nvmlDeviceGetHandleByIndex(i) memory_info = nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) gpu...= { "gpu_name": nvmlDeviceGetName(handle), "total": memory_info.total...used: {used}, tot: {tot}, 使用率：{used/tot}") if used/tot > max_rate: max_rate = used.../tot print("GPU0 最大使用率：", max_rate) 在跑任务时，另外运行脚本调用 check_gpu_mem_usedRate 就可以知道最大的 GPU内存 使用率，...线上服务不要用的太满，最大80%左右为宜，防止极端情况GPU显存溢出 参考： python获取GPU，CPU，硬盘，内存，系统，用户使用情况信息 【Python管理GPU】pynvml工具的安装与使用
目前腾讯云提供的GPU云服务器并未提供GPU方面的监控数据，本文旨在通过使用腾讯云的“自定义监控”服务来自行实现对GPU服务器的GPU使用率的监控。...在服务器上执行nvidia-smi可以获取当前服务器的GPU使用率。...需要注意数据上报接口跟一般腾讯云API接口不同，并且签名算法也有所不同，具体可参考官方文档 调用NVML接口nvmlDeviceGetUtilizationRates()读取GPU使用率。...image.png 总结 ---- 本文主要讲述了如何利用腾讯云的自定义监控服务来监控GPU服务器的GPU使用率，为大家在实际应用中监控服务器的非标数据提供了解决思路，如果需要监控GPU的其他参数如GPU...内存使用率，GPU功耗等也可以基于此做适当修改来实现。
%us：表示用户空间程序的cpu使用率（没有通过nice调度） %sy：表示系统空间的cpu使用率，主要是内核程序。 %ni：表示用户空间且通过nice调度过的程序的cpu使用率。...，100%-99.0%=1%，即系统的cpu使用率为1%。...，通过vmstat可以看到整个机器的 CPU,内存,IO的使用情况， 而不是单单看到各个进程的CPU使用率和内存使用率。...id 空闲 CPU时间，一般来说，id + us + sy = 100,一般我认为id是空闲CPU使用率， us是用户CPU使用率，sy是系统CPU使用率。 wt 等待IO CPU时间。...命令示例: 例如每1秒采集一次CPU使用率，共采集5次。
一.负载 而 CPU 使用率，是单位时间内 CPU 繁忙情况的统计，跟平均负载并不一定完全对应。...比如： CPU 密集型进程，使用大量 CPU 会导致平均负载升高，此时这两者是一致的； I/O 密集型进程，等待 I/O 也会导致平均负载升高，但 CPU 使用率不一定很高； 大量等待 CPU 的进程调度也会导致平均负载升高...，此时的CPU使用率也会比较高。
文章参考： 1、正确计算linux系统内存使用率 2、Linux系统内存消失与slab使用之谜 例如当前主机内存信息如下： 1 [zhang@test ~]$ cat /proc/meminfo...0 42 Hugepagesize: 2048 kB 43 DirectMap4k: 305140 kB 44 DirectMap2M: 50026496 kB 内存使用率计算公式...： 1 UsedMem=MemTotal-(MemFree+Buffers+Cached+SReclaimable) 2 内存使用率=UsedMem/MemTotal*100% 3 4 当前主机内存使用率
一、查看CPU使用率 1. top 命令 [root@sss ~]# top top - 16:54:38 up 7 days, 5:13, 3 users, load average: 0.00...top命令可以看到总体的系统运行状态和cpu的使用率 。 %us：表示用户空间程序的cpu使用率（没有通过nice调度） %sy：表示系统空间的cpu使用率，主要是内核程序。...%ni：表示用户空间且通过nice调度过的程序的cpu使用率。...，100%-99.0%=1%，即系统的cpu使用率为1%。...命令示例: 例如每1秒采集一次CPU使用率，共采集5次。
https://gpdb.docs.pivotal.io/6-14/ref_guide/config_params/guc-list.html#gp_vmem_...
方法一： 使用commands.getoutput调用shell命令df获取磁盘使用率： import commands >>> import commands >>> disk_use=commands.getoutput...0 931M 0% /dev/shm' >>> print disk_use.split('\n')[1].split()[4] 34% 该命令返回df命令执行的结果，然后根据该结果进行处理得到使用率的百分比... 34% / tmpfs 931M 0 931M 0% /dev/shm ['0'] 所以只能使用os.statvfs和commands.getouput来获取磁盘使用率了
run/nginx.pidc、指定进程启动路径的关键字符串，推荐使用此种方法这里是引自官网的进程使用说明：https://www.wgstart.com/help/docs34.html对进程的cpu使用率和内存使用率会生成趋势图
每秒采集一次cpu使用率，采集5次 3：sar 每秒采集一次cpu，共采集5次 ? 查看某个cpu的使用情况 sar -P 0 -u 1 5 ? 进程队列长度和平均负载状态 sar -q 1 5 ?...4：dstat 每秒cpu使用率情况获取 ? 最占cpu的进程获取 ?
