Streamline是一款由ARM公司制作的终极性能测试利器,可以快速定位手游性能问题,甚至可以直接追溯代码。但Streamline需要自行搭建,确实让不少同行止步,无法体会产品的优势。所以,云测为大家整理了如何快速搭建Streamline,方便各位使用体验。
阿里云郑晓:浅谈GPU虚拟化技术(第一章) GPU虚拟化发展史 阿里云郑晓:浅谈GPU虚拟化技术(第二章)GPU虚拟化方案之——GPU直通模式 今天一个小伙伴@我说:“你浅谈一下,没点技术背景的,估计都看不懂…”,醍醐灌顶啊,面向公众的文章不是学术论文,应以普及基本概念为主。所以我决定在接下来的文章力求写的让吃瓜群众能看懂,专业人士能读完也会有很大感触和启迪。至于技术细节,大致就忽略不提了。
在大型机构分配的服务器集群中,需要使用GPU的程序默认都会在第一张卡上进行,如果第一张卡倍别人占用或者显存不够的情况下,程序就会报错说没有显存容量,所以能够合理地利用GPU资源能帮助你更快更好地跑出实验效果。 1、指定使用GPU0运行脚本(默认是第一张显卡, 0代表第一张显卡的id,其他的以此类推) 第一种方式:
随着高清,4K视频的推广,视频GPU硬件编码,解码,转码已经开始成为主流。同时人工智能的兴起,深度学习也离不开硬件GPU的模型训练和计算。GPU硬件参数越来得到开发人员的关注,对GPU 温度,占用率,显存等参数也纳入监控平台的重要监控指标。本文以温度为例介绍如何监控显卡GPU相关参数。
帧率测试仪和GPU 报告分析 查看帧率测试报告和GPU分析报告 点击分析按钮,查看可优化的地方 查看各种资源使用情况 用法说明: Frames Per Second 当前的帧率 蓝色的半圆表示,当前帧
【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章是本系列文章的最后一篇。查看上篇:一文上手Tensorflow2.0之tf.keras|三。在文末作者给出了答疑群的二维码,有疑问的读者可以进群提问。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
在使用Ubuntu或者Windows执行一些复杂数据运算时,需要关注下CPU、GPU以及内存占用量,如果数据运算超出了负荷,会产生难以预测的错误。本文将演示如何用简单地方式,实时监控Ubuntu或者Windows的CPU、GPU以及内存占用量,教会大家如何实时监控电脑状态。
在 Linux 环境下 top 命令都不陌生,它以实时动态的方式查看系统的整体运行情况,综合了多方信息监测系统性能和运行信息的实用工具,通过 top 命令所提供的互动式界面,可以用热键来进行管理。
(ps:对于如何在Intel CPU,ARM架构CPU,以及Jetson TensorRT上部署深度学习模型,以及部署遇到的速度问题,该如何解决。请查看我的另外一篇文章。如何定制化编译Pytorch,TensorFlow,使得CNN模型在CPU,GPU,ARM架构和X86架构,都能快速运行,需要对每一个平台,有针对性的调整。如何做到最大化加速深度学习在不同平台部署性能。请看我的这篇文章。)
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平常我们查看 GPU 信息,比如哪个进程在占用 GPU,占用了多少,GPU 利用率怎么样等信息,都是使用 nvidia-smi,但这些信息都是实时的,也就是说你无法查看一定时间段内的变化情况。
从Kepler的GP10架构开始,NVIDIA就引入了MPS(基于软件的多进程服务),这种技术在当时实际上是称为HyperQ ,允许多个 流(stream)或者CPU的进程同时向GPU发射Kernel函数,结合为一个单一应用程序的上下文在GPU上运行,从而实现更好的GPU利用率。在单个进程的任务处理,对GPU利用率不高的情况下是非常有用的。实际上,在Pascal架构出现之后的MPS可以认为是HyperQ的一种实现方式。 现在在Volta架构下面,NVIDIA又将MPS服务进行了基于硬件的优化。 MPS有哪些
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默认情况下,用户在 TKE 添加 GPU 节点时,会自动预装特定版本 GPU 驱动,但是目前默认安装 GPU 驱动版本是固定的,用户还不能选择要安装的 GPU 驱动版本,当用户有其他版本的 GPU 驱动使用需求时,就需要在节点上重新安装,下面将介绍在 TKE 节点中如何重新安装 GPU 驱动程序。
