05 | 基础篇:某个应用的CPU使用率居然达到100%,我该怎么办?笔记1.CPU 使用率2.查看CPU统计信息3.系统的 CPU 使用率很高,但为啥却找不到高 CPU 的应用?4 .系统中出现大量不可中断进程和僵尸进程怎么办?5. 怎么理解Linux软中断 1.CPU 使用率为了维护 CPU 时间,Linux 通过事先定义的节拍率(内核中表示为 HZ),触发时间中断,并使用全局变量 Jiff            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            > 本文是通过学习专栏《Linux性能优化实战》05 | 基础篇:某个应用的CPU使用率居然达到100%,我该怎么办?
## CPU 使用率
***
为了维护 CPU 时间,Linux 通过事先定义的节拍率(内核中表示为 HZ),触发时间中断,并使用全局变量 Jiffies 记录了开机以来的节拍数。每发生一次时间中断,Jiffies 的值就加 1。  
节拍率 HZ 是内核的可配选            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            -------------------paper---------------------一种基于GPU并行计算的MD5方法0.abstract1.md5算法概述2.md5安全性分析3.基于GPU的爆破3.1GPGPU3.2CUDA3.3implementation4性能对比 -----------------presentation------------------[Code]Sec            
                
         
            
            
            
            不知大家收到信息没?微软已经做好了推送今年最重要Windows10版本的准备了,那就是许多游戏玩家期待已久的Windows10 20H1。该版本的更新其中就包括Windows Display Driver Model(WDDM)2.7,可提高多显示器设置上的整体游戏性能,视频输出和刷新率。另外还有小电在别的文章中提及到的磁盘/CPU使用率过高问题,该系统版本会通过Windows Search减少磁            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            笔记本电脑,8G内存,硬盘突然挂了,换了新硬盘后安装的还是WIN10的64位系统。一开始还好好的,开机的内存占用在25%-30%之间,这两天突然飙升到80%以上。网上一搜,相似的情况还挺多,不过绝大部分的解决方案都是禁用superfetch或者改用自动(延时启动)。但我之前的WIN10也一直开着superfetch,用着也挺正常的,所以我怀疑应该不是这个问题。由于同时磁盘I/O也很高,于是猜测会不            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            晓查 
  量子位 报道 |  
 花将近一半的钱,买性能2倍的显卡,真香。在本周的产品发布会上,英伟达推出了RTX 30系列显卡,只要5499元的价格,就能买到比1万元RTX 2080Ti性能高出一倍的显卡。更多的CUDA核心、张量核心将浮点算力提升2倍,GPU的AI性能得以大幅提升。       但发布会上另一项功能引起了机器学习社区的注意,那就是RTX IO,有了它以后你“炼丹”的速            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             当我们使用top命令查看系统的资源使用情况时会看到 load average,如下图所示。它表示系统在1、5、15分钟的平均工作负载。那么什么是负载(load)呢?它和CPU的利用率又有什么关系呢?load average:系统平均负载是CPU的Load,它所包含的信息不是CPU的使用率状况,而是在一段时间内CPU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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在Linux环境下获取GPU使用率是很常见的需求,尤其是在开发使用GPU加速的应用或者进行性能调优时。在Kubernetes集群中,我们可以使用一些工具来实现监控和获取GPU使用率的数据,从而更好地管理资源。
流程概述:
在Kubernetes集群中获取GPU使用率的流程可以分为以下几个步骤:
| 步骤 | 操作                     | 代码示例            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 科普文章:Python GPU使用率
## 摘要
GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器)是一种专门用于处理图形数据的硬件设备,通常用于加速计算密集型任务。在深度学习和机器学习等领域中,GPU被广泛应用于加速模型训练和推理过程。本文将介绍如何使用Python来监控和获取GPU的使用率,并给出相关的代码示例。
## GPU使用率
GPU使用率是指GPU正在执行计            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言 最近在研究页面渲染及web动画的性能问题,以及拜读《CSS SECRET》(CSS揭秘)这本大作。本文主要想谈谈页面优化之滚动优化。  主要内容包括了为何需要优化滚动事件,滚动与页面渲染的关系,节流与防抖,pointer-events:none 优化滚动。因为本文涉及了很多很多基础,是我自己学习记录的一个过程,如果上面列出的知识点都了然于胸了,就可以不必往下看了            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            任务管理器cpu多少才是正常:使用率只要不是一直是50%以上,都算正常的。没跑其他程序的时候小于15%都是正常的。windows在后台有不少进程在运行,在打开“任务管理器”查看CPU使用率的时候,“任务管理器”本身也要占一定的CPU使用率。使用率过高的原因有:防杀毒软件造成故障;驱动没有经过认证,造成cpu资源占用100%;病毒、木马造成;启动项太多;对应的解决办法:由于新版的kv、金山、瑞星都加            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            最近发现移动平台上经常出现不明黑色色块,像是除零错误。排查之后定位到GGX函数上:  inline half GGXTerm(half NdotH, half roughness)
{
        half a = roughness * roughness;
        half a2 = a * a;
        half d = NdotH * NdotH * (a2 - 1.0            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 如何在Android中实现GPU使用率监测
在开发Android应用时,了解GPU的使用率能够帮助我们监控应用的性能和优化图形渲染。接下来,我将为你展示如何实现GPU使用率的监测。以下是我们需要遵循的步骤:
## 实现流程
| 步骤       | 描述                                         |
|------------|-----------            
                
