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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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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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
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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# 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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# 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
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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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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深度学习是一种强大的技术，但在实际应用中，常常会遇到“深度学习GPU利用率不高，CPU利用率高”的问题。这不仅影响了训练和推理的效率，还可能导致资源浪费。本文将通过多个维度探讨这个问题的成因及解决方案，从背景定位到核心特性，再到实战对比和选型指南，帮助您深入理解并优化您的深度学习项目。
### 背景定位
深度学习对硬件资源的需求极高，在处理大规模数据时，GPU 的并行计算能力能够显著提升性能。
很多朋友都遇到过cpu占用率100%的情况，那会导致系统慢如蜗牛。半小时前，笔者正在玩游戏，电脑突然行动迟缓，打开任务管理器，发现cpu占用率100%，而且过多占用cpu的进程并不固定，像击鼓传花般在各进程间来回传递。故障解决步骤如下：经过查杀，系统很多朋友都遇到过cpu占用率100%的情况，那会导致系统慢如蜗牛。半小时前，笔者正在玩游戏，电脑突然行动迟缓，打开任务管理器，发现cpu占用率100%
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2024-03-14 06:29:22
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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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一、基本概念CPU 使用率其实就是系统运行的程序占用的 CPU 资源，表示机器在某段时间程序运行的情况，如果这段时间中，程序一直在占用 CPU 的使用权，那么可以人为 CPU 的利用率是 100%。CPU 的利用率越高，说明机器在这个时间上运行了很多程序，反之较少。利用率的高低与 CPU 强弱有直接关系，就像一段一模一样的程序，如果使用运算速度很慢的 CPU，它可能要运行 1000ms，而使用很运
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2023-11-23 17:15:35
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1.CPU利用率的基本概念 CPU使用率其实就是系统运行的程序占用的CPU资源，表示机器在某段时间程序运行的情况，如果这段时间中，程序一 直在占用CPU的使用权，那么可以认为CPU的利用率是100%。CPU的利用率越高，说明机器在这个时间上运行了很多程序，反之较少。利用率的高低与CPU强弱有直接关系，就像一段一模一样的程序，如果使用运算速度很慢的CPU，它可能要运行1000ms，而使用很运算速度很
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2023-09-26 20:35:55
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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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随着应用的数据量不断的增加，系统的反应一般会越来越慢，这个时候我们就需要性能调优。性能调优的步骤如下： Java 应用性能优化是一个老生常谈的话题，典型的性能问题如页面响应慢、接口超时，服务器负载高、并发数低，数据库频繁死锁等。尤其是在“糙快猛”的互联网开发模式大行其道的今天，随着系统访问量的日益增加和代码的臃肿，各种性能问题开始纷至沓来。Java 应用性能的瓶颈点非常多，比如磁盘、内
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2023-07-07 17:53:20
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使用keras搭建模型，用imagenet的权重进行预训练。densenet169的layers数量未595，冻结模型前593，增加一个2分类的dense层，使用图片训练。本篇文章是对上一篇DenseNet模型微调训练后的参数调优过程的记录和分析，对denseNet模型微调的方式和方法请参见另一篇博客： 模型训练结束后，在实际的测试过程中，发现模型仍然存在一些常见问题：比如：过拟合、误检
⬅️ 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
最近老觉得电脑编译好慢，多核时代了，这样太浪费时间了！准备换块cpu，查了些资料，发现之前真的对cpu好多误区！关于tdp功耗，这个当然是越低越好，但是不可能又想好的性能又不费电，这是不可能的！对于游戏玩家了说应该更应注重一些吧，因为玩游戏是较长时间让cpu处于高功耗状态，所以要选择性能足够且tdp功耗相对较低！但是如果像程序开发编译需要高性能cpu，那估计不用太计较tdp功耗，因为让cpu处于高
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2023-12-18 23:33:09
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