# Linux GPU Usage Rate
## Introduction
In the world of Kubernetes (K8S), monitoring the GPU usage rate on Linux systems is essential for optimizing performance and resource utilization. In this artic
1. GPU内存占用率问题 这往往是由于模型的大小以及batch size的大小，来影响这个指标。当你发下你的GPU占用率很小的时候，比如40%，70%，等等。此时，如果你的网络结构已经固定，此时只需要改变batch size的大小，就可以尽量利用完整个GPU的内存。GPU的内存占用率主要是模型的大小，包括网络的宽度，深度，参数量，
从总体上来说，Windows 10是一个好系统，虽然我们天天戏称它为“Bug 10”，但不可否认的是，从立项以来，开发团队就一直在努力为它加入新的功能，其中有不少是相当实用的，比如说，他们在1709这个大版本中，为任务管理器加入了GPU性能监控单元，用户可以通过任务管理器直观地看到目前的GPU占用率，比以往要开GPU-Z等程序方便了不少。但很多用户在实际使用的时候也发现了，这个针对GPU的性能监控
在Linux系统中，GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）是一个重要的硬件设备，常常用于进行图形加速运算以及其他计算密集型任务。对于那些需要大量GPU资源的用户，了解GPU的占用率是非常重要的。在Linux系统中，我们可以通过多种方式来查看GPU的占用率，帮助我们更好地了解系统的运行情况。
一种常见的查看GPU占用率的方法是使用命令行工具。在Linux系统中，我们
MIUI11是小米手机最新的系统，现在已经有十多款机型升级了MIUI11，但是很多朋友都说升级后手机变得是卡顿了。小米手机卡顿很大部分原因是因为一些设置没调整，其实小米手机升级后，要记得调整3个设置，不然手机就会越用越卡。 示例机型：小米9关闭无用设置：谷歌基础服务相信大家都知道国内的手机是不使用谷歌系应用，所以这个功能对用户是没有用处。但小米手机却是默认开启该功能，这样不仅增加手机负担
1 故障现象 这天上午，有同事反映公司后台管理系统运行缓慢，运维同事检查发现cpu占用过高，重启服务器后故障消失。 这天下午，有同事也反映后台系统的某模块系统，运行缓慢，多次重启后故障仍然存在，使用top命令查看服务器的情况，发现cpu占用率接近100%。 2 cpu问题定位 定位问题进程 使用了top指令查看资源占用情况，发现PID为11705的进程消耗了大量的CPU资源，达到了780.4 定
## 实现Android GPU占用率监控教程
### 一、流程图：
```mermaid
graph TD
A(开始) --> B(获取GPU使用率)
B --> C(计算占用率)
C --> D(展示结果)
D --> E(结束)
```
### 二、具体步骤：
1. **获取GPU使用率**：
```java
// 获取GPU使用率代码示例
public float getGPUU
Linux已成为事实上企业级服务器OS的首选,PostgreSQL在Linux上的"装机量"不在少数,在对数据库的性能进行优化和调整时,同时也必须考虑到Linux的优化和调整.本节简单介绍了Linux性能监控中的两个容易混淆的概念:CPU使用率和平均负载.日常使用中最为常见的性能监控工是top,下面来看看top的输出:```
top - 14:20:02 up 2:19, 3 users, loa
以前的几篇博客，各种搜索，解决问题，最终到了这篇算是解决了。因此，标题部分也是明确表明这个比前几篇应该受到关注。说下情况，前面也有一些介绍。我有三台工作站，第一台用了一段时间，然后才来的第二台和第三台。其中，第一台单显卡，后两台都是双显卡。第一台dpkg包和apt方式安装cuda，到了后两台却不行了，遇到了依赖问题，用aptitude解决的，这些有博客记录。后来新工作站1和2用的少，因为很多环境都
Linux占用率是指Linux操作系统中各个组件对系统资源的使用情况。在Linux系统中，各个组件的占用率对系统性能和稳定性有着重要的影响。本文将重点探讨Linux占用率以及如何优化Linux系统的性能。
首先，我们来看一下Linux的占用率是如何计算的。Linux系统中最常见的占用率包括CPU占用率、内存占用率、磁盘占用率和网络占用率等。其中，CPU占用率是指CPU在一段时间内执行非空闲任务的
