前言 我们使用Python和它的数据处理库套件(如panda和scikiti -learn)进行大量数据处理时候，可能使用了大量的计算资源。如何监视程序的内存使用情况就显得尤为重要。 ?...2.tracemalloc Python解释器的操作中有大量的hooks，可以在Python代码运行时用于监视和内省。pdb使用这些钩子来提供调试;覆盖率也使用它们来提供测试覆盖率。...tracemalloc模块还使用它们来提供一个了解内存使用情况的窗口。 tracemalloc是在Python 3.4中添加的一个标准库模块，它跟踪Python解释器分配的每个单独的内存块。...3.抽样 幸运的是，Python标准库提供了另一种观察内存使用情况的方法—resource模块。...getrusage()的调用返回程序所使用的资源。
对Python语言来讲，对象的类型和内存都是在运行时确定的。...这也是为什么我们称Python语言为动态类型的原因（这里我们把动态类型可以简单的归结为对变量内存地址的分配是在运行时自动判断变量类型并对变量进行赋值）。...调用empty_cache()可以从PyTorch释放所有未使用的缓存内存，以便其他GPU应用程序可以使用这些内存。...但是，被张量占用的GPU内存不会被释放，因此它不能增加PyTorch可用的GPU内存量。 如果您的GPU内存在Python退出后仍未释放，那么很可能某些Python子进程仍然存在。...你可以通过ps -elf | grep python找到他们 并手动kill进程。 想着不kill进程的情况下全部释放内存，这个暂时没有办法处理。后面找到办法再续。
---- 1.错误代码 先贴出出错的核心代码： struct GPU_task_head head;//局部栈空间上的变量 cout<<"sizeof(GPU_task_head):"<<sizeof(...GPU_task_head)<<endl; memset(&head,0,sizeof(GPU_task_head));//运行时出错 以上代码会出现segmentation fault（core dumped...2.ulimit命令简介 你是否曾遇到过在程序里面创建线程提示你资源不够，你是否曾遇到过在gcc中加入-g选项，程序崩溃时却没有任何core文件产生。如果就，那你就要注意到ulimit命令了。...命令选项 含义 例子 -a 查看全部资源的使用情况 ulimit -a 查看全部资源的使用情况 -H 设置硬资源描述限制，一旦设置，不能更改 ulimit – Hs 64；限制硬资源，线程栈大小为 64K...ulimit -v 200000；限制最大可用的虚拟内存为 200000 Kbytes 3.错误解决办法 错误代码中局部变量head的大小占用了8.7M的栈空间，已经超过了系统对shell进程的栈空间的限制
所谓的矩阵元素乘，就是矩阵每一个位置的元素对应相乘，注意区分于矩阵乘法，而我们这里为了节省内存，使用的是计算自身的平方这个案例。...需要注意的是，在GPU上的向量是不能够直接打印出来的，需要先用copy_to_host的方法拷贝到CPU上再进行打印。...numba.cuda加速效果测试 在上一个测试案例中，为了展示结果的一致性，我们使用了内存拷贝的方法，但是实际上我们如果把所有的运算都放在GPU上面来运行的话，就不涉及到内存拷贝，因此这部分的时间在速度测试的过程中可以忽略不计...最后，我们可以一起看下中间过程中显卡的使用情况： 因为本机上有2张显卡，日常使用第2张来跑计算任务，因此在代码中设置了cuda.select_device(1)，也就是选择第2块显卡的意思。...但是即使都是使用Python，Numpy也未必就达到了性能的巅峰，对于我们自己日常中使用到的一些计算的场景，针对性的使用CUDA的功能来进行GPU的优化，是可以达到比Numpy更高的性能的。
1 使用w查看系统负载 相信所有的linux管理员最常用的命令就是这个 w 了，该命令显示的信息还是蛮丰富的。第一行从左面开始显示的信息依次为：时间，系统运行时间，登录用户数，平均负载。...2 vmstat命令 上面讲的 w 查看的是系统整体上的负载，通过看那个数值可以知道当前系统有没有压力，但是具体是哪里（CPU, 内存，磁盘等）有压力就无法判断了。...，（从磁盘中读取的）； 3）swap 内存交换情况 si ：由交换区写入到内存的数据量； so ：由内存写入到交换区的数据量； 4）io 磁盘使用情况 bi ：从块设备读取数据的量（读磁盘）； bo：...，每隔一秒钟打印一次状态，共打印5次，而后面的表示每隔1秒打印一次状态，一直打印，除非我们按 Ctrl + c 结束 3 top命令 这个命令用于动态监控进程所占系统资源，每隔3秒变一次。...top命令打印出了很多信息，包括系统负载（loadaverage）、进程数（Tasks）、cpu使用情况、内存使用情况以及交换分区使用情况。
