所以伸手党们也可以X掉了╮( ̄▽ ̄””)╭ 缘起 很早很早之前,在小夕刚接触tensorflow和使用GPU加速计算的时候,就产生过一个疑惑。为什么显卡的显存都快满了,GPU利用率还显示这么低呢?...当时GPU利用率100%的情况基本是仅存于一块显卡塞4、5个不费显存的小任务的情况。 在比较极端的情况下,甚至GPU的利用率会降到10%以下,就像这样: ?...是不是这功率和利用率看起来不可思议!不要怀疑这是PS的图!这只是小夕的日常截图!tricks用的好GPU利用率掉不下来99%,然鹅代码写的足够蠢,也可以上不去5%!...不要急,我们来放大一下那些gpu利用率只有30%几的代码在训练时的gpu利用率的变化情况(好像句子有点长 watch -n 0.1 nvidia-smi ?...可以看到,其实gpu利用率并不是一直在比较低的水平,而是很有规律的周期性的从0涨到接近100再跌到0,再重新涨到100再跌回0。
os os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0” //这里是自己的GPU
watch -n 0.1 -d nvidia-smi # 检查GPU利用率参数 解决办法: 1. dataloader设置参数 2.增大batchsize 3....性能分析 import time import cProfile, pstats, profile def add(x, y): time.sleep(1) value = x +...(be_analysed_function, analysed_tag_name) # 使用python版的profile进行分析,格式都一样的。...# profile.run(be_analysed_function, analysed_tag_name) # 对此次监测进行分析。...分析耗时主要看这个。 # percall--此函数平均每次被调用耗时。分析耗时次要看这个 # cumtime--执行此函数及其调用子函数所占用的时间。
utilization 合理值:60-85%,如果在一个多用户系统中us+sy时间超过85%,则进程可能要花时间在运行队列中等待,响应时间和业务吞吐量会受损害;us过大,说明有用户进程占用很多cpu时间,需要进一步的分析其它软硬件因素...;sy过大,说明系统管理方面花了很多时间,说明该系统中某个子系统产生了瓶颈,需要进一步分析其它软硬件因素。...wait) 参考值:小于25%,超过25%的wa的值可以表示子系统可能没有被正确平衡,也可能是磁盘密集工作负载的结果,系统的磁盘或其它I/o可能有问题,可以通过iostat/SAR –C命令进一步分解分析...如何查看cpu利用率 2.1 使用top命令查看 数据来自/proc/stat文件 ?...常见误区 5.1 Cpu利用率很高就是cpu资源不够 出现cpu计数器不在范围时,不一定是由于cpu资源不够,因为其他资源的也会引起,例如内存不够时,cpu会忙内存管理的事,表面上可能是cpu的利用为
1.PyTorchGPU利用率较低问题原因: 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...1.2 GPU利用率问题 这个是Volatile GPU-Util表示,当没有设置好CPU的线程数时,这个参数是在反复的跳动的,这样停息1-2 秒然后又重复起来。...其实是GPU在等待数据从CPU传输过来,当从总线传输到GPU之后,GPU逐渐起计算来,利用率会突然升高,但是GPU的算力很强大,0.5秒就基本能处理完数据,所以利用率接下来又会降下去,等待下一个batch...因此,这个GPU利用率瓶颈在内存带宽和内存介质上以及CPU的性能上面。 ...本人遇到问题原因分析: 因为训练的主要时间都花在了写日志上,文件IO耗时特别多,尤其是我设置的写入间隔还很小,所以GPU计算一瞬间,然后写很久的记录,计算一瞬间,再写很久的记录,最终导致速度特别慢。
3D渲染业务,GPU机器需要安装Grid驱动,Grid驱动安装很麻烦,建议使用2019Grid公共镜像购买GN7vw或GI3X或GNV4或GNV4v机型的机器,2019Grid公共镜像集成好相关驱动了,...任务管理器GPU为啥总是0%?建议搞个压测看看 任务管理器GPU利用率我观察了不到1分钟,发现不总是0%,偶尔也有1%出现,负载低时显示0%、1%不是正常的吗?
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。...深度学习模型部署性能分析,Intel和ARM CPU上CNN计算速度差距分析。 1. GPU内存占用率问题 这往往是由于模型的大小以及batch size的大小,来影响这个指标。...num_workers=8时,CPU利用率和8个连续PID任务 此时,在用nvidia-smi查看GPU的利用率,几块GPU都在满负荷,满GPU内存,满GPU利用率的处理模型,速度得到巨大提升...你一来,CPU利用率低,你看一下每一步,卡到哪里,哪里是瓶颈,什么步骤最耗时。都记录一下每一个大的步骤的耗时,然后在分析。测试了每一个大的过程的时间,可以看见,耗时在哪里。...配合着任务管理器或者htop top 在linux下实时查看CPU使用状态和设置多线程数量的关系。来定性的分配。 print(torch.