背景QQ群的送礼物功能需要加载几十张图然后做帧动画，但是多张图片加载造成了非常大的性能开销，导致图片开始加载到真正播放动画的时间间隔比较长。所以需要研究一些优化方案提升加载图片和帧动画的性能。原理分析iOS系统从磁盘加载一张图片，使用UIImageView显示到屏幕上，需要经过以下步骤：从磁盘拷贝图片数据到内核缓冲区。从内核缓冲区复制数据到用户空间。生成UIImageView，把图像数据赋值给UI
最近破事比较多，好久没来这里写异想天开的玩意了。不过今天早上倒是想到个很有趣的东东，所以花了半小时简单的琢磨了会，顺便写点分享下。 这天越来越冷了，冻手冻脚的~ 于是这热乎乎的笔记本正好成了烘手的利器：） 美中不足的是，平时不想它热的时候，风扇总是忽忽的转不停。现在真想让它热，倒是不给力了。 解决办法也很简单，挂个3D游戏在那，特效全开，不热也不行。不过这样很是占用系统资源，不如自己
今天弄了整整半天的gpu+pytorch的配置，看了无数的教程，踩了无数的坑，终于自己摸索出一套cuda/gpu+pytorch的方法，绝对有效！ 本贴针对win10！真正从零搭建！解决所有下载网速慢，找不到包等的一切不爽的问题！！废话不表，直接上教程！（括号里会列出一些遇到的坑，可跳过）一、 安装软件：第一步，首先安装cuda的cudatoolkit（当然你现在有anaconda也没关系，但是要
## 如何实现Python获取GPU占用率
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python获取GPU占用率。首先，我们需要了解整个实现过程的流程，然后逐步帮你完成每一个步骤的代码编写。
### 实现流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程，如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---------------------- |
对于性能来说，很多情况都是用空间换时间。
然后在尽量减少空间的占用，在两者之间做抉择。首先我们了解一下性能指标帧率：每秒游戏循环执行的次数，即每秒多少帧 越高越好drawcall： 一帧中游戏调用gpu绘制图形次数，越少越好
3 . cpu性能： cpu执行速度，越快越好
4 . gpu性能： gpu执行速度，越快越好
5 . 内存： 游戏资源占用的运行时空间， 越低越好
6 . 网络请求数： 请
我一开始用自己的笔记本电脑复现了一篇论文的深度学习模型，只有2G的显存，训练一次模型需要5个小时，太慢了，为此向实验室的老师申请了一个服务器。老师给我分配了一个docker，服务器上已安装有NVIDIA GPU驱动程序，然后我就开始在服务器上复现看看。原论文使用的TensorFlow版本是1.8，我在自己电脑上复现成功了，但是在服务器上复现失败了——无法使用GPU对训练过程进行加速，虽然显卡都被占
在做SLAM的时候我们需要统计一个算法占用CPU和内存的情况，然后绘制曲线放在论文里面以说明算法在计算开销方面的性能。因此，我们的目标是利用一个命令实现在一段时间内以固定的频率记录算法Ａ的内存和CPU占用率，然后把这个数据绘制成曲线。经过几番查阅和尝试，确定选择使用 "top" 命令实现统计内存和CPU占用情况。1 “top” 命令统计单一进程我所使用的命令是top -n 10 -d 1 -b |
在训练keras时，发现不使用GPU进行计算，而是采用CPU进行计算，导致计算速度很慢。 用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况： from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_d
原创
2022-07-20 18:05:57
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libtorch-gpu推理时占用CPU 100%问题解决可能很多童鞋在利用libtorch进行pytorch模型加速的时候并没有注意过CPU的占用问题，可甚至有时候觉得能调通模型都觉得很好了。然而事实是越精越好（或者CPU的占用其实也影响模型的推理性能），可能觉得我说法有些问题，因为本来用的是GPU进行计算。注意此处的解释根据个人理解而来：首先先引入几个概念：cpu个数是指物理上安装了几个cpu
由于 Steam（包括 Steam Play，即 Proton）和一些其他的发展，GNU/Linux 正在成为越来越多计算机用户的日常游戏平台的选择。也有相当一部分用户在遇到像视频编辑或图形设计等（Kdenlive 和 Blender 是这类应用程序中很好的例子）资源消耗型计算任务时，也会使用 GNU/Linux。不管你是否是这些用户中的一员或其他
