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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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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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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跑深度学习任务时，我们通常会关注计算机的 CPU 利用率。如果 CPU 利用率过低，那么我们可能无法充分利用计算资源，导致任务执行时间过长。本文将讨论一些导致 CPU 利用率低的原因，并提供相应的代码示例来说明。
## 1. 数据加载速度过慢
在深度学习任务中，数据加载是一个重要的环节。如果数据加载速度过慢，那么 CPU 可能会因为等待数据而闲置。下面是一个简单的示例代码，模拟了一个数据加载的
原创
2023-08-26 13:21:46
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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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本文主要介绍ChatGLM-6B 的本地部署，提供更保姆级别的教程，让完全不懂技术的同学，也能在本地部署大模型～在19年曾经尝试过使用GPT2进行代码补全，当时就被大模型效果惊艳到啊，只是没想到短短3年多，大模型效果提升这么快。学不完，根本学不完…大模型实在太火了，终于还是忍不住对它下手。今天介绍如何在本地部署大模型尝鲜，后面有时间会持续出大模型技术原理篇。1 大语言模型LLM大语言模型（Larg
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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环境：AIX 5.3/WAS6.1
发生故障现象时的截图如下：
问题处理步骤
1、首先通过topas监控可以看到当前占用CPU率较高的那个java进程，记录下进程号：1396916；
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Adreno GPU上Android 游戏开发介绍（4）如何判断应用的性能瓶颈？关于帧率的问题排查潜在的瓶颈受 GPU 限制的应用程序 如何判断应用的性能瓶颈？关于帧率的问题在开始使用 Snapdragon Profiler 之前，或许你已经清楚的知道有些性能问题需要自己处理。同时，即便你不这样做，也建议检查应用程序的当前整体性能以确定性能瓶颈。帧率是一个理想的起点。游戏通常以每秒 30 或 6
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2024-10-09 12:32:50
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本次分享主要分以下几个部分：首先简要介绍一下计算机视觉技术的相关背景，然后结合格灵深瞳的实践，从算法研发、训练平台、智能数据处理、异构计算等几个方面着重介绍如何打造一流的视觉AI技术，最后介绍格灵深瞳在相关技术落地方面的情况。1、计算机视觉及其相关技术1.1 计算机视觉概述计算机视觉作为人工智能领域最重要的技术方向之一，其基础是机器学习算法，而深度学习算法无疑是当前最受欢迎的机器学习算法。随着计算
# 深度学习训练如何提高GPU利用率
在深度学习训练过程中，GPU的利用率是评估训练效率的重要指标。高效利用GPU资源可以显著缩短训练时间，提高模型效果。本文将探讨如何高效利用GPU，并提供具体代码示例及状态和序列图进行说明。
## 1. 问题描述
在深度学习训练中，常常发现GPU的利用率并没有达到预期。可能的原因包括数据预处理时间过长、模型加载时间慢、网络带宽限制等。我们的目标是优化这些环
一、参考资料二、重要说明1. 模型转换的问题TensorRT的部署并不难，难的是模型转化，在这个过程中有太多的操作是TensorRT不支持的，或者pytorch模型转化成的onnx本身就有问题。并不是所有的onnx都能够成功转到trt engine，除非你onnx模型里面所有的op都被支持。For INT8 issue, please noticed that INT8 operation req
# 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
# 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
1. 小声BIBI 曾几何时，年少无知的我将CPU使用率和负载混为一谈，简单的认为负载高了就是CPU使用率高，直到碰到了一次现网事故时发现CPU的load很高，但是CPU使用率却很低，苦于基础能力薄弱，只能求助大神才将事故解决，痛定思痛，下面就开始学习一些CPU性能相关的基础知识。本博文主要讲CPU的平均负载和简单的问题排查。2. 前期准备能联通互联网的Linux环境，我
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2024-04-16 19:28:16
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适用于Unity3D 5.x一下版本Gpu和cpu直接权衡一下，找出瓶颈，如果缩小屏幕分辩率能提高速度，一般是瓶颈在gpu fillrate。Cpu的瓶颈一般在draw calls，蒙皮动画，布料，粒子等会比较费cpu时间。Gpu的优化，尽量减少顶点，并且减少贴图数量和大小并且让宽高为2的整数次幂。导入纹理时生成Mip Maps，会增加33%的内存使用，但是降低gpu压力。实时阴影对cpu和gp
### 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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在个人PC上使用游戏级的显卡安装CUDA要比在服务器上的安装麻烦一些，在安装的过程中也遇到了不少的坑，所以在此总结一下。系统：Win7+Ubuntu 16.04 ，在Ubuntu下安装的， 显卡：GXT1050ti CUDA8.0为了确保cuda能安装成功，首先需要确认安装前的环境是否符合要求，具体细节请查阅NVIDIA CUDA Installation Guide for Lin
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2024-08-23 08:56:48
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这是一个好问题。先说结论，大模型的训练用 4090 是不行的，但推理（inference/serving）用 4090 不仅可行，在性价比上还能跟 H100 打个平手。事实上，H100/A100 和 4090 最大的区别就在通信和内存上，算力差距不大。H100A1004090Tensor FP16 算力1979 Tflops312 Tflops330 TflopsTensor FP32 算力989
