1.引言本章介绍了一种灵活的，广泛应用的草模拟。该方案渲染的草不仅生长得自然，也能够逼真地在风中舞动，而且性能很高。2.概述首先，需要意识到，对单个草叶的细节建模意义不大，因为那样大片草地需要的多边形数目会太多。所以，我们必须建立一个符合以下条件的简单而有用的替代方案：许多草的叶片必须由少数多边形表示。草地必须从不同的视线看起来显得密集。而要做到让场景不依赖于摄像机的位置和方向，可以把一些草叶组合
使用确定性策略梯度玩乒乓球,网上很多案例抄写下来,实际使用发现都无法收敛,花了很多时间纠错,然后从parl提供的代码作为核心参考,收集了其他案例中的优点,自己在tensorflow2中实现了算法,并测试成功收敛 0.99累计奖励 + 0.01 最新奖励 = -1.0 时的训练结果图片 环境:CPU: AMD Ryzen 9 5900XGPU: NVIDI
使用确定性策略梯度玩乒乓球,网上很多案例抄写下来,实际使用发现都无法收敛,花了很多时间纠错,然后从parl提供的代码作为核心参考,收集了其他案例中的优点,自己在tensorflow2中实现了算法,并测试成功收敛 0.99累计奖励 + 0.01 最新奖励 = -1.0 时的训练结果图片 环境:CPU: AMD Ryzen 9 5900XGPU: NVIDI
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2024-10-11 19:05:28
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谷歌浏览器 Google Chrome 完全免费，跨平台支持 Windows、Mac 和 Linux 桌面系统，同时也有 iOS、Android 的手机版/平板版，你几乎可以在任何智能设备上使用到它。如果要用一句话来描述 Chrome 就是——目前世界上最好的浏览器，没有之一！由于 Chrome 性能强劲、流畅快速、安全稳定、干净无杂质、使用体验佳
文 / Google AI Quantum 团队研究员 Paul V. KlimoGoogle AI Quantum 团队的研究领域之一是基于超导电路构建量子处理器，这是实现量子比特 (qubit) 时很有吸引力的候选方案。虽然超导电路展现出顶级性能，并可扩展至由数十个量子比特组成的较小处理器，但还有一个难题尚未解决，即如何稳定量子处理器的性能，因为其性能会出现波动，且无法预测
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2024-08-03 19:32:59
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主要参考的GPU配置博客是自己使用的caffe工程是：微软提供Windows工具包(caffe-master)：https://github.com/Microsoft/caffe 百度云下载地址：链接：http://pan.baidu.com/s/1hs8ngpA 密码：ith01. 安装cuda是英伟达推出的GPU加速运算平台cuda7.5,已经安装过的忽略
深度学习GPU使用率波动是一个普遍的挑战，影响着训练效率和模型性能。以下是我整理的相关解决方案，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法和迁移方案，帮助理解如何有效管理和优化GPU使用率。
## 备份策略
首先，我们需要确保有一个可靠的备份策略，以保护我们的模型和数据。备份流程包括以下步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[启
在进行深度学习模型训练时，GPU利用率经常会出现波动现象。这种波动不仅影响训练的效率，还可能导致学习过程中的不稳定。本文将详细记录解决深度学习GPU利用率波动问题的整个过程，这将包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、版本管理和迁移指南。
## 环境预检
在开始之前，确保你的系统满足以下要求：
| 组件 | 要求 |
|--------------
背景和需要解决的问题：上游服务生产大量的文章爬虫数据，下游Puppeteer服务需要处理这些数据，转换成格式化的标准文章。之所以使用Puppeteer服务来产生标准化文章是因为只有浏览器才能比较精准的解析css，而我们需要提取出关键的样式再赋予标准化的格式，比如加粗，加斜，或者居中，大小号字体等。任务处理比较多，QPS需要达到50-200。首先，你需要先对Puppeteer有一个简单的认识，它的官
在使用 mmdetection 进行深度学习训练时，常常会遇到 GPU 使用率波动的问题。这种波动不仅可能导致训练效率低下，甚至会影响模型的收敛效果。因此，本篇文章将深入探讨如何应对 mmdetection 深度学习 GPU 使用率波动的问题，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、案例分析和扩展阅读等。
## 备份策略
为了有效管理深度学习模型的训练过程，我们需要建立合理的备份策略，以
# 深度学习中的GPU使用率波动问题
在深度学习的训练过程中，我们常常会发现GPU的使用率存在较大的波动。这种现象不仅影响了训练效率，还可能导致训练时间的延长。那么，为什么会出现这种波动呢？本篇文章将探讨GPU使用率波动的原因，并给出一些优化措施，以提高GPU的利用率。
## 一、GPU使用率波动的原因
GPU使用率波动通常源于以下几个方面：
1. **数据加载**：数据预处理和加载过程可
