已经证实了我的猜想“从batch_size角度考虑”的正确性。详细解释在后面更新。GPU利用率低而显存占用率高的思考问题描述：在深度学习training中，可以看到cpu利用率很高、内存占用率很高、显存占用率很 &nbs
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
近几年，无论是哪种品类的游戏，都在游戏画面上越来越“攻坚”了。细腻的建模、自然的光影、炫目的特效...这些无一不给游戏性能带来更高的挑战。随着玩家对游戏画面的需求不断提高，大多数项目的渲染压力也一路水涨船高。为了更好地解决这个痛点，UWA最新的GOT Online Overview模式中推出了「GPU Counter」和「Timeline」两个新功能模块，前者便于大家对GPU的压力做深入分析，后者
GPU 资源消耗原因和解决方案： GPU能干的事情比较单一：接收提交的纹理Texture?额顶点描述（三角形），应用变换（transform），混合并渲染，然后输出到屏幕上。通常你所能看到的内容，主要也就是纹理（图片）和形状（三角模拟的矢量图形）两类。 1:纹理的渲染： 所有的Bitmap，包括图片，文本，栅格化的内容，最终都要由内存提交到显存，绑定为GPU Texture。不论是提交到显存的过程
在时间序列问题中，周期特征是异常重要的，例如：地铁流量预测中的周期性，每周一到周五的早上地铁流量就特别大，但是到了周末人就比较少；股票涨跌的预测问题中，在节假日之前，例如国庆等，白酒等的股价就会有提升；在降雨量的预测中，每年的某些时节，降雨量就会大幅提升；在电量预估问题中，因为夏天温度较高的原因，每年的夏天用电量会大幅提升；......上面这些在某些固定时间点周而复始的出现某种现象的，我们一般称之
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
1.速度波动会产生什么不良后果？2.机械运转分为哪几个阶段？3.机构转化为等效构件有什么原则？4.简述飞轮调速的原理和过程。5. 等效动力学模型中的四个等效量分别指什么？6. 非周期性速度波动有何现象？能否利用飞轮来调节非周期性速度波动，为什么？7. 机械的非周期性速度波动必须用调节器来调节吗？8.造成机械振动的原因主要有哪些？控制措施有哪些？1.速度波动会产生什么不良后果？引起附加动压力，加剧磨
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2023-10-18 19:31:52
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GPU及GPU显存查看：在终端中打印出GPU的各种属性：nvidia-smi如果需要实时监测GPU的状态（便于排查 GPU使用率低的原因）：watch -n 0.1 nvidia-sminvidia-smi 各项指标意义可参考blog1：一般关注两个指标：利用率和显存占有率。 tensorflow中指定GPU及GPU显存设置：参考blog2： 在终端执行程序时指定GPU&nbs
服务器常用命令操作问题记录释放显存或端口pycharm带指令运行，替代.sh指令运行pycharm相对路径出错Linux服务器创建新用户灰屏处理针对初始用户针对使用过程中出现灰屏情况一情况二端口占用无法kill的情况个性化修改终端颜色软连接Linux 服务器之间文件传输参考博客或文章 问题记录本博客为我使用服务器所遇到的常见问题汇总释放显存或端口通过nvidia-msi查看服务器显存情况。最常见
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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1、cpuusage是什么cpuusage（即CPU利用率，本文均用cpuusage指代CPU利用率）通常是指：CPU从事任何工作的时间比例。 如：90％的cpuusage表示CPU处于90％忙碌状态和10％空闲状态。当CPU空闲时，它什么也不做，在嵌入式实时操作系统RTOS上，它会进入idle状态，idle本身也是一个task，它只是在等待中断，消耗CPU。在RTOS上，CPU 都是分时间片使用
CPU 使用率，就是除了空闲时间外的其他时间占总 CPU 时间的百分比，用公式来表示就是：为了计算 CPU 使用率，性能工具一般都会取间隔一段时间（比如 3 秒）的两次值，作差后，再计算出这段时间内的平均 CPU 使用率，即：查看 CPU 使用率工具：top 显示了系统总体的 CPU 和内存使用情况，以及各个进程的资源使用情况。ps 显示了每个进程的资源使用情况。pidstat 专门分析每个进程
1 背景处理CPU突增问题时，首先要对整个系统的整体结构和流量路径做到心中有数。例如流量进入系统要经过负载均衡、网关、服务…引起高利用率的原因可能多种多样，具体情况需要根据具体位置的警报来进行判断。2 场景与解决2.1 单机硬件故障表现：整个系统链路上各个环节流量均正常。可能原因：现如今微服务部署，一台物理机上可能划分多个虚拟机器，并分配给不同的业务使用。由于由于单机硬件性能影响，及同宿主机的其它
1、事件昨天下午突然收到运维邮件报警，显示数据平台服务器cpu利用率达到了98.94%，而且最近一段时间一直持续在70%以上，看起来像是硬件资源到瓶颈需要扩容了，但仔细思考就会发现咱们的业务系统并不是一个高并发或者CPU密集型的应用，这个利用率有点太夸张，硬件瓶颈应该不会这么快就到了，一定是哪里的业务代码逻辑有问题。2、排查思路2.1 定位高负载进程 pid首先登录到服务器使用
CUDA优化实例（一）占用率前言实验分析与结论前言占用率是指活跃的线程占总线程的比率，占用率越高，kernel效率越高。有较多的线程同时参与运行就会有较多的活跃的，就会有较高的占用率。所以怎么才能同时具有较多的同时参与运行的线程呢，这跟kernel所需要的资源量和设备的计算能力以及块的组织（能影响块在SM的分布）有关。我们且保证kernel不需要任何资源，我的电脑计算能力大于3即一个SM上最多可放
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
CTR模型在互联网的搜索、推荐、广告等场景有着广泛的应用。近年来，随着深度神经网络的引入，CTR模型的推理对硬件算力的要求逐渐增加。本文介绍了美团在CTR模型优化的实践。通过分析模型结构特点，结合GPU硬件架构，我们设计了一系列流程对模型进行定制优化，达到了降低延迟、提高吞吐、节省成本的目标。1 背景CTR（Click-Through-Rate）即点击通过率，是指网络广告的点击到达率，即该广告的实
多卡训练显卡利用率问题最近我继承了前同事的深度学习代码，使用pytorch写的。在nvidia-smi查看显卡利用率的时候发现显卡是经常出现除了第一张显卡外，其他7张显卡的利用率为0的情况。同时查看了CPU利用率，发现大多的核也是空闲的：阅读代码后先后试了：调整dataloader的num_workers的数量（之前为默认值）、把数据先加载到内存的方法均无法得到明显改善。然后我debug各个阶段的
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2023-08-17 15:41:23
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原因总结产生的原因一句话总结就是：等待磁盘I/O完成的进程过多，导致进程队列长度过大，但是cpu运行的进程却很少，这样就体现到负载过大了，cpu使用率低。下面内容是具体的原理分析： 在分析负载为什么高之前先介绍下什么是负载、多任务操作系统、进程调度等相关概念。什么是负载什么是负载：负载就是cpu在一段时间内正在处理以及等待cpu处理的进程数之和的统计信息，也就是cpu使用队列的长度统计信息，这个数
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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