Docker是一种容器技术,它就像一个沙盒把应用程序隔离开来,不管有没有遇到过你至少听到某些应用程序不能兼容,最常见的就是升级某个系统,老版本跟新版本不能兼容,必须把老版本完全卸载掉。比如说oracle服务,如果把oracle安装到物理主机上,如果需要升级那将会比较痛苦。再比如说新手学习各种软件,apache、mysql、Python搞的电脑上乱七八糟的环境,想要重新安装都很痛苦。
部署到被测试服务器上,可以监控不同的Linux系统(不同的linux发行版本,nmon命令是不同的)
这里,推荐使用历史版本的potplayer64,因为新版本的功能有点多余,https://www.videohelp.com/download/PotPlayerSetup64-1.7.16291.exe
无论是个人使用GPU, 还是多人使用GPU集群,都会面临查看进程占用GPU情况,以合理调配GPU使用。
UPA作为腾讯WeTest与Unity官方联合打造的客户端性能分析工具,为开发者提供了极大的便利和效能提升。产出的分析报告内容详尽,但您是否真的读懂了报告?是否了解每项数据的含义?此次就让我们的大咖来为您详细解读UPA的性能报告,让您瞬间秒懂。
由【让你拥有专属且万能的AI摄影师+AI修图师——FaceChain迎来最大版本更新】这篇文章开始出发进行人脸写真的尝试,笔者之前modelscope申请过免费额度,这里有适配的GPU环境可以提供测试。 但是很难抢到GPU资源,需要等待很久,可能才能排到。
GPU虚拟化驱动:NVIDIA-GRID-Linux-KVM-470.63-470.63.01-471.68
2) 查看当前使用的GPU序号:torch.cuda.current_device()
2015年伊始,Google发布了关于Android性能优化典范的专题, 一共16个短视频,每个3-5分钟,帮助开发者创建更快更优秀的Android App。课程专题不仅仅介绍了Android系统中有关性能问题的底层工作原理,同时也介绍了如何通过工具来找出性能问题以及提升性能的建议。主要从三个 方面展开,Android的渲染机制,内存与GC,电量优化。下面是对这些问题和建议的总结梳理。
本文将介绍对Keras模型训练过程进行加速的方法。重点介绍Google 的Colab平台的免费GPU资源使用攻略。
机器之心转载 来源:知乎 作者:Posibilitee(悉尼大学人工智能与图像处理博士) 热评:想象自己有四块3090,什么赛博唯心主义? 怎样让ChatGPT在其内部训练神经网络?这个话题有点超乎大多数人的理解。 步骤是这样的: 1. 先让它伪装成 Ubuntu 18.04,给它说你安装了 Python 3.9, Pytorch 1.8, CUDA 11.3 和其他训练一个 pytorch 模型所需要的库。 让 ChatGPT 伪装成 Linux 终端,这个梗在外网有过讨论,这里需要让他额外安装(让
原文链接:http://wetest.qq.com/lab/view/403.html
AI大模型部署到本地很耗资源,需要很大的内存和硬盘,很多电脑都满足不了要求。而且部署过程很复杂,非专业人士很难上手。
TensorFlow Serving是google提供的一种生产环境部署方案,一般来说在做算法训练后,都会导出一个模型,在应用中直接使用。
代码编译运行环境:Ubuntu 64bits+g++(-g -m64),-g表示生成调试版本,-m64表示生成64bits程序。
没有GPU,深度学习就无法进行。但当你没有优化任何东西时,如何让所有的teraflops都被充分利用? 最近比特币价格一路飙升,您可以考虑利用这些闲置的资源来获取利润。这并不难,你需要做的就是设置一个
(app除了这些性能测试,还有:手机版本号兼容性,屏幕分辨率兼容性,稳定性测试,安全测试等,后续会持续更新… 流量测试同这些一起更新,这里就不在说明了 )
初步尝试 Keras (基于 Tensorflow 后端)深度框架时, 发现其对于 GPU 的使用比较神奇, 默认竟然是全部占满显存, 1080Ti 跑个小分类问题, 就一下子满了. 而且是服务器上的两张 1080Ti.