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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原标题 | A Full Hardware Guide to Deep Learning作者 | Tim Dettmers 译者 | linlh、呀啦呼（Tufts University）、Ryan222（重庆邮电大学）深度学习是非常消耗计算资源的，毫无疑问这就需要多核高速的CPU。但买一个更快的CPU有没有必要？在构建深度学习系统时，最糟糕的事情之一就是把钱浪费在不必要的硬件上。本
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2023-11-08 06:51:21
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应用场景：系统：Windows 10 x64 硬件：分别使用Nvidia 3060 laptop、Nvidia 3070、Nvidia 3070 Ti 驱动：5xx cuda：11.x 平台：Halcon、PaddlePaddle 任务：随机执行一次推理，但要求耗时稳定问题描述在上述应用场景下，随机执行推理的耗时很不稳定，30ms 至 100ms+不定；如果保持连续间隔40ms的推理频率，时间又比
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2024-01-10 20:25:18
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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
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2024-03-22 15:56:15
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一般的windows 复杂的界面需要使用多层窗口而且要用贴图来美化，所以不可避免在窗口移动或者改变大小的时候出现闪烁。先来谈谈闪烁产生的原因原因一：如果熟悉显卡原理的话，调用GDI函数向屏幕输出的时候并不是立刻就显示在屏幕上只是写到了显存里，而显卡每隔一段时间把显存的内容输出到屏幕上，这就是刷新周期。一般显卡的刷新周期是 1/80秒左右，具体数字可以自己设置的。这样问题就来了，
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2024-10-24 19:27:10
26阅读
内容都是百度AIstudio的内容，我只是在这里做个笔记，不是原创。单GPU训练从前几节的训练来看，我们无论是训练房价预测模型还是MNIST手写字符识别模型，训练好一个模型不会超过十分钟，主要原因是我们所使用的神经网络比较简单。但现实生活中，我们可能会遇到更复杂的机器学习、深度学习任务，需要运算速度更高的硬件（GPU、TPU），甚至同时使用多个机器共同训练一个任务（多卡训练和多机训练）。飞桨动态图
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2024-01-04 14:04:04
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CPU波动如图所示：内存波动如图所示：CPU经常达到告警阈值，触发告警信息，第一反应就是去看下java进程里哪个线程耗CPU资源多，其实这里看到内存波动情况就大致能猜测出和GC有关。top -Hp PID
PID %CPU %MEM TIME+ COMMAND
89011 70.9 31.8 154:44.25 java
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2024-07-27 20:58:47
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引言：平时系统运行缓慢，就会使用top、uptime、cat /proc/loadavg、w等。查看系统负载。但是只是大概看下，感觉并不是很清楚每一项的含义，故再次做出整理。[root@foundation58 kiosk]# uptime
22:32:54 up 1 min, 2 users, load average: 0.59, 0.23, 0.08含义：当前时间，系统已经运新的时间、
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2024-06-07 17:28:29
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最近游戏“吃鸡(《绝地求生》)”大热，不过似乎很吃配置，电脑差了根本跑不动。很多小伙伴这周留言里都有咨询吃鸡配置，还有咨询优化的。今天小编就把电脑配置和游戏之间的关系给大家分享一下，究竟所谓的吃配置是怎么回事。先说一下结论吧，单就吃鸡来说，这个游戏对电脑硬件资源的消耗大致是这样的：显卡>内存>CPU。需要注意的是，如果是极端优化——也就是将画质、分辨率调到最低可接受程度时，内存的重要性
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2024-04-27 18:19:41
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