第1页：CPU资源占用100%：看驱动，看启动，看 相信你的一定遇到过电脑动弹不得的时候，或许是只能眼看鼠标滑动而不能进行任何操作的时候，很多人都会经常遇到这样的问题：CPU占用率100%改如何解决，本文将从多个角度给你全方面的解析，希望阅读完本文希望在今后你遇到问题的时候能够带给你一些帮助。
bbs.51cto
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2024-09-02 10:46:31
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1、什么是BatchSizeBatch一般被翻译为批量，设置batch_size的目的让模型在训练过程中每次选择批量的数据来进行处理。Batch Size的直观理解就是一次训练所选取的样本数。 Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。2、 为什么需要 Batch_Size？在没有使用Batch Size之
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2024-09-11 14:37:08
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最近对一个大规模的图训练嵌入，发现相关的中文资料还是很欠缺的，把自己踩的一些坑记下来。本文主要针对
DGL和 PyTorch两个框架。 1 训练大规模图对于大规模图不能像小图一样把整张图扔进去训练，需要对大图进行采样，即通过Neighborhood Sampling方法每次采样一部分输出节点，然后把更新它们所需的所有节点作为输入节点，通过这样的方式做mini-ba
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2024-03-28 22:06:43
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在 多 设 备 上 分 配 内 存在从主机向设备分配计算任务之前，需要确定在当前中有多少可用的GPU:int ngpus;
cudaGetDeviceCount(&ngpus);
printf("CUDA-capable devices: %i\n",ngpus);一旦GPU的数量已经确定，接下来就需要为多个设备声明主机内存、设备内存、流和事件。保存这些变量的一个简单方法是使用数组，声明如
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2024-03-26 05:52:55
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0.合批：减少cpu与gpu的交互次数 0.5batches每产生一个draw call就会生成发一个batches，里边存有网格和顶点数据，渲染相同物体时，直接调用batches里的信息。 1.每个ui物体都继承了基类graphic，canvas通过canvas render来获取其中的数据信息。 2.该物体被标记为脏标记会进行重绘。 3.重绘流程，image举例子，首先改变颜色，然后这个物体会
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2024-05-31 00:05:16
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本帖经过多方整理，大多来自各路书籍《GPGPU编程技术》《cuda高性能》
1 grid 和 block都可以用三元向量来表示：
grid的数组元素是block block的数组元素是grid 但是1.x计算能力的核心，grid的第三元必须为1.block的X和Y索引最大尺寸为512 2 通过__launch
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2024-04-22 23:00:59
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很多小伙伴们都在程序中看到过L1 Cache、L2 Cache、L3 Cache这样的字符或者注释，但不少人不知道这些是什么，同样是学习者，小笔今天向大家分享一下自己的理解。要理解这些我们首先要知道CPU缓存的一些知识。CPU缓存 缓存大小是CPU的重要指标之一，并且缓存的结构和大小对CPU速度的影响非常大，CPU内缓存的运行频率极高，一般是同处理器同频运行，工作效率远远大于系统内存和硬盘。实际工
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2024-08-16 10:45:49
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在PyTorch中，CPU和GPU可以用torch.device(‘cpu’) 和torch.device(‘cuda’)表示。 应该注意的是，cpu设备意味着所有物理CPU和内存， 这意味着PyTorch的计算将尝试使用所有CPU核心。 然而，gpu设备只代表一个卡和相应的显存。 如果有多个GPU，我们使用torch.device(f’cuda:{i}') 来表示第块GPU（从0开始）。 另外，
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2024-09-25 12:31:17
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引言Pytorch有两种方法实现多GPU训练，分别是DataParallel（DP）和DistributedDataParallel（DDP）。DP实现简单，但没有完全利用所有GPU资源，DDP实现相对复杂，但是更快，我建议使用DDP。DPDP使用torch.nn.DataParallel。原理是，假设用K个GPU训练，前向传播阶段，一个batch的数据会被平均分成K份，模型也会复制K份，分别送到
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2023-08-18 20:04:16
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最近在做图像分类实验时，在4个gpu上使用pytorch的DataParallel 函数并行跑程序，批次为16时会报如下所示的错误： RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 858.00 MiB (GPU 3; 10.92 GiB total capacity; 10.10 GiB already allocated; 150
