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
# 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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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
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
GEMM 优化: 双缓冲 (Prefetch) 和 Bank Conflict 解决前言本文主要是对 深入浅出GPU优化系列：GEMM优化（一） - 知乎, 深入浅出GPU优化系列：GEMM优化（二） - 知乎 以及 深入浅出GPU优化系列：GEMM优化（三） - 知乎 三篇文章相关内容的学习整理. 本文可以作为 如何优化 CUDA 矩阵乘内核以获得类似 cuBLAS 的性能: 工作日志 这篇文章
## PyTorch GPU 内存占用低
随着深度学习技术的飞速发展，GPU 成为训练深度神经网络的重要工具之一。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它的灵活性和易用性受到广泛认可。在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练的过程中，我们通常会遇到 GPU 内存占用过高的问题。本文将介绍如何通过优化代码和调整 PyTorch 的设置来降低 GPU 内存占用。
### PyTorch G
原创
2024-03-19 04:58:18
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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、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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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，
本文是基于作者的使用经验上为读者提供的解决办法，如果更好的解决办法可联系作者。文章先从小办法讲起，绝招在文末，如果前面的小方法大家都懂可直接跳过1、google Chrome优化大家打开任务管理器可看到Chrome的进程里面有一个叫Software Reporter Tool 在长时间占用CPU和内存。Software Reporter Tool是一个Chrome清理工具,用于清理谷歌浏览器中不必
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2024-03-19 17:09:51
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本文是对《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》的论文解读和总结。该论文发表于 NIPS2012，作者 Alex Krizhevsky 属于神经网络之父 Hinton 组，自2012年发表至今，已有3万多的引用，实属经典。AlexNet 在 ISVRC2012(ImageNet Large Scale Vis
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
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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以管理员权限运行命令提示符，输入cmd，回车，再输入sc config ndu start=disabled 操作：右击桌面左下角图标 点击红框内容 输入cmd，回车，再输入sc config ndu start=disabled ，回车。背景：i5，双核四线程，8G内存，系统盘是固态硬盘，版本是win10企业版。1.系统本来开机特别快，显示是7秒开机，但是内存在开机后占用会很高。C盘占用大。2.
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2024-07-30 10:29:15
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避免一个接一个地加载PNG和JPG纹理（他们之间至少等待一帧）cocos2d里面纹理加载分为两个阶段：1.从图片文件中创建一个UIImage对象。2.以这个创建好的UIImage对象来创建CCTexture2D对象。这意味着，当一个纹理被加载的时候，在短时候内，它会消耗两倍于它本身内存占用的内存大小。（译注：为什么只是短时间内呢?因为autoRelease pool和引用计数的关系，临时创建的UI
火绒在进行全盘扫描时，对CPU资源占用较高。很多用户表示不理解，认为CPU占用高是“异常现象”。其实，大家大可不必担心，CPU是一台计算机的运算核心，所有程序的计算都离不开CPU。火绒全盘扫描“CPU占用高”，是因为此刻火绒正在利用CPU资源做大量计算。 计算密集型程序类似火绒这种需要利用CPU做大量计算的程序，一般称为“计算密集型程序"。这类程序在工作时（例如视频高清解
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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近年来，移动互联网迅猛发展，业务需求频繁更新，业务内容动态化需求急剧增加，纯原生开发已经无法满足业务快速增长的需求，因此诞生了多种跨平台开发框架，如 H5+ 原生开发、React Native 和 Weex ，但这两年最受开发者青睐的莫过于 Flutter。目前，很多应用都集成了 Flutter，我们团队也在涨乐财富通上实现了完整 Flutter 的集成过程，以下篇幅会具体介绍整个集成过程。&nb
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2024-04-20 09:40:45
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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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