一直以来，Google 就通过自研 AI 芯片以满足其神经网络日益增长的计算需求。北京时间昨日晚间，远在太平洋彼岸的 Google Cloud Next 2018 大会上，Google 正式对外宣布推出 Edge TPU，一款能使传感器和其他设备更快处理数据的 AI 专用芯片。据了解，早在 2016 年，Google就发布了张量处理单元（Tensor Processing Un
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2024-09-25 12:02:05
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不知大家收到信息没？微软已经做好了推送今年最重要Windows10版本的准备了，那就是许多游戏玩家期待已久的Windows10 20H1。该版本的更新其中就包括Windows Display Driver Model(WDDM)2.7，可提高多显示器设置上的整体游戏性能，视频输出和刷新率。另外还有小电在别的文章中提及到的磁盘/CPU使用率过高问题，该系统版本会通过Windows Search减少磁
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2024-05-24 15:21:25
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记得上周的工作报告中提到测试的时候出现硬件加速的CPU占用率反而大于软件解码的CPU占用率 。导师对此问题给出如下回答:CPU占用率上升是因为gst-omx测试环境的问题。Decoding出来的结果在Video/Graphics memory，本来可以直接输出显示的；但是现在为了gst-omx的测试方便，把帧数据从Video/Graphics memory拷贝回CPU空间，然后显示的时候又拷贝回去
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2024-07-14 11:07:03
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GPU计算已成为数据科学领域的重要组成部分。计算需求的不断增长，使得GPU计算逐渐流行起来。此外，现在每个主要云计算提供商都提供了GPU服务，比如阿里云，因此现在访问高性能硬件是非常简单的一件事。但是，自行构建GPU软件是相当吓人。幸运的是，Anaconda Distribution可以很容易地启动GPU计算，并且可以从我们的软件包库中直接安装几个支持GPU的软件包。在这篇博客文章中，我们将向你介
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。涨乐
# 深度学习中提高GPU利用率的实用指南
在深度学习中，GPU的使用率是衡量模型训练效率的一个重要指标。若使用率较低，可能会导致训练时间过长和资源浪费。下面，我们将通过一系列步骤来解决这一问题，并详细介绍实现的代码和流程。
## 项目实施步骤
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[启动深度学习环境] --> B[检查GPU可用性]
B -->
原创
2024-10-22 04:12:24
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本博客是记录作者部署优化本地深度学习项目的经验。在深度学习项目中，我们最常见的提速方式是使用GPU，但是GPU使用了后可能会发现GPU利用率和CPU利用率很低，这很可能是我们项目中batch size和num_workers的参数设置没有充分发挥GPU和CPU的性能。（直接上更好硬件的方式不
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2024-09-13 19:49:04
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## 引导你实现“机器学习 GPU 使用率低，CPU 使用率高”的目标
在深度学习和机器学习领域，合理利用计算资源是提升模型训练效率的关键。常见的问题是 GPU 使用率低，而 CPU 使用率高，这通常表明数据预处理和加载过程没有与模型训练过程并行执行，导致瓶颈。本文将通过几个步骤教你如何解决这个问题。
### 流程概述
以下是我们将要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-
原创
2024-10-21 05:48:31
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TensorFlow、Keras和Pytorch是目前深度学习的主要框架，也是入门深度学习必须掌握的三大框架，但是官方文档相对内容较多，初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源，并对资源目录进行翻译，强烈建议初学者下载学习，这些资源包含了大量的代码示例（含数据集），个人认为，只要把以上资源运行一次，不懂的地方查官方文档，很快就能理解和运用这三大框架。一、TensorFlo
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2024-04-27 16:56:04
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通过 NVIDIA GPU 加速平台，Colossal-AI 实现了通过高效多维并行、异构内存管理、大规模优化库、自适应任务调度等方式，更高效快速部署 AI 大模型训练与推理。AI 大模型的高门槛成为研发一大难题近年来，AI 模型已从 AlexNet、ResNet、AlphaGo 发展到 BERT、GPT、MoE…随着深度学习的兴起及大模型横扫各大性能榜单，AI 能力不断提升的一个显著特征是模型参
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2024-04-23 10:28:00
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Golang中的CPU占满100%及解决方案 有一个流媒体适配服务，出现了CPU开销很大的问题，一个服务把CPU资源占满了，导致其他服务无法正常工作。 下面来详细记录发现bug和解决的流程。发现CPU开销很大扫描发现，是垃圾回收导致 CPU 使用上升 ：Time: Mar 22, 2019 at 5:52pm (CST)
