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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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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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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### 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 |
| -
原创
2023-12-07 13:47:03
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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
## 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
# 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
在现代渲染环境中，很多情况下在一个数据帧期间会产生计算负荷。在GPU上计算通常（非固定功能）是并行编程的，通常用于具有挑战性，完全不可能或仅通过标准图形管道（顶点/几何/细化/栅格/碎片）实现的效率低下的技术。一般情况下，计算在实现技术方面提供了几乎绝对的灵活性。但是这种普遍性带来了其他挑战：在同步渲染任务方面，GPU可以做出的假设要少得多，尤其是在我们尝试优化GPU并使负载饱和的情况下。 无需过
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2024-03-17 10:01:22
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CPU usagecpu usage 即 cpu 利用率； cpu 利用率是基于 /proc/stat 文件中的内容得到的； cpu 利用率的计算方法，先取两个采样点（抽样间隔视具体情况而定），然后基于差值进行利用率计算：cpu usage = [(user_ cpu 2 + sys_2 + nice_2) - (user_1 + sys_1 + nice_1)] /
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2024-04-15 07:16:56
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GPU利用率低的可能原因：CPU数据读取更不上： CPU作为中央控制器，它有时钟概念，也有多线程，它的多任务同时运作机制 与 GPU 这样只负责计算的元件不同，CPU可能同时有其他任务，导致速度变慢 显存没有充分利用， Batch_size不够大提高 GPU 占用率的几个思路：提高 Batch Size（直到显存爆掉）； 提高单层计算量（如增大 channels、kernel_size，减小 st
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2023-06-07 15:32:32
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CPU处理器也称为中央处理器，其相当于计算机的心脏，是电脑中的核心配件，也是密不可分的一个组成部分。主要用作于计算机系统的运算和控制核心，也是信息处理、程序运行的最终执行单元。不过在我们日常使用电脑时，有时候也会遇到CPU占用率100%的问题，此时电脑是非常卡的状态，轻微则出现未未响应，严重时会导致直接卡死机。针对这一系列的问题，今天就来分享一个通过修改注册表的方式，去实现提升CPU的性能。具体操
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2023-10-19 17:22:30
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# 深度学习中的CPU与GPU利用率问题
在深度学习的应用中，计算资源的有效利用至关重要。通常，深度学习任务会涉及大量的矩阵运算与数据处理，因此通常采用GPU（图形处理单元）来加速计算。然而，在一些情况下，我们可能会发现CPU的利用率偏高，而GPU的利用率却相对较低。这种现象可能影响训练速度，造成资源浪费。本文将探讨这一问题，并提供相应的解决方案和代码示例。
## 1. CPU与GPU的工作机
# 如何优化 PyTorch 使用 DataParallel 时 CPU 和 GPU 的利用率
在深度学习模型训练中，合理利用 CPU 和 GPU 的计算资源至关重要。对于刚入行的开发者来说，可能会遇到“PyTorch DataParallel 在 CPU 利用率很高而 GPU 利用率低”的问题。本文将为你提供一个清晰的流程，以及实现步骤和代码示例，帮助你优化性能。
## 总体流程
以下表格
近几年，无论是哪种品类的游戏，都在游戏画面上越来越“攻坚”了。细腻的建模、自然的光影、炫目的特效...这些无一不给游戏性能带来更高的挑战。随着玩家对游戏画面的需求不断提高，大多数项目的渲染压力也一路水涨船高。为了更好地解决这个痛点，UWA最新的GOT Online Overview模式中推出了「GPU Counter」和「Timeline」两个新功能模块，前者便于大家对GPU的压力做深入分析，后者
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2024-03-22 15:56:15
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