVIDER视图、LB_T_XXXJECT
# 如何实现“PyTorch CPU占用高，GPU低”
在深度学习的训练过程中，有时会遇到CPU占用高而GPU占用低的情况。这种情况通常是由于数据预处理、数据加载等操作限制了GPU的使用效率。本篇文章将教你如何实现这一目标，确保本科目高效运行。
## 整体流程
在实现“PyTorch CPU占用高，GPU低”的过程中，可以分为以下几步：
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-10-08 04:41:54
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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
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2023-11-23 21:50:18
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# 实现"pytorch cpu内存占用高 gpu内存占用低"的方法
## 整体流程
我们需要使用PyTorch框架来实现在CPU上高内存占用，同时在GPU上低内存占用的需求。具体来说，我们可以通过在GPU上创建模型，然后将模型参数传输到CPU上进行计算来达到这个目的。下面是实现这个目标的具体步骤：
```mermaid
erDiagram
确定需求 --> 创建模型
创建模
原创
2024-06-07 06:26:42
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首先明确一下CPU使用率和loadavg这两个概念：CPU使用率指当前CPU正在执行指令的繁忙程度，越高表面CPU正在执行很多指令即有进程一直在cpu上运行着Loadavg指的是CPU负载程度，表明的是CPU当前正在运行的任务以及等待运行的任务统计，是一种趋势的体现；更详细一点来说是R和D状态的进程数量统计分析此问题的起因是前一段时间购买的开发板，使用最新的SDK跑起来后，几乎没有什么任务在运行，
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2024-04-15 07:48:39
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在Kubernetes中，有时候我们会遇到需要进行内存占用高而CPU占用低的情况。这可能是因为我们的应用程序需求不同，需要更多的内存来处理数据而不是CPU计算。在这篇文章中，我将向你展示如何在K8S中实现内存占用高而CPU占用低的场景。
首先，让我们了解整个过程的流程。下面是实现内存占用高而CPU占用低的步骤：
| 步骤
原创
2024-05-28 11:16:47
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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
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2024-06-05 10:47:33
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# 训练时pytorch gpu占用低cpu高
在深度学习领域，使用GPU加速训练是非常常见的做法。然而，在训练时，我们可能会发现PyTorch在GPU上的占用率并不是很高，而CPU的占用率却很高。本文将探讨这种现象的原因，并给出一些解决方法。
## PyTorch中GPU占用低CPU高的原因
在PyTorch中，GPU主要用来进行张量计算和梯度下降等计算密集型任务。而在训练过程中，数据的预
原创
2024-05-12 07:23:02
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在深度学习和人工智能的浪潮中，硬件资源的合理利用和优化成为了提高模型训练效率的关键因素。特别是在大规模模型训练中，CPU和GPU的使用率是我们必须关注和优化的重点。然而，很多情况下，我们会发现CPU使用率经常达到100%，而GPU的使用率却远远低于这个数值。首先，我们需要理解CPU和GPU在模型训练过程中的角色。CPU，全称是中央处理器，是计算机的“大脑”，负责执行各种计算和指令。GPU，全称是图
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2024-05-30 06:59:43
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Langou简介Langou是一个跨平台（Android/iOS）前端开发框架，核心代码使用C++编写，底层基于OpenGL绘图，上层实现了一个精简的排版引擎以及一个JS/JSX运行环境。目标是想实现在此基础上开发GUI应用程序可兼顾开发速度与运行效率。Benchmark在iPhone6上创建10万个Div并对相关属性进行设置需要10秒以上的时间，但在Android上这个时间会减少到1/2， 因为
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2024-08-01 09:29:57