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2024-05-05 19:40:05
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本文仅用于专栏的内容丰富，如有侵权，请联系后台作删文处理GPU 利用率的定义本文的 GPU 利用率主要指 GPU 在时间片上的利用率，即通过 nvidia-smi 显示的 GPU-util 这个指标。统计方式为：在采样周期内，GPU 上面有 kernel 执行的时间百分比。GPU 利用率低的本质常见 GPU 任务运行流程图如下：如上图所示，GPU 任务会交替的使用 CPU 和 GPU 进行计算，当
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2023-07-25 11:33:03
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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，但是有显
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2023-10-18 23:05:22
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> 本文是通过学习专栏《Linux性能优化实战》05 | 基础篇：某个应用的CPU使用率居然达到100%，我该怎么办？
## CPU 使用率
***
为了维护 CPU 时间，Linux 通过事先定义的节拍率（内核中表示为 HZ），触发时间中断，并使用全局变量 Jiffies 记录了开机以来的节拍数。每发生一次时间中断，Jiffies 的值就加 1。
节拍率 HZ 是内核的可配选
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2024-05-25 19:50:19
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译者 | 陆离责编 | 夕颜出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）导读：近日，密歇根大学研发成功第一台可编程的忆阻器计算机，它不仅是一个通过外部计算机运行的忆阻器阵列，而且还是可以在智能手机等小型设备上进行 AI 处理的计算机。忆阻器（Memristor，全称记忆电阻器）阵列芯片插入定制的计算机芯片，第一台可编程的忆阻器计算机就此诞生。该研究团队证明了忆阻器计算机可以运行三种标准的机
1. 安装tensorflow gpu版本 ：pip install tensorflow-gpu如如果安装cpu版本的，可以用：pip install tensorflow如果是python3及以上，需要先安装pip3sudo apt-get install python3-pip
以后可能需要的几个依赖包在这里就一起安装了：
sudo apt-get install build-essenti
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2024-05-11 11:02:51
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以下引用记录来自此blog
上次被老板教授了好久，出现西安卡利用率一直很低的情况千万不能认为它不是问题，而一定要想办法解决。比如可以在加载训练图像的过程中（__getitem__方法中）设定数据增强过程中每个步骤的时间点，对每个步骤的时间点进行打印，判断花费时间较多的是哪些步骤，然后尝试对代码进行优化，因为torhc.utils.data中的__getitem__方法是由CPU上的一个num_wo
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2023-10-06 23:05:15
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一、load averagetop命令中load average显示的是最近1分钟、5分钟和15分钟的系统平均负载。系统平均负载表示top命令解析下面详细介绍它的使用方法。
top - 01:06:48 up 1:22, 1 user, load average: 0.06, 0.60, 0.48
Tasks: 29 total, 1 running, 28 sleeping,
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2023-07-27 21:10:09
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要说这两年卖的 最火的显卡，GTX 1060说第二，应该没有显卡敢拍着胸脯说第一，STEAM的硬件统计里将近12%的占用率也宣告了GTX 1060最受欢迎显卡的地位。想必大家都很想知道这张经典显卡的继任者，到底会是什么水平。现在RTX 2060显卡终于解禁啦，下面就让PConline贾晓边带大家一起看看，RTX 2060是否能作为一个合格的继任者，接过未来两年最受欢迎显卡的大旗。核心解析-意外？
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2024-04-28 10:09:27
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文章目录一，官方版本已支持RTX30XX二，不支持RTX30XX系列显卡？三，原因与临时解决方案3.1 原因3.2 临时解决方案四，更多讨论 一，官方版本已支持RTX30XX【更新】 作者把RTX3000之后和之前分成了两个版本，对应RTX3000以上显卡和老显卡。 实际测试也发现，上次更新的1222版本，在老显卡上的确会有点问题，所以更新吧。和从前一样，官网的Windows版本打包下载。有磁力链
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2024-05-05 07:52:43
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