os os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0” //这里是自己的GPU
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。
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.
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 图片.png 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？
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
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...top来查看CPU的线程数（PID数）和利用率（%CPU） 1.1 GPU内存占用率问题 这是由于模型的大小以及batch size的大小，来影响这个指标。...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。
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...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...问题2：CPU利用率低，GPU跑起来，利用率浮动，先增加，然后降低，然后等待，CPU也是浮动。...利用率稳定在96%左右 现象2：在个人电脑上，CPU利用率比较低，导致数据加载慢，GPU利用率浮动，训练慢约4倍；有意思的是，偶然开始训练时，CPU利用率高，可以让GPU跑起来，但仅仅几分钟，CPU利用率降下来就上不去了...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.
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。
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？...Hardinfo是Linux的图形实用程序，可显示有关PC中各种硬件组件的信息，例如处理器，RAM模块，传感器，硬盘驱动器等。...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
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 ?...调度策略 Linux系统针对不同类别的进程提供了三种不同的调度策略，即SCHED_FIFO、SCHED_RR及SCHED_OTHER。...Linux执行进程调度时，首先查找所有在就绪队列中的进程，从中选出优先级最高且在内存的一个进程。如果队列中有实时进程，那么实时进程将优先运行。...4.3 用户级线程与内核级线程 在许多类Unix系统中，如Linux、FreeBSD、Solaris等，进程一直都是操作系统内核调用的最小单位，也都采用多进程模型。...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
最主要的是keras和tensorflow-gpu的版本不匹配造成的。...python==3.6.7(这个环境以前以为要和以前安装的python版本对应，其实是不必要的，这个版本可以根据代码要求设定，比如可以3.5或3.6.）2.安装tensorflow,因为自己用的服务器可以使用GPU...,所以这里安装tensorflow-gpu版本：conda install tensorflow-gpu==1.12.0(这一步会自动安装 cudatoolkit 9.2 和 cudnn 7.6.0)3
1 查看GPU 编号及其使用信息 参考文章Linux下查看NVIDIA的GPU使用情况 $ nvidia-smi ?...其中左上侧有0、1、2、3的编号，表示GPU的编号，在后面指定GPU时需要使用这个编号。...2 方法一：在终端执行程序时指定GPU $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python run_file.py 可用以下形式： CUDA_VISIBLE_DEVICES=1...0,2,3 Devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked CUDA_VISIBLE_DEVICES="" No GPU...will be visible 3 方法二：在Python代码中指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
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。...在AMD GPU的Linux电源管理框架中，内核模块负责实现GPU的功耗监测、功率管理和功率限制等功能，同时提供了一组名为“pp_*”函数的API，供用户空间程序调用。...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。...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
一般来说对于需要大量cpu计算的进程，当前端压力越大时，CPU利用率越高。但对于I/O网络密集型的进程，即使请求很多，服务器的CPU也不一定很到，这时的服务瓶颈一般是在磁盘的I/O上。...在Linux/Unix下，CPU利用率分为用户态，系统态和空闲态，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。...平时所说的CPU利用率是指： CPU执行非系统空闲进程的时间 / CPU总的执行时间。 在Linux的内核中，有一个全局变量：Jiffies。Jiffies代表时间。它的单位随硬件平台的不同而不同。...CPU的利用率就是用执行用户态+系统态的Jiffies除以总的Jifffies来表示。 在Linux系统中，可以用/proc/stat文件来计算cpu的利用率。...那么CPU利用率可以使用以下两个方法。
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,...计算 CPU 利用率的基本方法。...0 (us) (ni) (sy) (id) (wa) (hi) (si) (st) (guest) (guest_nice) 前面一节，对于 CPU 利用率描述...，Linux man-pages 用的都是 time（ time running， time spent，time stolen）这个单词。...上面的 CPU 利用率里面，将用户态进程使用的 CPU 分成 niced 和 un-niced 两部分，没什么本质差别。平时很少遇到要使用 nice 命令的场景（我个人从来没遇到过）。
本文介绍在Linux操作系统的发行版本Ubuntu中，配置可以用CPU或GPU运行的Python新版本深度学习库tensorflow的方法。 ...；而在本文中，我们就介绍一下在Linux Ubuntu环境中，CPU与GPU版本tensorflow库的配置方法。 ...首先，建议大家按照文章Linux Ubuntu配置Anaconda与Python环境中提及的内容，首先配置好Anaconda环境；其次，如果大家需要在虚拟环境中配置tensorflow库，那么就可以自行创建一个虚拟环境后开始后续的操作...这里有必要提一句，其实我们通过前述方法配置的tensorflow库，其自身原理上也是支持GPU运算的——因为在Linux操作系统中，从tensorflow库的1.15版本以后，就不再区分CPU与GPU版本了...GPU）。
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