TrafficMonitor提供了普通版和Lite版两种版本可用。普通版包含了所有的功能,Lite版本则不包含温度监控、显卡利用率、硬盘利用率等硬件监控功能。普通版运行需要管理员权限,而Lite版本则不需要。
!今天给大家推荐一个非常不错的开源性能监控软件,往期关于监控软件、平台、工具都推荐很多,大家可以点击上方 监控系统 专栏自行查阅。
毫无疑问的,这个也是一款开源软件。作者的github地址如下:https://github.com/zhongyang219/TrafficMonitor TrafficMonitor提供了普通版和Lite版两种版本可用。普通版包含了所有的功能,Lite版本则不包含温度监控、显卡利用率、硬盘利用率等硬件监控功能。普通版运行需要管理员权限,而Lite版本则不需要。具体如下图所示
但开心的同时也别忘了把模型训起来哦,通常一训就要好几天,不如花个几分钟先运行起来,周末结束不就能直接收菜了嘛!
(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。)
借着热点,简单聊聊大模型的部署方案,作为一个只搞过CV部署的算法工程师,在最近LLM逐渐改变生活的大背景下,猛然意识到LLM部署也是很重要的。大模型很火,而且确实有用(很多垂类场景可以针对去训练),并且和Vision结合的大模型也逐渐多了起来。所以怎么部署大模型是一个超级重要的工程问题,很多公司也在紧锣密鼓的搞着。 目前效果最好讨论最多的开源实现就是LLAMA,所以我这里讨论的也是基于LLAMA的魔改部署。 基于LLAMA的finetune模型有很多,比如效果开源最好的vicuna-13b和较早开始基于llama做实验的alpaca-13b,大家可以看:
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。
今天刷 B 站看见有 Up 主在讲布隆过滤器,提到了利用率的问题,假设有一组数据,范围分布非常广,使用布隆过滤器时如何尽量少的减少内存使用,感觉除了针对特定数据的定向优化外没什么特别好的办法,类似于 Google 那种加数据头以跳过大段间隙那样。然后想到类似的问题应该广泛存在于所有使用哈希表的数据结构中,那 go 中 map 的利用率如何呢?
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)
点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型(比如GN7)他们的显卡型号都是相同的,该机型下的不同规格(比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系(截至2022年5月):
首先,如果你现在已经很熟悉tf.data+estimator了,可以把文章x掉了╮( ̄▽ ̄””)╭
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
操作系统算是一个巨大的软件,用来给软件系统提供能够简单控制硬件系统的接口。通过操作系统,用户能够方便、快捷的操纵计算机硬件和运行自己的程序。
林顺利,腾讯云原生产品经理,负责分布式云产品迭代和注册节点客户扩展,专注于云原生混合云新形态的推广实践。 背景 企业在业务的持续运维过程中,感受到腾讯云 TKE 带来的便捷性和极致的使用体验,将新业务的发布以及老业务的维护都迁移到云上 TKE 来实现。但很多企业数据中心建设较为早期,选型上采取了自建 IDC 机房的方案,长久以来的 IDC 运营维护和企业上云的诉求产生了冲突和矛盾: 1、资源难利旧/利用率低 业务大部分在云上运行,存量的 IDC 主机难以利旧; 云下资源业务利用率低(主要是 CPU 资源),
首先我们要清楚一个概念,那就是科技的发展是以国家之间的对抗为背景的,一个国家要想强大,只能通过不断的提升自己的技术。在现在的核武器时代,如果我们还像原始人一样去拿着石头、木棍去和其他国家进行对抗的话,只会有一个结果,惨败。
随着最近一两年生成式大模型的迭代出新,尤其是以 ChartGPT 为代表的大语言模型,几乎一夜间让所有人都看到了人工智能改变世界的潜力。而作为持续发力 GPU 通用计算(CUDA)的 AI 专业显卡提供商,Nvidia 公司成为了当之无愧的技术赢家,从其屡创新高的市值中就可见一瞥。
机器之心专栏 机器之心编辑部 Transformer 已经成为众多 NLP 任务以及部分 CV 任务的主流模型,但由于硬件资源匮乏,很多高校实验室或者公司都无法训练很大的模型,而降低批处理大小等措施又会导致训练时间成倍增加。针对这一痛点,字节跳动推出了 LightSeq 训练加速引擎,对 Transformer 训练的整个计算过程进行了优化,最多可以实现 3 倍以上的加速。 如今,NLP 和 CV 领域的大部分任务都将 Transformer 作为基础模型。而早在 2019 年 12 月,字节跳动就开源过
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】最近有研究人员测算,租卡训练一次谷歌PaLM模型的话,光计算成本就达上千万美元了,还不包括数据、测试的开销等,并且租GPU还比TPU划算一些。 最近谷歌的PaLM语言模型横空出世,接连打破多项自然语言处理任务的sota,这个拥有5400亿参数的Transformer语言模型再次证明了「大力出奇迹」。 论文地址:https://storage.googleapis.com/pathways-language-model/PaLM-paper.pdf