         
            
            
            
            # 实现 Android GPU 使用率监控
## 介绍
在 Android 开发中,了解 GPU 使用率对于优化应用程序性能非常重要。本文将向刚入行的开发者介绍如何实现 Android GPU 使用率监控。我们将按照以下步骤进行实现:
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 获取 GPU 使用率数据 |
| 2 | 显示 GPU 使用率数据 |
| 3 | 定期更新            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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               作者:王敏君(华泰证券前端技术团队)    来源:前端之巅近年来,移动互联网迅猛发展,业务需求频繁更新,业务内容动态化需求急剧增加,纯原生开发已经无法满足业务快速增长的需求,因此诞生了多种跨平台开发框架,如 H5+ 原生开发、React Native 和 Weex ,但这两年最受开发者青睐的莫过于 Flutter。目前,很多应用都集成了 Flutter,我们团队也在涨乐财富通上实现            
                
         
            
            
            
            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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            近年来,移动互联网迅猛发展,业务需求频繁更新,业务内容动态化需求急剧增加,纯原生开发已经无法满足业务快速增长的需求,因此诞生了多种跨平台开发框架,如 H5+ 原生开发、React Native 和 Weex ,但这两年最受开发者青睐的莫过于 Flutter。目前,很多应用都集成了 Flutter,我们团队也在涨乐财富通上实现了完整 Flutter 的集成过程,以下篇幅会具体介绍整个集成过程。涨乐             
                
         
            
            
            
            最优(SOTA)的深度学习模型往往需要占用巨大内存。许多GPU通常没有足够的VRAM来存储并训练这些模型。 在这篇文章中,将对现有不同型号的GPU进行测试,给出在不超过它们显存的条件下,可以支持训练SOTA的语言/图像模型大小进行测试;还将对每个GPU的训练性能进行基准测试。给需要采购GPU进行可以和工程部署的朋友一些建议。最新常用GPU型号及价格 截至2020年2月,以下GPU可以训            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            有很多小伙伴在买新款MacBook Pro电脑的时候,不知道怎么选择,下面测试7台不同配置的M1、M1Pro、M1max笔记本,尤其是内存、显存带宽方面的测试,让大家有一个基本认识。相信会对大家的购买有一个参考意义。7台配置如下:1、M1 8核CPU+8核GPU+8G内存2、M1 8核CPU+8核GPU+16G内存3、M1Pro 8+14+32GB内存4、M1Pro 10+16+16GB内存5、M            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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