1. 安装tensorflow gpu版本 ：pip install tensorflow-gpu如如果安装cpu版本的，可以用：pip install tensorflow如果是python3及以上，需要先安装pip3sudo apt-get install python3-pip
以后可能需要的几个依赖包在这里就一起安装了：
sudo apt-get install build-essenti
> 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
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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
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
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
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
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
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
# 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
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
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
# 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
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
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
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
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
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
目录一. 工作站软硬件环境说明二. 问题描述三. 尝试解决3.1 重装显卡驱动(无效)3.2 切换内核版本(无效)3.3 调整CPU频率(无效)1. 模仿win10事故重新拔插电源头2.借鉴win10上的思路手动设置主频四. 正式解决 一. 工作站软硬件环境说明系统: Ubuntu20.04 内核版本: 5.13.0-30-generic 主机: AMD 5800 8-Core 16-Thread
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 是内核的可配选项，可以设置为 100、250、1000 等。不同的系统可能设置不同数值，你可以通过查询 /boot/config 内核选项来查看它的配置值。比如
import tensorflow as tffrom keras.backend.tensorflow_backend import set_sessionconfig = tf.ConfigProto()config.gpu_options.allocator_type = 'BFC' #A "
原创
2021-08-04 09:40:18
873阅读
在Kubernetes（K8S）中，监控GPU使用率对于运行GPU加速的应用程序非常重要。在Linux系统中查看GPU使用率涉及到使用一些命令行工具来获取相关信息。下面我将会详细介绍如何在Linux系统中查看GPU使用率。
### 流程步骤
下面是实现“Linux查看GPU使用率”的流程步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装NVIDIA GPU驱动