在 Linux 系统中的 /proc/stat 文件中存储了CPU 活动的信息,该文件中的所有值都是从系统启动开始累计到当前时刻。...0 guest 从系统启动开始累积到当前时刻,在Linux内核控制下的操作系统虚拟cpu花费的时间。...0 注:jiffies是内核中的一个全局变量,用来记录自系统启动一来产生的节拍数,在 linux 中,一个节拍大致可理解为操作系统进程调度的最小时间片,不同 linux 内核可能值有不同,通常在 1ms...CPU利用率计算 Linux_CPU_Usage_Analysis.pdf Linux CPU、内存、磁盘、使用率计算 --------------------- Author: Frytea...Title: 计算 Linux CPU 利用率 Link: https://blog.frytea.com/archives/404/ Copyright: This work by TL-Song
从 top 命令说起 在 Linux shell 上执行 top 命令,可以看到这样一行 CPU 利用率的数据: %Cpu(s): 0.1 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 99.9 id..., 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st 这里引用一下 top 命令的 Linux man-pages 里面的介绍: http://man7.org/linux/man-pages...计算 CPU 利用率的基本方法。...http://man7.org/linux/man-pages/man1/nice.1.html 在 Linux 中,一个进程有一个 nice 值,代表的是这个进程的调度优先级。...理解 wa wa 这一项,连相关的 Linux man-pages 都说它不太靠谱 http://man7.org/linux/man-pages/man5/proc.5.html 所以千万不要看到
查看显卡的硬件状况 nvidia-smi 如下图所示, 如下图所示, 如下图所示, 如下图所示, 如下图所示, 如下图所示, 如下图所示, 如下图所示, 如下图...
GPU利用率才5%? 作为一个资深程序员、游戏界的传奇人物、虚拟现实先驱——“卡神”(John Carmack),发了一封公开信直接炮轰东家Meta,并且提出离职。
2.canvas的操作过多 将对Canvas的操作转换成Bitmap同步至GPU 表示将位图信息上传到 GPU 所花的时间。大区段表示应用花费大量的时间加载大量图形。...(释放的操作在native层对应的处理是把这块内存区域变成一个Bitmap交由RenderThread去渲染)帧的所有资源都必须位于 GPU 内存中才能用来绘制帧,因此需要上传到GPU中缓存起来 要减小该值...交换缓冲区 表示 CPU 等待 GPU 完成其工作的时间。如果此竖条升高,表示应用在 GPU 上执行太多工作。...GPU提交数据给SuraceFliger让其显示,接着CPU在吧数据给到GPU进行处理,这个区间就是CPU给到GPU的时间 最后给出官方的解析: 如果 CPU 发出命令的速度快于 GPU 处理命令的速度...缓解此问题的关键是降低 GPU 工作的复杂度
Linux越来越容易上手和使用,其用户越来越多,如何在Linux下测试CPU/GPU等性能呢?...完成 正在分析软件包的依赖关系树 正在读取状态信息......Linux并非以其游戏能力和可能性而闻名,自然而然,没有太多可供用户用来测试其图形硬件的GPU基准测试工具。但是,有些基准测试套件可以帮助精确确定GPU性能的各个方面。...从技术上讲,Linux中所有可用的GPU基准测试工具当然只能在OpenGL渲染器下进行测试。尽管GPU可能与某些版本的Direct3D兼容,但无法在Linux下测试此渲染器。...2020-06-16 16-40-50 的屏幕截图.png 最小的Sanctuary,2007年推出,Linux包只有28MB; 最大的Superposition,2017年推出,Linux包已经达到1564MB
也有部分熟悉技术的同学希望介绍下原理,有部分同学咨询RaySync传输协议会不会是通过超量发包来达到快速传输,担心网络流量利用率低,比如net-speeder的双倍发包来抵抗网络丢包。...这篇文章从原理和实测数据两方面,给大家介绍一下RaySync 传输协议的有效带宽利用率。...RaySync 数据传输带宽有效性利用对比: RaySync 传输协议测试方法和数据收集方法简介 使用RaySync FTP客户端,从RaySync FTP 服务器下载文件 RaySync FTP 服务器为Linux...系统,RaySync FTP客户端为Windows系统 使用Linux tc工具在服务器端控制丢包率和时延大小 使用tcpdump在服务器端抓取网络实际发送流量 测试时关闭RaySync FTP内置的压缩功能...带宽(Mbps) 丢包率(%) 时延(毫秒) 测试文件大小(MB) 实际网络发送流量(MB) 传输完成时间(秒) 网络带宽利用率 网络带宽有效利用率 100 2% 100 1000 1028 85 97%