以下顺序不涉及推荐优先级,我个人比较喜欢用OctaneBench、heavyload、vray bench,就先简单介绍下这3种
接上一篇:NVIDIA Tesla P4亲测:货真价实的高科技与狠活儿(1) 下面开始实验部分: PART 01 DeviceQuery测试 DeviceQuery Test PART 02 显存带宽测试 BandwidthTest 在虚拟机里实测显存读写143.8GB/s,跨PCIE为10.6GB/s,这个结果还可以。 PART 03 深度学习模型训练 环境介绍: 框架:pytorch 模型:yolov5s 数据集:coco128 BatchSize:16 ImageSize:640 Epochs:3
2) 查看当前使用的GPU序号:torch.cuda.current_device()
图形处理器(英语:Graphics Processing Unit,缩写:GPU),又称显示核心、视觉处理器、显示芯片,是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备(如平板电脑、智能手机等)上图像运算工作的微处理器。 用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动,并向显示器提供行扫描信号,控制显示器的正确显示,是连接显示器和个人电脑主板的重要元件,也是“人机对话”的重要设备之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分,承担输出显示图形的任务,对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要,同时也在深度学习领域广泛应用。
VMware Workstation是一款非常专业的电脑虚拟机软件,它可以在电脑中生成一个全新的桌面系统,如CPU、显卡、声卡、显示器、网络等,用户可以在这个虚拟系统中进行任何操作。值得注意的是可以说虚拟机的用途实在是太广泛了,就连我们用到的云电脑、云主机这类云产品也是通过虚拟化技术实现的。习惯上来说比如,用户可以使用VMware来测试新软件、搭建虚拟化环境、进行多操作系统开发等。根据软件大数据显示如果你需要在一台计算机上同时运行多个操作系统,那么VMware绝对是你不可错过的好选择。
在GPU出现以前,显卡和CPU的关系有点像“主仆”,简单地说这时的显卡就是画笔,根据各种有CPU发出的指令和数据进行着色,材质的填充、渲染、输出等。 较早的娱乐用的3D显卡又称“3D加速卡”,由于大部分坐标处理的工作及光影特效需要由CPU亲自处理,占用了CPU太多的运算时间,从而造成整体画面不能非常流畅地表现出来。 例如,渲染一个复杂的三维场景,需要在一秒内处理几千万个三角形顶点和光栅化几十亿的像素。早期的3D游戏,显卡只是为屏幕上显示像素提供一个缓存,所有的图形处理都是由CPU单独完成。图形渲染适合并行处
设备跟踪和管理正成为机器学习工程的中心焦点。这个任务的核心是在模型训练过程中跟踪和报告gpu的使用效率。
通过下面这幅图,我们可以看到,操作系统是覆盖在硬件资源上的。没有装操作系统的机器就是裸机,也就是说,如果没有装操作系统,那么我们就得直接和硬件资源打交道了。然而硬件资源对普通用户是难以操纵的,比较复杂,而且对于程序猿来看,直接对硬件资源的操纵是效率比较低的。操作系统就是一个程序,但它不同于普通程序的是,它是对计算机软件资源和硬件资源进行管理和操纵的。
Web 3.0 的核心理念是将数据的所有权归还给用户,允许用户控制自己的数据,在保障安全性的 前提下,实现数据的互操作性。Web 3.0 提出了一种去中心化的方案,可以应用于网络生态系统的任何部分,包括虚拟主机、存储、域名系统、应用程序和搜索功能。在这一过程中,区块链在改变传统的数据存储方法方面发挥着至关重要的作用。
机器之心报道 机器之心编辑部 假设我们普通人想用云计算来训练一个 PaLM,我们需要准备多少钱?一位网友算出的结果是:900~1700 万美元。 从去年开始,谷歌人工智能主管 JeffDean 就开始了「谷歌下一代人工智能架构」——Pathways 的预告。与之前为数千个任务训练数千个模型的方法不同,新架构的愿景是训练一个模型做成千上万件事情。 一年之后,Pathways 系统论文终于亮相,Jeff Dean 所在的团队还公布了用它训练的一个大型语言模型——PaLM。实验表明,PaLM 在多语言任务和代码
机器之心原创 作者:思 2080Ti 竟然可以当 V100 来用,这个功能有点儿厉害。 自深度学习大潮兴起,模型就朝着越来越大、越来越 「深」 的方向发展。 2012 年,拥有 5 个卷积层的 AlexNet 第一次在视觉任务上展现出强大的能力。在此之后,基础模型就开始「深」化起来:2014 年的 VGG-Net 达到了 19 层;2015 年的 ResNet、2017 年的 DenseNet 更是将深度提升到了上百层。 模型大小的提升极大地提高了性能。因此,各大视觉任务都将 ResNet、DenseNe