当时大模型也同雨后春笋般的层出不穷，各个大厂和科研机构都推出了自己的大模型，其中基于LLaMA（开源且好用）的最多，所以决定再看看其他模型，有没有推理效果好，中文支持好，同时推理效率高的模型。...又到激动人心的时刻啦，来测试一下看看模型的推理效果如何？首先擦拭一下还没有干透辛勤的汗水，一切努力，都是为了最终能跟机器人程序对上话，理想情况是让用户感觉它并不是一个机器人。.../model/vicuna-7b-all-v1.1 --style rich 当然，还可以根据不同的需求场景，设置不用的运行参数，如下： #压缩模型 预测效果会稍差一点，适合GPU显存不够的场景 python...服务器资源使用情况，目前使用单GPU进行推理，都可以做到秒级响应，GPU内存空加载13G，推理时不到15G，推理时单GPU算力基本可以达到90%以上，甚至100%，如下图所示。...推理过程中GPU服务器资源使用情况 总结一下： 对精确的推理效果并不是很理想，比如推荐菜谱，感觉是在一本正经的胡说八道，按照推理的结果很难做出可口的饭菜️； 对多种自然语言的支持，这个真的是出乎预料，竟然日语和西班牙语完全都能够自如应对
除了 CPython 以外，还有用 Java 实现的 Jython 和用.NET 实现的 IronPython，使 Python 方便地和 Java 程序、.NET 程序集成。...对于内存信息的获取 脚本 3 名称 mem.py，作用是获取内存使用情况信息 清单 3 获取内存使用情况 ?...Python 中的 strip 用于去除字符串的首位字符，最后清单 3 打印出内存总数和空闲数。 可以使用 Python 命令运行脚本 mem.py 结果见图 3。...仅当没有足够内存可以一次读取整个文件时，才应该使用 .readline()。最后清单 4 打印出网络接口的输入和输出情况。...本文介绍一下使用 Python 脚本实现对 Linux 服务器 CPU 、系统负载、内存和 网络使用情况的监控脚本的编写方法。
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1,2" 当你监视GPU的使用情况（nvidia-smi -l 1）的时候会发现，尽管GPU不空闲，实质上只有一个GPU在跑，...其他的就是闲置的占用状态，也就是说，如果你的电脑里面有多张显卡，无论有没有上面的代码，Keras都会默认的去占用所有能检测到的GPU。...] = "1" 然后再监视GPU的使用情况（nvidia-smi -l 1），确实只有一个被占用，其他都是空闲状态。...但是随着现在网络的深度越来越深，对于GPU的内存要求也越来越大，很多入门的新人最大的问题往往不是代码，而是从Github里面抄下来的代码自己的GPU太渣，实现不了，只能降低batch_size，最后训练不出那种效果...解决方案两个：一是买一个超级牛逼的GPU，内存巨大无比；二是买多个一般般的GPU，一起用。
如果当中缺少一个输出(为了节省内存而导致的)，checkpoint将会从最近的检查点重新计算中间输出，以便减少内存使用(当然计算时间增加了)： # 输入 input = torch.rand(1, 10...= model(input) 上面的模型需要占用很多的内存，因为计算中会产生很多的中间变量。...为此checkpoint就可以帮助我们来节省内存的占用了。...显存的使用情况，在编写程序中我们可能无法精确计算，但是我们可以通过pynvml这个Nvidia的Python环境库和Python的垃圾回收工具，可以实时地打印我们使用的显存以及哪些Tensor使用了我们的显存...一种可能的情况是这些引用不在Python代码中，而是在神经网络层的运行中为了backward被保存为gradient，这些引用都在计算图中，我们在程序中是无法看到的： 后记 实际中我们会有些只使用一次的模型
你是不是曾经有这样的苦恼，python 真的太好用了，但是它真的好慢啊（哭死) ; C++ 很快，但是真的好难写啊，此生能不碰它就不碰它。老天啊，有没有什么两全其美的办法呢？...对于一个简单的两个变量的加法，python 每次在做运算的时候都得先判断变量的类型，再取出来进行运算，而对于 C 来说，简单的内存读写和机器指令 ADD 即可。...compilation）：JIT 即时编译技术是在运行时（runtime）将调用的函数或程序段编译成机器码载入内存，以加快程序的执行。...numba 使用 CUDA 加速 numba 更厉害的地方就在于，我们可以直接用 python 写 CUDA Kernel， 直接在 GPU 上编译和运行我们的 Python 程序，numba 通过将...，我们可以尽量减少在 for 循环内部内存的访问次数，从而降低函数的运行时间。
