最近在用CUDA做算法的性能优化，研究了一下影响CUDA性能的诸多因素。其中占用率是衡量流处理器（SM）上活跃线程束比例的重要参数，计算公式是每个SM中活跃线程束的数量/每个SM中最大的线程束的数量。要计算占用率，其实就是计算一个SM上最多能放几个block，或者几个warp，分别要从寄存器和共享内存两个方面计算。寄存器：每个线程需要的寄存器大小已知（如果不知道可以nvvp跑一下，看看核函数占用的
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2024-03-15 14:01:40
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2.使用更少线程隐藏内存访问延迟隐藏内存访问延迟，使用相同的说明方式，但针对内存操作。 所需并行度 = 延迟 * 吞吐量所以隐藏内存延迟意味着保持100KB的数据读取速率，当然如果kernel是计算限制（compute bound）的，则这个数值可以变小。那么，多少线程可以达到100KB呢，有多种方法：每个线程做更多的工作，则线程数量可以更少：每个线程取回（fetch）4 Byte，
如何用程序让Windows任务管理器的CPU占用率曲线舞动起来呢？ 翻开《编程之美》，这是第一个问题。当我第一次看到这个问题时，确是愣住了：竟然还有这样的问题？事实上，这不过是常见的一个问题，只是傻瓜式使用电脑的我从来未曾深究过而已。难道编程还能实现这样的问题吗？稍微转动脑袋便知道当电脑运
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2024-09-25 13:14:30
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Python Files 博客发布了几篇主题为「Hunting Performance in Python Code」的系列文章，对提升 Python 代码的性能的方法进行了介绍。在其中的每一篇文章中，作者都会介绍几种可用于 Python 代码的工具和分析器，以及它们可以如何帮助你更好地在前端(Python 脚本)和/或后端(Python 解释器)中找到瓶颈。代码地址：https://github
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2024-05-08 15:43:01
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1. GPU在处理能力和存储带宽上比CPU更优势，这是由于GPU芯片更多的面积（也就是更多的晶体管）用于计算和存储，而不是控制（复杂控制单元和缓存）。 2. 指令级并行-->线程级并行-->处理器级并行-->节点级并行 3. 指令级并行办法：超标量，乱序执行，超流水，超长指令字，SIMD,分支预测。超长指令字可以减少访存。 4. 超长流水线会带来效率问题，需要更精准的预测功能和更
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2024-03-15 10:31:22
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版本说明： Anaconda3: Anaconda3-5.1.0 (默认自带python3.6) 清华镜像下载地址 CUDA: CUDA ToolKit 9.0 cuda 9.0 PyCharm 2018.2部署说明 1.安装Anaconda32.安装CUDA，cuDNN（CUDA Deep Neural Network）(用于机器学习的计算加速) cuDNN在https://developer.
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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本文为《CUDA C Programming Guide》chapter 5 Performance Guidelines章节的总结。精力有限，可能没做到覆盖所有的点，期望指正。 该章的主要内容是指导如何进行性能优化。从三个大方面入手：最大化利用率;最大 化内存吞吐量;和最大化指令吞吐量。 最大化利用率应用层次：使用异步函数和流，最大化主机端（host）任务、设备端（device）任务
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2024-07-05 12:49:21
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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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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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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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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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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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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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目录一.简单了解 二.具体内容1.在Linux中，查看进程的命令有以下几种：2.linux 中查看进程的命令是：3.linux中杀进程命令： 一.简单了解 1.nvidia-smi 查看哪些进程在占用cuda 具体看这里：nvidia-smi命令详解
为什么？webgl不好用threejs非常简单，好学这个库很强大基本介绍特点
功能丰富api简单速度快性能好扩展性好缺点
文档不健全，学习资料少缺乏游戏相关支持
bbabylon可以弥补兼容性
除了IE ， 都很好在线编辑器基本元素三要素： 场景， 相机，渲染器场景scene
继承于THREE.Object3D
注意： 网格 和 材质 不是继承于Obje
### 如何实现“Python GPU利用率低”
#### 简介
在进行深度学习等计算密集型任务时，充分利用GPU资源是提高计算效率的关键。然而，有时我们可能会遇到Python程序在GPU利用率方面存在问题的情况。本文将介绍一些解决方案，帮助刚入行的开发者优化Python程序的GPU利用率。
#### 整体流程
下面是优化Python GPU利用率的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-12-07 13:47:03
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## PyTorch GPU 利用率低的原因及优化方法
### 引言
近年来，深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。PyTorch作为一个基于Python的开源深度学习框架，被广泛应用于学术界和工业界。然而，许多用户在使用PyTorch进行GPU加速时，发现其GPU利用率较低，无法充分发挥GPU的性能优势。本文将分析PyTorch GPU利用率低的原因，并提供一些优化方法，
原创
2023-08-12 11:05:49
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1.AI Studio 和飞桨（PaddlePaddle）1.1 AI Studio
百度提供的一个针对AI学习者的
在线一体化开发实训平台，集合了 AI 教程, 深度学习样例工程, 各领域的经典数据集, 云端的运算及存储资源, 以及比赛平台和社区。近似于国产Kaggle。
（笔者叨叨：亲测好用，吖我粉上了简约微萌流畅的小度风~）
相较于Kaggle ，百度 AI Stud
cpu利用率和average load概念CPU利用率在过去常常被我们这些外行认为是判断机器是否已经到了满负荷的一个标准，看到50%-60%的使用率就认为机器就已经压到了临界了。CPU利用率，顾名思义就是对于CPU的使用状况，这是对一个时间段内CPU使用状况的统计，通过这个指标可以看出在某一个时间段内CPU被占用的情况，如果被占用时间很高，那么就需要考虑CPU是否已经处于超负荷运作，长期超负荷运作
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2024-04-15 10:47:52
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