第三章 浅谈GPU虚拟化技术（三）GPU SRIOV及vGPU调度 GPU SRIOV原理 谈起GPU SRIOV那么这个世界上就只有两款产品：S7150和MI25。...VF调度 AMD GPU SRIOV从硬件的角度看就是一个对GPU资源的分时复用的过程。因此其运行方式也是与GPU分片虚拟化类似。SRIOV的调度信息后续重点介绍。...GPU SRIOV的调度系统 分时复用 VF的调度是GPU虚拟化中的重点，涉及到如何服务VM，和如何确保GPU资源的公平分片。 GPU SRIOV也是一个分时复用的策略。...GPU分时复用与CPU在进程间的分时复用是一样的概念。一个简单的调度就是把一个GPU的时间按照特定时间段分片，每个VM拿到特定的时间片。在这些时间片段中，这个VM享用GPU的硬件的全部资源。...而有些方案则会严格要求在特定时间片结束的时候切换，强行打断当前GPU的执行，并交予下一个时间片的所有者。这种方式确保GPU资源被平均分摊到不同VM。AMD的GPU SRIOV采用的后一种方式。
wa:cpu运行时等待io的时间 %hi: cpu运行过程中硬中断的数量 %si: cpu处理软中断的数量 %st: 被虚拟机偷走的cpu 2: vmstat vmstat 1 5 每秒采集一次cpu使用率...4：dstat 每秒cpu使用率情况获取 ? 最占cpu的进程获取 ?
/proc/meminfo used=total-(buffers+cached+free)
示例：点击 -> 性能监控 [root@wangzi go]# cat /proc/stat cpu 25187586 4339 20108620 17033...
二.找不到进程 1.总使用率高，但进程使用率很低，6个进程，但nginx和php-fpm均是sleep，stress才是运行的进程。
简单的一个监控磁盘分区使用率的脚本，欢迎批评指正. #!...3p) b4=$(df -h|sed 1d|awk '{print $1}'|sed -n 4p) # 当前日期(年-月-日 时:分:秒) DAY=$(date +%F\ %T) # 判断使用率
CPU使用率是性能测试是一项重要指标，CPU占用过高会使得设备运行程序出现卡顿与发热，甚至出现应用程序Crash,影响用户体验。在排除硬件环境的限制下，应用程序应该尽可能少的占用CPU。...Android CPU占用 CPU使用率原理 Android系统内核是基于Liunx,在Linux系统下CPU利用率分为用户态、系统态、空闲态，分别表示CPU处于用户态执行的时间，系统内核执行的时间，和空闲系统进程执行的时间...那么CPU利用率计算公式如下： CPU使用率＝（用户态Jiffies＋系统态Jiffies）／总Jiffies CPU测试方法 adb 命令 由于Android是基于Linux内核改造而成的操作系统，...因此iOS App 作为进程运行时会有多个线程，每个线程对 CPU的使用率不同。各个线程对 CPU 使用率的总和，就是当前 App 对 CPU 的占用率。...如下图所示：可以查看运行过程中CPU使用率情况，底部可以详细看到应用每个线程占用的CPU。 ? 我们还能在时间轴面板里面去选择一段时间来查看该时间段里更为细节的 CPU 性能： ?
问题描述及原因：hiveserver2的内存使用率持续高水位可能影响：服务响应慢，超时处理建议：排查hiveserver2服务内存配置以及优化gc参数 场景：hiveserver2内存持续高水位
创建一个控制台应用程序，代码如下 using System; using System.Collections.Generic; using System.Li...
但应用在 GPU 场景，还是存在以下不足： 集群 GPU 资源缺少全局视角。没有直观方式可获取集群层面 GPU 信息，比如 Pod / 容器与 GPU 卡绑定关系、已使用 GPU 卡数等。...由于 GPU 卡相对昂贵，并且某些 AI 负载吃不满单张 GPU 算力，GPU Sharing 技术应运而生。...问题二：无法支持多 GPU 后端 除分配挂载整卡的方式外，TKE qGPU、vCUDA、gpu share、GPU 池化 等 GPU 共享技术越来越被用户采用。...对 GPU 成本的关注，对 GPU 资源的整体把控，对 GPU 不同后端的精准使用，都成为了客户能用好 GPU 算力的前提条件。...，可以是一块本地 GPU 物理卡、一个 GPU 切片资源（ GPU 算力 / 显存 的组合）、一个远端 GPU 设备。
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