---- 大家好，欢迎来到Crossin的编程教室！ 虽然很多人都认为Python是一个“慢”语言，但其实很多时候，导致程序慢的原因并不是语言的锅，而是代码写得不够好。...所以在程序运行过程中，如果发现运行时间太长或者内存占用过大，就需要对程序的执行过程进行一些监测，找到有问题的地方，进行优化。今天我们就来分享一些平时能用上的Python性能分析工具。...memory_profiler memory_profiler是监控python进程的神器，只需要在函数加一个装饰器就可以输出每行代码的内存使用情况 安装： pip install memory_profiler...，还要精确分析每行代码的运行时间，那python的 line_profiler 模块就可以帮到你啦！...，可以像监测心率一样追踪程序运行，通过web页面可视化Python程序的执行过程。
鼠标左键单击，则标定)： 2.场景添加标签 为了更加明显区分我们的 测试场景，我们可以对阶段时间增加标签， 通过标签按钮给性能数据打标签，鼠标左键双击颜色区域可修改对应区域标签名 11.png...3.保存具体数据信息 有时我们需要具体的记录下每一帧运行的具体数据，我们有两种办法： 1.鼠标左键框选后右键存储 2.是测试完后上传数据到云端时选择同时保存到本地 这样就可以把数据保存到具体的Xlsx...无论是Android还是iOS在新版本中都可以进行多个测试用例的直观对比，能够直观看到项目名称、测试项目的版本号、设备型号、FPS、CPU使用情况、内存占用、GPU使用情况等信息。...首先在web后台上选择所在比对的数据 选择完毕后打开对比界面就可以对比历史测试用例的数据啦，FPS，cpu，内存，GPU，网络，耗电量啦都可以对比，十分便捷。...【设备详情】 点击设备后面的“详情”按钮，还可以看到详细的设备信息，包括设备名称、系统版本、处理器架构、核心数、CPU频率、GPU型号、OpenGL版本、内存大小等信息。
到查看/proc 程序进程目录的符号连接 stat 这个文件包含的信息有 CPU 利用率，磁盘，内存页，内存对换，全部中断，接触开关以及赏赐自举时间 swaps 显示的是交换分区的使用情况 uptime...可以使用 Python 命令运行脚本 CPU1.py 结果见图 2 # Python CPU2.py 图 2.运行清单 2 对于内存信息的获取 脚本 3 名称 mem.py，作用是获取内存使用情况信息...Python 中的 strip 用于去除字符串的首位字符，最后清单 3 打印出内存总数和空闲数。 可以使用 Python 命令运行脚本 mem.py 结果见图 3。...仅当没有足够内存可以一次读取整个文件时，才应该使用 .readline()。最后清单 4 打印出网络接口的输入和输出情况。...本文介绍一下使用 Python 脚本实现对 Linux 服务器 CPU 、系统负载、内存和 网络使用情况的监控脚本的编写方法。
python3.8 查看已有的python版本： ls /usr/bin/python* 先删除默认的Python软链接： sudo rm /usr/bin/python 然后创建一个新的软链接指向需要的...Python版本： sudo ln -s /usr/bin/python3.8 /usr/bin/python 运行或监控常用指令 可视化查看CPU和内存使用情况：gnome-system-monitor...# 命令行查看CPU占用情况 sudo apt-get install htop htop # 或者直接用top，不需要安装 # 查看内存使用情况 free -m free -m -s 5 #...每5秒打印一次 # 查看GPU实时情况，每秒更新一次 watch -n 1 nvidia-smi # 查找文件 sudo find [搜索路径] -name [*文件名*] 如目录下查找文件：find.../test.sh的输出重定向到log.txt文件中，同时将标准错误也重定向到log.txt文件中。 每个程序在运行后，都会至少打开三个文件描述符，分别是0：标准输入；1：标准输出；2：标准错误。