AMD LINUX电源管理框架 AMD GPU的Linux电源管理框架是一个由内核模块、用户空间工具和ACPI方法等组成的复杂系统,旨在优化AMD GPU在Linux系统下的能耗和性能表现。...AMD GPU的Linux电源管理框架在Linux内核中已经得到了很好的支持,并且已经成为了Linux操作系统中GPU电源管理的标准框架之一。...通过使用AMD GPU的Linux电源管理框架,用户可以更好地控制GPU的能耗和性能表现,从而提高计算机的稳定性和可靠性,同时也可以延长GPU的使用寿命。...,时钟和电源门控将被禁用,并且时钟将针对不同的分析情况进行设置。...这些数据包括温度、频率、引擎利用率、功耗、throttler状态、风扇速度和CPU核心统计数据(仅适用于APU)。 GFXOFF GFXOFF 是大多数最新 GPU 的一项功能,可在运行时节省电能。
Linux中查看GPU的信息与使用情况 1.查看显卡信息 由于测试环境使用的是NVIDIA的显卡,这里直接通过lspci命令即可查询具体显卡信息 lspci | grep -i nvidia lspci...总线的相关信息; Disp.A:是Display Active的意思,表示GPU的显示是否初始化; Memory Usage:显存的使用率; Volatile GPU-Util:浮动的GPU利用率; Compute...常用管理命令 1.列出所有可用的Nvidia设备 nvidia-smi -L image.png 2.列出每个GPU卡的详细信息 nvidia-smi --query-gpu=index,name,...uuid,serial --format=csv image.png 3.查询某个GPU卡的详细信息(指定GPU卡的id,只截图一部分) nvidia-smi -i 0 -q image.png 4...加上-r参数可以重启某个GPU卡(0是GPU卡的序号) nvidia-smi -r -i 0
同时,由于 Python 绑定下的 C ++代码,它使开发者可以在数十行代码中实现较高的 GPU 利用率。...该框架的主要功能是简化从 Python 开发 GPU 加速视频编码/解码的过程,可为视频处理任务(例如解码,编码,代码转换以及 GPU 加速的色彩空间和像素格式转换)提供完整的硬件加速。 ?...NVIDIA Video Codec SDK 使用效果示意图 同时值得注意的是,VPF 还利用 NVIDIA Video Codec SDK(一套全面的 API,包括用于 Windows 和 Linux...PySurfaceDownloader 类用于从 GPU 下载 Surface,它只包含一种方法: DownloadSingleSurface 将 GPU 端 Surface 下载到 CPU 端 numpy...而 VPF 运行的主要数据类型有两种: 用于 CPU 端数据的 NumPy 数组; 用户透明 Surface 类,表示 GPU 端数据; 由于 GPU 端内存对象分配很复杂,并且会严重影响性能,因此所有归还
深度学习最吃机器,耗资源,在本文,我将来科普一下在深度学习中: 何为 “资源” 不同操作都耗费什么资源 如何充分的利用有限的资源 如何合理选择显卡 并纠正几个误区: 显存和 GPU 等价,使用 GPU...nvidia-smi 的输出 这是 nvidia-smi 命令的输出,其中最重要的两个指标: 显存占用 GPU 利用率 显存占用和 GPU 利用率是两个不一样的东西,显卡是由 GPU 计算单元和显存等组成的...,显存和 GPU 的关系有点类似于内存和 CPU 的关系。...ReLU 的计算量: BHWC 2.2 AlexNet 分析 AlexNet 的分析如下图,左边是每一层的参数数目(不是显存占用),右边是消耗的计算资源 ?...本文都是针对单机单卡的分析,分布式的情况会和这个有所区别。在分析计算量的时候,只分析了前向传播,反向传播计算量一般会与前向传播有细微的差别。 限于本人水平,文中有疏漏之处,还请指正。
深度学习最吃机器,耗资源,在本文,我将来科普一下在深度学习中: 何为“资源” 不同操作都耗费什么资源 如何充分的利用有限的资源 如何合理选择显卡 并纠正几个误区: 显存和GPU等价,使用GPU主要看显存的使用...nvidia-smi的输出 这是nvidia-smi命令的输出,其中最重要的两个指标: 显存占用 GPU利用率 显存占用和GPU利用率是两个不一样的东西,显卡是由GPU计算单元和显存等组成的,显存和GPU...显存用于存放模型,数据 显存越大,所能运行的网络也就越大 GPU计算单元类似于CPU中的核,用来进行数值计算。...卷积的计算量分析 ? ReLU的计算量:BHWC 2.2 AlexNet 分析 AlexNet的分析如下图,左边是每一层的参数数目(不是显存占用),右边是消耗的计算资源 ?...本文都是针对单机单卡的分析,分布式的情况会和这个有所区别。在分析计算量的时候,只分析了前向传播,反向传播计算量一般会与前向传播有细微的差别。
第一个评测对比不同 GPU 在不同神经网络和深度学习框架下的表现。这是一个标准测试,可以在给定 GPU 和架构的情况下帮助我们选择合适的框架。...No.1 GPU、深度学习框架和不同网络之间的对比 我们使用七种不同框架对四种不同 GPU 进行,包括推理(正向)和训练(正向和反向)。这对于构建深度学习机器和选择合适的框架非常有意义。...在第二个测评中,我们分析了 minibatch 尺寸与训练效率的对比。由于 TensorFlow 1.0.0 极少出现内存不足的情况,我们只使用它进行这项评测。...No.3 测评分析 关于第一个测评,我们注意到,Neon 几乎总是能为 Titans 和 GTX 1080 导出最好的结果,而对 K40 的优化最差。...分析两个 GPU 将有助于解释这为什么会发生。 附录 以下是对测评中使用的 GPU 还有架构和框架版本的扼要介绍。
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