图卷积模型在每个全连接网络层的结果中加入了样本间的特征计算。其述质是依赖深度学特征与缺陷。1.1 全连接网络的特征与缺陷多层全连接神经网络被称为万能的拟合神经网络。先在单个网络层中用多个神经元节点实现低维的数据拟合，再通过多层叠加的方式对低维拟合能力进行综合，从而在理论上实现对任意数据的特征拟合。图10-12左侧的两幅图表示前一层的两个神经元节点将数据在各自的直角坐标系中分成了两类。图
1 背景处理CPU突增问题时，首先要对整个系统的整体结构和流量路径做到心中有数。例如流量进入系统要经过负载均衡、网关、服务…引起高利用率的原因可能多种多样，具体情况需要根据具体位置的警报来进行判断。2 场景与解决2.1 单机硬件故障表现：整个系统链路上各个环节流量均正常。可能原因：现如今微服务部署，一台物理机上可能划分多个虚拟机器，并分配给不同的业务使用。由于由于单机硬件性能影响，及同宿主机的其它
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2024-03-19 10:12:14
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# Java资源利用率不高的现象解析
Java是一种广泛使用的编程语言，以其简便性和跨平台特性著称。然而，在一些应用场景下，我们发现Java的资源利用率并不高，尤其是在内存和CPU的使用上。这引发了许多开发者的关注。本文将深入探讨这一现象，并提供一些代码示例和优化方案。
## 什么是资源利用率？
资源利用率通常指的是计算机资源（如CPU、内存、IO等）的使用效率。高资源利用率意味着程序在执行
原创
2024-10-12 06:22:51
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一、前言 在软件开发过程中，总会遇到一些瓶颈。开发效率瓶颈，人员技术瓶颈，运行效率瓶颈，服务器瓶颈，磁盘IO瓶颈，CPU、内存瓶颈。这些都限制了我们的软件无法尽善尽美。我们的目的就是为了克服和改善这些难题，使软件比想象中更完美。 二、具体问题 在数据库或者是流程工作时，很多操作都是由于最初软件设计的原因，或者是当初一些产品设计的原因，或者因为时间紧迫，或者逼不得已必
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2024-09-13 20:14:31
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深度学习是一种强大的技术，但在实际应用中，常常会遇到“深度学习GPU利用率不高，CPU利用率高”的问题。这不仅影响了训练和推理的效率，还可能导致资源浪费。本文将通过多个维度探讨这个问题的成因及解决方案，从背景定位到核心特性，再到实战对比和选型指南，帮助您深入理解并优化您的深度学习项目。
### 背景定位
深度学习对硬件资源的需求极高，在处理大规模数据时，GPU 的并行计算能力能够显著提升性能。
如今研究人工智能，跑深度学习算法，显卡/GPU绝对是第一大门槛，所以不管您是1080Ti还是V100，如果不能发挥出GPU的最大能力，那它可能就是不是显卡而是块普通的砖头了吧。显卡爆炸显卡爆炸和内存的使用紧密相连，特别是在代码中对某些变量的不当使用，很有可能内存泄露，从而慢慢得导致显卡OOM(out of memory)。一般来说，计算模型时显存主要是模型参数 + 计算产生的中间变量，细分可以占用
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2023-10-29 19:28:50
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在深度学习模型训练过程中，在服务器端或者本地pc端，输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率（Memory-Usage），显卡的GPU利用率（GPU-util），然后采用top来查看CPU的线程数（PID数）和利用率（%CPU）。往往会发现很多问题，比如，GPU内存占用率低，显卡利用率低，CPU百分比低等等。接下来仔细分析这些问题和处理办法。1. GPU内存占用率问题&nb
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2023-09-07 16:58:23
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⬅️ 前言更新日志：20220404：新增一个DDP 加载模型时显存分布不均问题，见目录遇到的问题及解决处主要是上次server12 被自己一个train 直接线程全部拉满了（没错 … server8 也被拉满过 emm我一开始还没发现 原来是我拉满的）
现场实况后面刘所就跟我说让我看看是不是dataset里面的处理太多了，这样下来GPU占着 使用率也不高，建议先处理完了再直接由load进
上篇引言：取与舍索引术缓存术压缩术预取术削峰填谷术批量处理术中篇引言时间都去哪儿了？空间都去哪儿了？小结下篇引言八门遁甲 —— 榨干计算资源影分身术 —— 水平扩容奥义 —— 分片术秘术 —— 无锁术总结最近看到一个关于性能优化的不错的文章。作者写了上中下三篇，由浅入深的写了关于性能优化的方方面面，并不仅仅局限于代码层面。我看了之后还是很有收获的，同时也惊叹于作者扎实的技术能力与思考能力。于是借花
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2024-08-07 11:52:53
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很多人说Win10系统游戏兼容性差，游戏体验差。其实这个说法很不正确。对于大多数游戏玩家来说，Win10是一个不错的游戏平台。不仅兼容性好，Xbox的原生加持也让玩家更享受。很多人不知道Win10中有一些游戏的小设置，可以瞬间提升你电脑的游戏体验。需要哪些具体设置？来吧，带你了解一下。Win10系统游戏优化设置首先，打开“游戏模式”1.单击[开始]菜单，选择[设置]，然后单击[游戏]。2.单击[游