否则多个模型同时达到了内存占用峰值，系统可能会崩溃。 因此，搞清楚代码运行时的内存配置文件（动态数量）非常重要。...Scalene：简洁的内存 / CPU/GPU 分析器 首先要讨论的是 Scalene，它是一个 Python 的高性能 CPU 和内存分析器，由马萨诸塞大学研发。...其 GitHub 页面是这样介绍的：「 Scalene 是适用于 Python 的高性能 CPU、GPU 和内存分析器，它可以执行许多其他 Python 分析器无法做到的事情，提供详细信息比其他分析器快几个数量级...与 C 的时间：Scalene 用在 Python 与本机代码（例如库）上的时间； 系统时间：区分系统时间（例如，休眠或执行 I / O 操作）； GPU：报告在英伟达 GPU 上使用的时间（如果有）；...但是，由于特征少且数据量大，拟合占用的内存较少。此外，还可以尝试各种体系结构和超参数，并记录内存使用情况，达到合适的设置。
2、有些工具包是Python的，为了不影响默认的Python安装，我们建议使用Python虚拟环境。案例给出的虚拟环境是Python 3.9。...nvidia-smi 在你安装了Nvidia驱动程序之后，你会发现一个叫Nvidia-smi的程序。...，它的特点是可以同时监控多块GPU。...) $ nvitop -1 -c gmonitor https://github.com/mountassir/gmonitor gmonitor是一个简单的GPU监控程序，用于监控内核、VRAM的使用情况...、PCI-E和内存总线使用情况以及GPU的温度。
在 GPU 加速深度学习的时代，当剖析深度神经网络时，必须了解 CPU、GPU，甚至是可能会导致训练或推理变慢的内存瓶颈 01 nvidia-smi 使用 GPU 的第一个重要工具是 nvidia-smi...此命令会显示出与 GPU 有关的实用统计数据，例如内存用量、功耗以及在 GPU 上执行的进程。目的是查看是否有充分利用 GPU 执行模型。 首先，是检查利用了多少 GPU 内存。...通常是希望看到模型使用了大部分的可用 GPU 内存，尤其是在训练深度学习模型时，因为表示已充分利用GPU。功耗是 GPU 利用率的另一个重要指标。...启动更多核心，以处理更大的批次。于此情形下，即可充分利用 GPU。 ? 增加批次大小及进行相同的 Python 程序呼叫。如图 2 所示，GPU 利用率为 98%。...检查功耗和内存用量，即可证实此结果，它们已接近极限。 您已经完成初步优化，使用较大的批次大小，即几乎占用所有 GPU 内存的批次大小，是在深度学习领域中提高 GPU 利用率最常使用的优化技术。
交换分区（2 倍的内存大小）：对于我来说这就是 128GB。这块分区的容量用于扩展 Kernel RAM 作为虚拟内存使用。 用户分区（剩下的部分）：1TB 的硬盘剩下的空间大约还有 744GB。.../NVIDIA-Linux-x86_64-384.90.run --uninstall 验证 确保以下命令能够识别正确的 GPU 版本 nvidia-smi 确保驱动程序版本号与你安装的一致 cat /...该文件的第 61 行 30 列包含了英伟达驱动程序的硬编码值，该值应从 367 更改成你安装的驱动程序版本号。...sudo apt-get install python-pip python-dev sudo pip install --upgrade pip 验证：请确保键入 pip -V 后可以打印出版本号。...三、5 种 Python 深度学习库 1、安装 Tensorflow 1.3.0 pip install tensorflow-gpu 验证：启动$ python，确认是否以下脚本能够打印出 Hello
交换分区（2 倍的内存大小）：对于我来说这就是 128GB。这块分区的容量用于扩展 Kernel RAM 作为虚拟内存使用。 用户分区（剩下的部分）：1TB 的硬盘剩下的空间大约还有 744GB。.../NVIDIA-Linux-x86_64-384.90.run --uninstall 验证 确保以下命令能够识别正确的 GPU 版本 nvidia-smi 确保驱动程序版本号与你安装的一致 cat /...该文件的第 61 行 30 列包含了英伟达驱动程序的硬编码值，该值应从 367 更改成你安装的驱动程序版本号。...sudo apt-get install python-pip python-dev sudo pip install --upgrade pip 验证：请确保键入 pip -V 后可以打印出版本号。...安装 Tensorflow 1.3.0 pip install tensorflow-gpu 验证：启动$ python，确认是否以下脚本能够打印出 Hello, Tensorflow!
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