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本文目录本文导读一、CPU利用率飙高问题1、CPU利用率飙高定位步骤2、CPU飙高的原因3、CPU飙高的解决方法二、内存飙高问题1、内存飙高定位步骤2、内存飙高故障分析及解决2.1、进程占用太多的内存2.2、缓存占用过高导致内存不足2.3、内存泄漏和内存溢出总结本文导读本文对CPU利用率飙高问题，内存飙高问题进行剖析。主要内容有CPU利用率飙高定位步骤、CPU飙高的原因与解决；内存飙高定位步骤以及
相信大家在使用宽带上网的过程中，都遇到过一个最常见却又难以解决的问题：订购的宽带是100M，但是电脑测量的网速只有60M，甚至更低，而且上网速度依然很慢！当大家遭遇这个问题时，肯定都很头疼，但却又苦无解决办法，只能凑合使用！网速测试小编今天就和大家分享一下带宽很高，但网速依然很差且上网速度慢的问题所在以及可用的解决办法，看了百分百受用哦！——最后附带解除计算机默认限速技巧！一、首先要清楚带宽与网速
性能优化分为网络优化和渲染优化从输入 URL 到页面加载完成，发生了什么？ 首先我们需要通过 DNS（域名解析系统）将 URL 解析为对应的 IP 地址，然后与这个 IP 地址确定的那台服务器建立起 TCP 网络连接，随后我们向服务端抛出我们的 HTTP 请求，服务端处理完我们的请求之后，把目标数据放在 HTTP 响应里返回给客户端，拿到响应数据的浏览器就可以开始走一个渲染的流程。渲染完毕，页面便
文章目录1、设计模式1.1创建型模式：1.2结构型模式1.3行为型模式2、六大原则2、第二个3、第3个45、商汤科技6、手写LRU7、手写单例模式7、阿里，云8、c++面试题：9、go面试题10、计算机网络面试题11、操作系统面试题12、阿里1314、阿里java后端15、阿里云15、阿里16、阿里12、阿里14、美团15、虾皮 1、设计模式数据库面试题1.1创建型模式：工厂方法模式，抽象工厂模
卡顿分析FPS帧率统计评测应用流畅度并不准确系统获取FPS的原理：手机屏幕显示的内容是通过Android系统的SurfaceFlinger类，把当前系统里所有进程需要显示的信息合成一帧，然后提交到屏幕上显示，FPS就是1秒内SurfaceFlinger提交到屏幕的帧数，SurfaceFlinger目前的启动方式是做为init进程中的一个Service来启动。App停止操作后，FPS还是在一直变化，
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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有一个流媒体适配服务，出现了CPU开销很大的问题，一个服务把CPU资源占满了，导致其他服务无法正常工作。下面来详细记录发现bug和解决的流程。发现CPU开销很大扫描发现，是垃圾回收导致 CPU 使用上升 ：Time: Mar 22, 2019 at 5:52pm (CST)Duration: 1mins, Total samples = 1.43mins (142.57%)Entering int
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2024-07-07 17:13:26
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# 如何解决Linux Python程序占用过多CPU而没有占用GPU的问题
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何解决Linux Python程序占用过多CPU而没有占用GPU的问题。下面是整个解决方案的流程：
步骤 | 操作
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1 | 检查是否已安装正确的GPU驱动程序
2 | 安装所需的Python库和工具
3 | 配置CUDA环境变量
4 | 修改Python
原创
2023-12-24 03:44:23
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〇、经验总结：在关注业务接口的TPS时，也要关注数据库服务器的QPS。如果一个业务流程里包含多条查询，那么业务接口TPS的上升对数据库服务器QPS的放大效应会很明显。如果查询结果集不大，尽量使用一条查询语句，通过子查询返回多个结果集，避免将多个结果集拆分成多次数据库查询，否则会造成过多的数据库连接/查询操作，消耗IO资源，降低TPS，提高CPU占用率。在业务代码中，尽量避免在循环语句里写数据库查询
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2023-08-10 12:33:28
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4年前也就是2016年的时候，旗舰款的智能手机在内存容量上也就是刚刚迈入了4GB的阶段，而那个时候的PC平台已经进入了DDR4的时候，主流级平台的内存容量也已经基本从4GB开始向8GB迈进，而且基本从2017年开始，8GB内存已经算是主流级PC的标配，更不用说是对性能要求更高的游戏型PC了。然而2016年至今已经有4年多的时间，PC平台上的主流内存容量仍然是8GB，变化并不是很大，但是智能手机的内