多卡训练显卡利用率问题最近我继承了前同事的深度学习代码，使用pytorch写的。在nvidia-smi查看显卡利用率的时候发现显卡是经常出现除了第一张显卡外，其他7张显卡的利用率为0的情况。同时查看了CPU利用率，发现大多的核也是空闲的：阅读代码后先后试了：调整dataloader的num_workers的数量（之前为默认值）、把数据先加载到内存的方法均无法得到明显改善。然后我debug各个阶段的
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2023-08-17 15:41:23
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在深度学习模型训练过程中，在服务器端或者本地pc端，输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率（Memory-Usage），显卡的GPU利用率（GPU-util），然后采用top来查看CPU的线程数（PID数）和利用率（%CPU）。往往会发现很多问题，比如，GPU内存占用率低，显卡利用率低，CPU百分比低等等。接下来仔细分析这些问题
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2023-07-12 00:16:38
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# PyTorch显存利用率高GPU利用率低的原因及解决方案
在深度学习训练过程中，我们经常会遇到显存利用率高而GPU利用率低的问题。这不仅会导致训练速度变慢，还可能影响模型的性能。本文将探讨这一问题的原因，并提供一些解决方案。
## 流程图
首先，我们通过流程图来展示PyTorch训练过程中的各个环节：
```mermaid
flowchart TD
A[开始训练] --> B[
原创
2024-07-22 10:24:39
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前言
这篇blog是基于处理oracle数据库性能问题的经验写就,它是对常见的性能问题做的总结,它的适用范围: 高并发高负载的系统. 需要先申明的是: 对于所有的调优的方法,都是有适用范围的; 所以下面提到的所有的内容,请” 批判性”阅读.
OS swapping/paging 引发的数据库concurrency方面的性能问题
相信很多人，包括我在内，都对GPU的显存抱有不小的怨念，CUDA out of memory之类的问题一直困扰着咱等，今天这篇文章就是来浅析一下，说不定会有所帮助首先就一笔带过说一下GPU的重要性吧，以Pytorch为例，就是使用CUDA，cuDNN对深度学习的模型推理时执行的各种计算转换为矩阵乘法进行加速，来达到从猴年马月的运行，到现在几十成百倍的提速。 至于我们爱之深恨之切的显存呢，以数据读取
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2023-10-21 11:24:28
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# 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
买过两台微星的笔记本GS63\GS65，都会出现软件电源设置问题，导致CPU利用率100%或者CPU频率最高，从而风扇狂转极其影响使用感受。 其他品牌PC机用户，即使没有使用MSI DC这个软件，也会由于WIN10的一些设置，出现CPU利用率100%情况，或者由此衍生出来的其他情况，也可参考本文，针对出现的共同问题，用本文方案进行调整。原因： 基本上都是因为使用了微星的龙盾中心，即MSI Drag
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2024-01-25 21:00:56
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运行win10专业版系统电脑发现速度很慢，打开一个网页要等很久时间，影响正常操作。检查后发现CPU使用率居高不下，这才是导致电脑动弹不得的原因。由于CPU资源不足，就很容易出现电脑卡或者无响应的等情况，怎么办？我们一起参考下文五种方法来修复解决吧。一、禁止电脑开机时不必要的启动项。操作步骤：1、在桌面底部的任务栏空白位置上右键，选择打开“任务管理器”。点击对话框左下角的“详细信息”，展开任务管理器
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2023-12-10 02:24:30
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# 如何查看 PyTorch 的 GPU 利用率
如果你是一名刚入行的小白，想要监控 PyTorch 程序的 GPU 利用率，那么你来对地方了。在这篇文章中，我们将一起学习如何使用 PyTorch 和一些命令行工具来实现这一目标。
## 流程表
以下是实现查看 GPU 利用率的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------
原创
2024-09-20 12:56:57
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# PyTorch GPU利用率为0
在使用深度学习框架PyTorch进行模型训练时，我们通常会尽可能地利用GPU来加速计算，提高训练速度和效率。然而，有时候我们可能会遇到GPU利用率为0的情况，即GPU在训练过程中几乎没有被使用。本文将对PyTorch GPU利用率为0的原因进行分析，并给出相应的解决方法。
## 1. GPU利用率为0的原因
在深度学习中，模型的训练通常涉及大量的矩阵运算
原创
2024-01-05 09:44:24
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