KVM简介 KVM(Kernel-based Virtual Machine,基于内核的虚拟机)是一种内建于Linux中的开源虚拟机啊技术。具体而言,KVM可帮助用户将Linux转变成虚拟机监控程序,使主机计算机能够运行多个隔离的虚拟环境,即虚拟客户机或虚拟机(VM)。 KVM是Linux的一部分,Linux2.6.20或者更新版本包括KVM。KVM于2006年首次公布,并在一年后合并到主流Linux内核版本中。由于KVM属于现有的Linux代码,因此它能够立即享受每一项新的Linux功能、修复和发展,无需进行额外工程。
微服务治理中限流、熔断、降级是一块非常重要的内容。目前市面上开源的组件也不是很多,简单场景可以使用Guava,复杂场景可以选用Hystrix、Sentinel。今天要说的就是Sentinel,Sentinel是一款阿里开源的产品,只需要做较少的定制开发即可大规模线上使用。从使用感受上来说,它有以下几个优点:
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。
nvidia-smi 全称 NVIDIA System Management Interface ,顾名思义:英伟达系统管理接口。nvidia-smi一般大家只是简单使用用来查询英伟达系列显卡的使用情况/工作情况(显存使用量/显卡利用率/显卡工作线程)等。如下图所示:
今年最为火爆的产业无疑就是AIGC,也就是以AI为主导的生成式内容,包括ChatGPT、AI画图、AI作诗等功能。可以说,只能玩游戏而不支持AIGC的显卡已经不符合时代的需求。如今NVIDIA 在AI时代一飞冲天,可能会让很多同学误认为只有NVIDIA显卡才支持Stable Diffusion这类的AI应用。但事实上,还有一家厂商对于AI的投入力度并不逊于NVIDIA,而且在多年前就开始布局AI,它就是芯片巨头Intel公司。
在日常生活中我们基本都是使用有操作系统的计算机来完成我们的需求的,比如在计算机上玩游戏、写文档等等,这些工作都是在有操作系统的计算机上完成的,没有操作系统,我们就没能在计算机上完成我们想做的事情。常见的操作系统有Windows、Linux、Unix。
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,并且是免费的。
CPU使用率指的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比,这是对一个时间段内CPU使用状况的统计。
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在 Linux 下我们通过 top 或者 htop 命令可以看到当前的 CPU 资源利用率,另外在一些监控工具中你可能也遇见过,那么它是如何计算的呢?在 Nodejs 中我们该如何实现?
当我们系统有问题的时候,不要急于去调查我们代码 首先要看的是操作系统的报告,看看操作系统的CPU利用率,看看内存使用率,看看操作系统的IO,还有网络的IO,网络链接数,等等 Windows下的perfmon是一个很不错的工具,Linux下也有很多相关的命令和工具,比如:SystemTap,LatencyTOP,vmstat,sar,iostat,top,tcpdump等等 通过观察这些数据,就可以知道性能问题基本上出在哪里 (1)先看CPU利用率,如果CPU利用率不高,但是系统的吞吐量和系统延迟指标上不去,
http://www.brendangregg.com/blog/2017-05-09/cpu-utilization-is-wrong.html
HTML5 作为当前“最火”的跨平台、跨终端(硬件)开发语言,越来越受到前端开发者 的重视,无论是 PC 端还是当前“火热”的移动端,其前端开发人员的占比均越来越高。此 消彼长,HTML5 开发者的增加自然导致 WPF / Flex / QT 等前端技术开发人员的缩减。为了 解决前端“跨平台”的问题,并应对开发人员稀缺的窘境,我们迫切的需要选择或更换新的 技术路线,而 HTML5 当为首选。本次测试目的是为了验证使用 HTML5 作为前端技术路线,能 否满足大屏(高分辨率,超过 8K)可视化的展示需求。
目前市场上有许多开源监控工具可用于监控 Linux 系统的性能。当系统达到指定的阈值限制时,它可以发送电子邮件警报。它可以监视 CPU 利用率、内存利用率、交换利用率、磁盘空间利用率等所有内容。
显卡GPU编程,90年代发布,无法得心应手操作。特点:跨平台,提供了更易于使用的硬件访问方式。
系统负载:在Linux系统中表示,一段时间内正在执行进程数和CPU运行队列中就绪等待进程数,以及非常重要的休眠但不可中断的进程数的平均值(具体load值的计算方式,有兴趣可以自行深究,这里不深究)。说白了就是,系统负载与R(Linux系统之进程状态)和D(Linux系统之进程状态)状态的进程有关,这两个状态的进程越多,负载越高。
用过 tensorflow 的人都知道, tf 可以限制程序在 GPU 中的使用效率,但 pytorch 中没有这个操作。
CPU 利用率,又称 CPU 使用率。顾名思义,CPU 利用率用于描述 CPU 的运行情况,反映了一段时间内 CPU 被程序占用的情况。使用率越高,表示计算机在该时间段内运行了更多的程序,反之则较少。CPU 的利用率与其性能直接相关。
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