性能测试典型问题记录硬件上的性能瓶颈一般指的是CPU、内存、I/O读写速率，磁盘空间方面的问题。网络上的性能瓶颈：一般指的网络带宽，网络波动，延时，丢包等。应用程序上的性能瓶颈一般指的是开发人员新开发出来的应用程序。例如，程序架构规划不合理，程序本身设计有问题（串行处理、请求的处理线程不够），造成系统在大量用户方位时性能低下而造成的瓶颈。数据库的性能瓶颈一般指的是数据库索引，锁，表空间，慢sql，
1.设定软件源，更新软件点击左边栏Dash主页（ubuntu图标），输入更新管理器，会出现更新管理器，打开后点设置，弹出软件源对话框，为确保能够正常更新，选主服务器点击检查，更新完后，点重启2.安装显卡驱动左边栏点系统设置，然后点附加驱动，装好驱动3.安装相关软件ccsm,3D桌面就是由这个软件来运行才能实现的。Ubuntu 12.04版默认自带的3D桌面特效还不够多，可以安装一些插件，让3D桌面
2021年11月9日，英伟达GTC大会顺利开幕！相信不少同学已经看到了刷屏的"Toy-Me"虚拟形象。本文将重点带大家回顾一下这次GTC大会上NVIDIA的一些AI前沿技术。今年 GTC 上一共推出65个全新的以及更新的SDK，信息量相当之大。先看看下面这张图，这才是"真·全栈"AI生态系统。回到GTC大会，初始映入眼帘的还是那个熟悉的厨房~随后不久，便播放了一段"i am ai"的短片，快速展示
以前，我从某些书籍上有看到编译器在优化代码的时候会改变C++代码的执行顺序；其实CPU为了优化执行的效率也可能会动态改变代码执行顺序。 以下内容来自《程序员的自我修养--链接、装载与库》 一段典型的double-check的singleton代码如下： volatile T* pInst = 0;
T* GetInstance()
{
if (pInst ==
3.8 在CPU和GPU之间复制数据C++ AMP：用Visual C++加速大规模并行计算数据可以在CPU和加速器（通常是GPU）之间自动复制，也可以根据需要使用amp.h中众多的copy()重载函数之一显式复制。例如，我们可以在默认加速器上构造array，然后仅使用一条函数调用便可以把数据复制进去：array<int, 1> a(5, v.begin(), v.end(
由于在使用tensorflow训练模型时，会自定义默认将所有gpu占满，所以在训练时可以指定使用tensorflow使用的gpuimport os
#指定第二块GPU
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '1'
#自定义显存
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.7)
s
今天再试试官方文档Remote Blob API of GPU Plugin里面的另一个例子Running GPU Plugin Inference within User-Supplied Shared Context，大概的意思就是由用户提供自己的OpenCL context，OpenVINO的clDNN利用用户共享的context来跑inference (对应的场景应该是用户已经有了自己的O
技术特征：1.一种基于linux的片上cpu/gpu流水化计算方法，其特征在于，包括步骤：s1，根据预设的任务依赖算法以及任务的执行类型对所述任务进行排序，对排序后的所述任务按照流水线最大利用率进行重排序，其中所述执行类型包括并行计算型任务，以及串行、io或者逻辑型任务；s2，对缓存进行缓存状态查询，在对所述缓存发起写请求任务完成后进行缓存刷新；s31，根据gpu计算核心的计算状态以及所述任务的重
介绍很长一段时间以来，英特尔一直是许多应用程序的主要CPU选择 - 尤其是那些像大量CPU内核无法很好扩展的Photoshop。即使在我们自己的工作站产品线中也是如此，这些产品线多年来一直以英特尔为基础，基于AMD的选项仅针对非常特定的工作负载而列出。然而，新的Ryzen第三代CPU，AMD花费了大量精力来提高After Effects等中等线程（轻度线程/单线程）应用程序的性能。这是为什么AMD
零复制 zero copy（零复制）是一种特殊形式的内存映射，它允许你将host内存直接映射到设备内存空间上。其实就是设备可以通过直接内存访问（direct memory access，DMA）方式来访问主机的锁页内存。 锁页主机内存 现代操作系统都支持虚拟内存，操作系统实现虚拟内存的主要方法就是通过分页机制。操作系统将内存中暂时不使用的内容换出到外存（硬盘等大容量存储）上，从而腾出空间
参考链接https://time.geekbang.org/course/detail/100046401-206512为什么关注硬件有时候结果出现问题不一定是算法的问题，而可能是硬件的问题。但关注硬件不等于所有都要重写。加速训练。通过选择不同的硬件配置，可以提高训练速度。避免部署出现问题。深度学习与CPU一般不用CPU训练深度学习模型。很多if…else出现时，CPU会比GPU快。如果需要加速，
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2024-03-15 07:38:16
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一、CPU与GPU二、数据迁移数据在GPU和CPU之间迁移： 数据迁移使用的方法：to()函数进行迁移的数据：Tensor和Module2.1 to函数to函数：转换数据类型/设备tensor.to(*args, **kwargs)module.to(*args, **kwargs)区别：张量不执行inplace，模型执行inplace 张量执行to函数之后，会重新构建一个新的张量，而module
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2024-04-01 20:10:17
