CUDA是什么 CUDA，Compute Unified Device Architecture的简称，是由NVIDIA公司创立的基于他们公司生产的图形处理器GPUs（Graphics Processing Units,可以通俗的理解为显卡）的一个并行计
函数类型__device__ 标记的函数从一个在器件中执行的函数呼叫，在器件中执行 __global__ 表示该函数从一个在主机中执行的函数呼叫，在器件中执行__host__ 表示在主机中呼叫，在主机中执行的函数 线程grid里面包含block，block里面包含threadgrid里面所有的block都
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
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2024-07-05 12:49:21
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武器配置表在FPS游戏中，武器配置表的设计和管理是一个复杂而关键的环节，它涉及游戏的平衡性、玩家体验以及性能优化。以下是一些建议，以指导如何设计和管理FPS游戏中的武器配置表：武器配置表设计武器属性定义：基础属性：如伤害、射速、弹夹容量、后坐力等。特殊属性：如穿透能力、弹道稳定性、射击精度等。附加效果：如消音、瞄准镜、特殊射击模式等。武器类型分类：根据游戏设定，将武器分为不同类型（如步枪、手枪、狙
# 如何在Android中获取GPU使用率
获取GPU使用率是性能监控和优化中的一个重要任务。在Android开发中，可以通过多种方式来实现这个目标。本文将详细介绍如何获取Android设备的GPU使用率，具体内容包括步骤说明、代码实现及示例。
## 整体流程
要获取GPU使用率，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确认设备是否支持相
原创
2024-09-25 07:46:11
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# Python获取GPU使用率
在进行深度学习训练时，我们通常会使用GPU来加速计算，因为GPU相比CPU具有更强大的并行计算能力。为了有效管理和监控GPU的使用情况，我们可以使用Python来获取GPU的使用率。
## 安装NVIDIA GPU监控工具
要获取GPU的使用率，我们首先需要安装NVIDIA的GPU监控工具`nvidia-smi`。这个工具可以在终端中使用，用来查看GPU的各
原创
2024-07-02 03:45:34
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摘要本篇文章介绍了如何上手使用 Triton，本文将使用 Pytorch 导出 Resnet50 模型，将其部署到 Triton。Resnet50 是一个预训练模型，我们可以直接使用它预训练时的任务，即图像分类。部署好了之后，会介绍如何使用 Python 客户端进行请求，客户端发送一张图片，Triton 返回分类的结果。之后我们会使用 Triton 提供的客户端工具 model_analyzer
> 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
***
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
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2024-05-25 19:50:19
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-------------------paper---------------------一种基于GPU并行计算的MD5方法0.abstract1.md5算法概述2.md5安全性分析3.基于GPU的爆破3.1GPGPU3.2CUDA3.3implementation4性能对比 -----------------presentation------------------[Code]Sec
# 实现Python获取Android GPU使用率
## 一、流程概述
首先，我们需要通过ADB（Android Debug Bridge）连接到Android设备，并使用命令获取GPU使用率数据，然后将数据传输到PC端进行分析处理。
下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 连接Android设备至PC |
| 步骤二 | 打开ADB调
原创
2024-05-08 04:23:28
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# Python中如何获取CPU和GPU的使用率
在进行性能优化或者监控系统资源的时候，获取CPU和GPU的使用率是非常重要的。在Python中，我们可以使用一些库来获取这些信息，比如psutil和nvidia-smi。
## 获取CPU使用率
首先我们来看如何获取CPU的使用率。`psutil`是一个Python库，可以轻松地获取系统资源的信息，包括CPU的使用率。
下面是一个简单的示例
原创
2024-04-24 04:48:13
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# 如何使用Java获取GPU信息使用率
## 概述
在本文中，我将向你展示如何使用Java获取GPU信息使用率。这对于一名开发者来说是一个很有用的技能，可以帮助你更好地优化和控制程序的性能。
### 步骤概览
以下是获取GPU信息使用率的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 获取GPU相关信息 |
| 3 | 解析GP
原创
2024-06-21 05:32:53
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# 如何在Java中获取Windows GPU使用率
对于刚入行的小白来说，获取Windows操作系统下的GPU使用率可能会有点挑战。本文将提供一个清晰的步骤指南，并详细解释每一步使用的代码。
### 流程概述
下面是实现“Java获取Windows GPU使用率”的总体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 引入JNA（Java Native A
原创
2024-10-09 03:46:20
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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
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2024-05-24 15:21:25
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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
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2024-02-29 16:21:39
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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
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2024-08-06 14:44:43
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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
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2024-05-26 09:38:23
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上一篇文章介绍了如何搭建CUDA编程环境，从这篇文章开始正式开始介绍如何使用CUDA进行编程。异构计算架构如下图所示，一个典型的异构计算架构节点由一个多核CPU和一个或多个GPU组成，每个CPU和GPU都是独立的设备，它们之间通过PCIe总线连接。GPU作为CPU的协处理器用于执行一些并行计算任务。CPU适合用于做一些逻辑控制任务，而GPU则适合作为CPU的协处理器用于做一些大计算量的数据并行计算
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2024-04-18 13:30:43
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1、前言 本系列的上篇文章中，我们简要探讨了C10M问题的由来以及基本的技术实现思路（详见《 高性能网络编程(三)：下一个10年，是时候考虑C10M并发问题了 》），本文内容由京东的资深架构师闫国旗分享，以分享者多年的实践和总结，进一步探讨解决C10M问题的理论可行性。 对于中小型应用场景来说，实现单机10万、单机百万、单机千万的负载能力，对团队的运营成本以及产品投入其实差别不是太大。但对于大量、
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
原创
2024-05-28 11:20:48
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