2015年伊始,Google发布了关于Android性能优化典范的专题,一共16个短视频,每个3-5分钟,帮助开发者创建更快更优秀的Android App。课程专题不仅仅介绍了Android系统中有关性能问题的底层工作原理,同时也介绍了如何通过工具来找出性能问题以及提升性能的建议。主要从三个方面展开,Android的渲染机制,内存与GC,电量优化。下面是对这些问题和建议的总结梳理。
本文由 jerryOnlyZRJ 首发于 IMWeb 社区网站 imweb.io。点击阅读原文查看 IMWeb 社区更多精彩文章。 本文是对之前同名文章的修正,将所有webpack3的内容更新为webpack4,以及加入了笔者近期在公司工作中学习到的自动化思想,对文章内容作了进一步提升。 0.引言 作为互联网项目,最重要的便是用户体验。在举国“互联网+”的热潮中,用户至上也已经被大多数企业所接收,特别是在如今移动端快速发展的时代,我们的网页不仅只是呈现在用户的PC浏览器里,更多的时候,用户是通过移动产品
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目前大多数游戏使用的都是Unity引擎,所以对游戏Unity性能分析就显得十分重要,而Unity性能主要针对影响内存、CPU和GPU的不同参数进行分析。
2019年5月,美国商务部将华为列入了出口管制的“实体清单”,华为被推向了这波中美对抗的风口浪尖。紧随其后,6月,特朗普政府又对其他几家中国机构实行了限制出口政策,包括中科曙光、江南计算技术研究所、成都海光等。其中,中科曙光和江南计算技术研究所均为中国超级计算机研发机构,中科曙光研发了“曙光”系列,江南计算技术研究所研发了“神威”系列。另外一个国产超算巨头“天河”相关单位早在2015年就被纳入了实体清单。至此,国产超算三巨头“天河”、“曙光”和“神威”均已被特朗普政府封杀。继“华为禁令”之后,“超算禁令”再次暴露美国欲限制中国发展的野心。那何为“超算”?本文将简述超级计算机的背景知识与发展现状。
今天在netbeans中关闭webrick时,发现没有关闭掉,打入localhost:3000 依然显示页面,发现无法从nb中再次关闭
之前对LLM 推理和应用了解不多,因此抽时间梳理了一下,我们从模型量化,模型推理,以及开发平台等三个层面来梳理分析。
由于每台服务器都需要连接到 NAS,而且可能很多用户在不同的服务器上都有账号,这样的话就会导致 uid 冲突(不同服务器上不同用户的 uid 可能是一样的),因此,针对不同情况需要用到不同添加用户的方法:
WeTest UPA是WeTest和Unity联合出品的一款Unity游戏性能优化的工具,自上线以来受到了很多Unity游戏开发人员和测试人员的关注,同时也有一些用户反馈不知道应该如何解读UPA报告,下面我们对UPA报告的解读方法进行总结,帮助大家最大化利用UPA报告,解决游戏性能问题。
在深度学习和计算机图形学等领域,使用GPU进行加速已经成为常见的做法。然而,GPU的显存是一种有限的资源,我们需要时刻关注显存的使用情况,以避免显存溢出导致的程序错误。NVIDIA提供了一个命令行工具nvidia-smi,能够实时查看GPU的状态和显存使用情况。本文将介绍如何使用nvidia-smi命令在终端实时刷新GPU显存。
原文链接:http://wetest.qq.com/lab/view/375.html
——本文是对之前同名文章的修正,将所有webpack3的内容更新为webpack4,以及加入了笔者近期在公司工作中学习到的自动化思想,对文章内容作了进一步提升。
本文是对之前同名文章的修正,将所有webpack3的内容更新为webpack4,以及加入了笔者近期在公司工作中学习到的自动化思想,对文章内容作了进一步提升。
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网站性能监测与优化策略 0.引言 作为互联网项目,最重要的便是用户体验。在举国“互联网+”的热潮中,用户至上也已经被大多数企业所接收,特别是在如今移动端快速发展的时代,我们的网页不仅只是呈现在用户的PC浏览器里,更多的时候,用户是通过移动产品浏览我们的网页。加之有越来越多的开发者投入到Web APP和Hybrid APP的开发队伍中,性能,又再一次成为了被程序员们重点关注的话题。我曾经看到过这样一句话:一个网站的体验,决定了用户是否愿意去了解网站的功能;而网站的功能,决定了用户是否会一票否决网站的
近期使用了 cocos creator 来开发一些游戏化的课中互动。Cocos 是一个优秀的国产游戏引擎,可以通过 Javascript 写出跨平台的游戏。看完文档,吭哧吭哧搞完,看似完美运行,然而体验会上,大家却提出加载时黑屏时间长、手机发烫严重、闪退、卡顿等问题。头疼,只能想办法优化。 经过几天的优化,性能才渐渐达标,其间踩了不少坑,所以打算将一些性能问题排查和优化的手段记录起来,分享给有需要的同学。 虽然 Cocos 属于游戏开发范畴,但与前端开发中遇到的性能问题还是有很多共通之处,无非是加载速度、C
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