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计算与传输重叠CPU 与 GPU 间交互时涉及两个引擎：内存复制引擎和核函数执行引擎，内存复制引擎负责 CPU 与 GPU 间的数据传输，核函数执行引擎负责 CPU 向 GPU 部署核函数任务 这两个引擎可以理解为两个独立的并发任务队列，CPU 将任务添加到不同的队列中，GPU 驱动程序负责执行队列中的任务由于这两个队列是相互独立且并发的，因此在 GPU 执行核函数时，可以同时进行 CPU 与 G
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2024-09-03 14:10:20
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ubuntu 18.04 安装PaddlePaddle GPU版本一.安装cuda以及cudnn1.1安装cuda1.2安装cudnn二.安装PaddlePaddle2.1安装PaddlePaddle 本文章写于2020年9月19日16:57分 源于百度飞桨的目标检测课程作业（免费哦~），课程链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/g
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2024-04-06 09:07:12
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11.1 概述了解如何分配和使用零拷贝内存（zero-copy memory）了解如何在同一个应用程序中使用多个GPU了解如何分配和使用可移动的固定内存（Portable pinned Memory）11.2 零拷贝主机内存固定内存（页锁定内存）能确保不会交换出物理内存。我们通过调用cudaHostAlloc（）来分配这种内存，并且传递参数cudaHostAllocDefault（）来获得默认的固
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2024-07-19 17:54:25
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Tensorflow的训练：使用 TPU 训练 TensorFlow 模型
TPU 简介 什么是 TPU TPU 代表 Tensor Processing Unit (张量处理单元) ，是由谷歌在 2016 年 5 月发布的为机器学习而构建的定制集成电路(ASIC)，并为 TensorFlow 量身定制。 早在 2015 年，谷歌大脑团队就成立
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2024-05-28 12:56:25
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前言onnx模型作为中间模型，相较于pytorch直接推理，是有加速度效果的，且推理代码简单，不需要load各种网络。最近某些项目因为显存不够，onnxruntime推理时切换CPU/GPU，实现某些模型在CPU上推理，某些在GPU上推理。 查了一些别人的文章发现很多人都说onnxruntime推理没法像pytorch那样指定GPU,CPU,只能卸载一个GPU用CPU，卸载CPU用GPU。个人感觉
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2024-03-18 11:01:56
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概要：CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。京举办的NVIDIA GTC China会议中，无论是AI智能运算，还是服务器数据中心、智能城市，甚至还有去年很火热但是已经很多人已经支撑不下去的虚拟现实，看起来在很多内心中依然是属于图形行业代表的NVIDIA已经变得越来越丰满，不过在这些新闻的背后，似乎还有更大胆的预言：摩尔定律已死，GPU最终会取代C
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2024-01-24 13:50:53
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GPU的功耗远远超过CPUCache, local memory： CPU > GPU Threads(线程数): GPU > CPURegisters: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的Thread,thread需要用到register,thread数目大，register也必须得跟着很大才行。SIMD Unit(单指令多数据流,以同步方式，在同一时间内
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2024-03-19 17:59:06
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http://antkillerfarm.github.io/浮点运算和代码优化1.浮点运算问题浮点运算在工业中应用非常广泛，但嵌入式CPU通常没有对浮点运算提供直接的硬件支持。而采用标准库提供的软件计算方案，性能又很差。这时就需要使用浮点运算协处理器加速浮点运算。（486之前的PC，CPU和浮点运算协处理器FPU也是分开的，例如i486DX是有FPU的型号，而i486SX则是没有FPU的型号。）
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2024-06-13 09:33:50
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