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2024-05-27 17:04:24
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关于提高performance的一些建议： Important caveat：number of threads并不是越多并行线程效率越高，因为每个线程都消耗一定的resource，主要是register和shared memory。所以开出再多的线程，GPU也只能在有限的资源下让一部分并行。优化应该根据资源需求。unavoidable bottleneck: transfer between c
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2024-04-05 14:44:04
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本系列文章是我阅读CUDA官方文档以及实践经验所总结而出，如有错误和不足，还请多多指出目录：CUDA程序调优指南（一）：GPU硬件CUDA程序调优指南（二）：性能调优CUDA程序调优指南（三）：BlockNum和ThreadNumPerBlock1. GPU的硬件结构与执行原理1.1 GPU Thread的层次在逻辑上，threads分为如下三个层次：thread：每个thread都会运行一次ke
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2024-04-06 10:19:28
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这个页面收集的数据来自过去14天访问Google Play Store的所有设备。数据包括android版本的分布率、屏幕尺寸和密度的相关数据。
[url]http://developer.android.com/about/dashboards/index.html#[/url]
Android运行在不同的设备上（不同的屏幕尺寸、像素密度）。Andr
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2024-05-09 11:18:42
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tensorflow详细安装教程（Win10, Anaconda，Python3.9） 文章目录tensorflow详细安装教程（Win10, Anaconda，Python3.9）1.tensorflow版本的准备工作1.1 CPU版本，无需额外准备1.2 GPU版本，需要提前下载cuda和cudnn2.下载Anaconda2.1 下载并安装Anaconda2.2 创建环境3.测试tensorf
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2024-02-26 15:42:26
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因模型规模的扩展和需要处理的序列不断变长，transformer逐渐出现计算量激增、计算效率下降等问题。为克服这些缺陷，研究者们提出了Mamba。Mamba是一种创新的线性时间序列建模方法，它结合了递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的特点，以提高处理长序列数据时的计算效率。Mamba的设计和实现都展现出在处理长序列时的优势，在语言建模方面成功超越transformer。因此，面向Mam
随机梯度下降算法的原理如下， n是批量大小(batchsize)，η是学习率(learning rate)。可知道除了梯度本身，这两个因子直接决定了模型的权重更新，从优化本身来看它们是影响模型性能收敛最重要的参数。学习率直接影响模型的收敛状态，batchsize则影响模型的泛化性能，两者又是分子分母的直接关系，相互也可影响毕设项目演示地址: 链接
毕业项目设计代做项目方向涵盖：行为识别、OpenC
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2024-08-11 13:20:16
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Batch_size的使用意义及大小的选择 Batch_size不宜选的太小，太小了容易不收敛，或者需要经过很大的epoch才能收敛；也没必要选的太大，太大的话首先显存受不了，其次可能会因为迭代次数的减少而造成参数修正变的缓慢。Batch_size有时候明明已经很小了，可显存还是很紧张，还有就是同样的图片大小，同样的Batch_size，为啥有时候显存
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2024-08-21 10:11:45
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# Python GPU个数
在进行深度学习或其他需要大量计算的任务时，使用GPU可以显著提高计算速度。Python是一种流行的编程语言，可以通过一些库来使用GPU进行计算，如TensorFlow、PyTorch等。但在使用GPU之前，我们需要先了解机器上可用的GPU个数。本文将介绍如何使用Python来获取机器上的GPU个数，并提供相应的代码示例。
## GPU个数的获取
在Python中
原创
2024-01-04 09:09:35
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一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒一百万（=10^6）次的浮点运算，一个GFLOPS（gigaFLOPS）等于每秒十亿（=10^9）次的浮点运算，一个TFLOPS（teraFLOPS）等于每秒一万亿（=10^12）次的浮点运算，一个PFLOPS（petaFLOPS）等于每秒一千万亿（=10^15）次的浮点运算，一个EFLOPS（exaFLOPS）等于每秒一百亿亿（=10^18）次的浮点
cv::Mat img = cv::imread(input_image_path);
int img_w = img.cols;
int img_h = img.rows;
cv::Mat pr_img = static_resize(img);
std::cout << "blob image" << std::endl;
f
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2024-09-27 23:16:33
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