深度测试在模板测试之后，透明度混合之前，如果开启了深度测试，GPU会把该片元的深度值和已经存在于深度缓冲区（Depth Buffer 或者叫 Z-Buffer）中的深度值进行比较，这个比较函数可由开发者设置的，例如片元的深度值大于缓冲区深度值时舍弃该片元从逻辑上理解if(ZWrite On && (currentDepthValue ComparisonFunction Dept
# 如何提高深度学习测试GPU利用率
随着深度学习技术的不断发展，GPU在训练神经网络时起着至关重要的作用。然而，有时候我们会发现在进行深度学习测试时，GPU的利用率很低，导致训练速度慢，效率低下。本文将介绍一些方法来提高深度学习测试GPU的利用率。
## 问题分析
在进行深度学习测试时，GPU利用率低的问题主要有以下几个原因：
1. **数据传输瓶颈**：数据在CPU和GPU之间的传输速
中国Azure两个新数据中心（分别位于两个新区域：中国东部 2 和中国北部 2）现已正式商用，在新数据中心中新增加了NCsv3 系列虚拟机，该系列虚拟机是 GPU 产品系列的新成员，装配了 NVIDIA Tesla V100 GPU。客户可将这些最新的 GPU 用于加速大数据分析与科学计算、VDI等其他高性能用途。该系列虚拟机提供 InfiniBand 网络的配置，以加快横向扩展功能并提升单个实例
## 深度学习 共享GPU 内存利用
在深度学习领域，通常需要使用GPU来加速训练过程，但是GPU的内存资源是有限的。为了更好地利用GPU的内存，我们可以通过共享GPU的方式来提高内存利用率。本文将介绍如何使用共享GPU来提高内存利用，并给出相应的代码示例。
### 共享GPU内存利用原理
在深度学习中，通常需要将数据加载到GPU的内存中进行训练。但是，当训练的模型比较大或者数据量较大时，很
目录前言1. 计算设备2. `Tensor`的GPU计算3. 模型的GPU计算总结 前言之前我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和大规模的数据来说，使用CPU来计算可能不够高效。本文我们将介绍如何使用单块NVIDIA GPU来计算。所以需要确保已经安装好了PyTorch GPU版本。准备工作都完成后，下面就可以通过nvidia-smi命令来查看显卡信息了。!nvidia-smi # 对L
# 深度学习GPU利用率低的原因及解决方案
近年来，深度学习技术得到了广泛的应用和发展，但在实际使用过程中，很多人会发现GPU的利用率并不高，尤其在训练大规模深度学习模型时，GPU利用率更是低得令人难以接受。本文将探讨深度学习GPU利用率低的原因，并提出一些解决方案。
## 问题分析
### GPU利用率低的原因
1. **数据加载瓶颈**：在深度学习训练过程中，数据加载是一个很重要的环节
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
作者 | Hardy责编 | 阿秃随着云计算，大数据和人工智能技术发展，边缘计算发挥着越来越重要的作用，补充数据中心算力需求。计算架构要求多样化，需要不同的CPU架构来满足不断增长的算力需求，同时需要GPU，NPU和FPGA等技术加速特定领域的算法和专用计算。以此，不同CPU架构，不同加速技术应用而生。理解 GPU 和 CPU 之间区别的一种简单方式是比较它们如何处理任务。CPU 由专为
GPU状态的监控nvidia-smi: 是Nvidia显卡命令行管理套件，基于NVML库，旨在管理和监控Nvidia GPU设备。nvidia-smi命令的输出中最重要的两个指标：显存占用和GPU利用率。显存占用和GPU利用率是两个不一样的东西，显卡是由GPU计算单元和显存等组成的，显存和GPU的关系有点类似于内存和CPU的关系。
gpustat：它基于nvidia-smi，可以提供更美观简洁的展
# 深度学习模型性能测试框架搭建指南
## 概述
在深度学习领域，性能测试是非常重要的一环。一个高效的性能测试框架可以帮助开发者评估模型的速度、准确度等性能指标，从而优化模型设计和训练过程。本文将教你如何搭建一个深度学习模型性能测试框架。
## 流程概览
下面是搭建深度学习模型性能测试框架的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据集 |
|
一、参考资料GPU之nvidia-smi命令详解二、显存与GPU2.1显存与GPU介绍显存使用率和GPU使用率是两个不一样的东西，显卡是由GPU和显存等组成的，显存和GPU的关系有点类似于内存和CPU的关系。我跑caffe代码的时候显存占得少，GPU占得多，师弟跑TensorFlow代码的时候，显存占得多，GPU占得少。当没有设置好CPU的线程时，Volatile GPU-Util 参数是在反复跳
除去网上介绍的那些方法，如测试一个合适的num_worker，或者设置pin_memory为true以外，还有一些方法，比如这里有几个工具是专门用来测试GPU的使用情况的，如pytorch下的工具包TORCH.UTILS.BOTTLENECK还有英伟达官方提供的一个工具包：PyProf除此之外，pytorch的另一个工具：PyTorch Profiler也可以来做这个事情...
原创
2021-09-29 15:32:40
5066阅读
强化学习算法包括以下几种：Q-learning：基于值函数的强化学习算法，通过学习最优策略来最大化累积奖励。SARSA：基于值函数的强化学习算法，与Q-learning类似，但是它采用了一种更加保守的策略，即在当前状态下采取的动作。DQN：深度强化学习算法，使用神经网络来估计值函数，通过反向传播算法来更新网络参数。A3C：异步优势演员-评论家算法，结合了演员-评论家算法和异步更新的思想，可以在多个
对于开发一款游戏，大多数的开发人员仅仅停留在会使用Unity提供的组件来做游戏开发，至于这些组件的底层是什么？渲染队列、深度写入以及Overdraw这些涉及到GPU的名词到底是什么？如何根据GPU性能指标来调优？这些基本上对于大多数开发人员都是陌生的。 对于有机会去手写Shader的开发人员，是否对Shader有足够的了解，在兼顾GPU性能的同时又可以实现完美的效果？ 该课程从
大家好，本文对WebGPU进行性能测试和分析，目的是为了对比WebGL和WebGPU在“渲染”和“计算”两个维度的性能差异，具体表现为CPU性能和FPS性能两个方面的性能数据差异。我们会分别在苹果笔记本和配备RTX显卡的台式机上，对WebGL和WebGPU分别进行性能测试。本文对于WebGPU使用了“reuse render command buffer”和“dynamic uniform bu
## 深度学习GPU利用率低PIN Memory实现流程
为了帮助你理解“深度学习GPU利用率低PIN Memory”的实现过程，我将按照以下步骤指导你完成：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装CUDA和cuDNN |
| 2 | 设置GPU的内存管理模式 |
| 3 | 分配和释放GPU内存 |
| 4 | 使用`pin_memory`提高数据加载速度
原创
2023-09-06 08:11:59
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深度学习相关的代码大多数要使用 NVIDIA 显卡进行训练和预测，以提高训练速度和质量。Linux 服务器中如何管理 NVIDIA GPU 卡是一个必备的技能。下面介绍一下 GPU 使用的说明，帮助大家学会迅速使用NVIDIA显卡以及多卡的使用。1. 创建虚拟环境一般服务器的使用者较多，每个使用者所需要的环境不相同。如果大家都是用系统环境，很容易造成冲突，导致他人的代码不能正常运行或者导致系统内部
1、功能简介它的主要功能就是通过采样的方式，给程序中cpu的使用情况进行“画像”，通过它所输出的结果，我们可以对程序中各个函数（得到函数之间的调用关系）耗时情况一目了然。在对程序做性能优化的时候，这个是很重要的，先把最耗时的若干个操作优化好，程序的整体性能提升应该十分明显，这也是做性能优化的一个最为基本的原则—先优化最耗时的。2、安装1、下载gperftoolsWget https://code
CPU 相关概念 大脑：CPU CPU(中央处理器)，通常称为简单处理器，是机器中最重要的部件之一。它执行所有类型的数据处理操作，并被认为是计算机的大脑。在Linux/Unix下，CPU利用率分为用户态、系统态和空闲态，分别表示CPU处于用户态执的时间，系统内核执行的时间，和空闲系统进程执行的时间。CPU占用率相关的概念 CPU Usage CPU利用率：CPU的使用情
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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