相信移动端高度普及的现在,大家或多或少都会存在电量焦虑,拥有过手机发热发烫的糟糕体验。而发热问题是一个长时间、多场景的指标存在,且涉及到端侧应用层、手机 ROM 厂商系统、外界环境等多方面的影响。如何有效衡量发热场景、定位发热现场、以及归因发热问题成为了端侧应用层发热监控的面前的三座大山。本文通过得物 Android 端侧现有的一些监控实践,不深入功耗计算场景无法自拔,优先聚焦于发热场景本身,希望能给大家一些参考。
为什么需要GPU虚拟化 根据平台收集的GPU使用率的历史,我们发现独占卡的模式会对GPU这种宝贵计算资源存在浪费现象,即不同用户对模型的理解深度不同,导致申请了独立的卡却没有把资源用满的情况。针对这种情况,虚拟化GPU技术可以更好的解决这种痛点,让机器的计算资源得到充分利用。 现有技术情况 目前来看,绝大多数公司使用的是英伟达(NVIDIA)的公司的计算卡,所以下面主要介绍NVIDIA的技术现状。 NVIDIA在前几年释放出来一个NVIDIA vGPU的一个硬件虚拟化的技术,该技术的介绍是 NVIDIA
A10双显卡的Server2022机器,我用Octane Bench压的时候,任务管理器性能页签里的GPU使用率上去一丢丢,但是nvidia-smi.exe命令显示的使用率却是99%左右。
当一个APP或游戏各种功能越来越多时,性能优化的重要性就不言而喻了,况且现在APP或游戏的功能逐渐趋同,提升用户体验已从产品设计本身转到了APP或游戏的流畅性上,这也让越来越多的开发者更加关注性能优化与测试。前段时间PerfDog研发团队曾带来《腾讯游戏性能实战案例分享之帧率陡变1.0》和《APP&游戏需要关注Jank卡顿吗?》两篇关于帧率与Jank的专业分析文章,本次我们就来看看在性能优化测试中会遇到的哪些名词。
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):
Android 应用的性能优化是开发过程中至关重要的一环,而帧率(Frame Rate)是评估应用性能的一个关键指标。在本文中,我们将深入探讨如何监测 Android 应用的帧率,以及如何通过代码示例来优化应用的性能。
最近做的项目需要和Unity做交互, Unity作为一款游戏引擎, 还是很耗性能的, 所以找了找性能测试的工具, 发现了腾讯的PerfDog, 记录一下使用心得。
与传统的APP相比,手游的耗电量那可不是盖的,手机还有10%的电,玩局游戏吧,正玩着HIGH呢,马上就要破记录了,无情的手机提示电量耗尽30秒后强制关机,欲哭无泪~,这电到底去哪儿了呢?
最新将生产环境的服务器版本统一升级了一下,其中有一台(4H/8G)近两天天天CPU使用率报警(阀值>95%,探测周期60s,触发频率6次),而且load acerage也居高不下,检查了各个系统应用软件的资源使用都没有问题,也将一些可能导致CPU使用率高的软件stop掉,报警依旧。
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。
什么是CPU时间片?我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”,就是说他们可以“同时”运行多个程序,比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1814570.html
提到CPU利用率,就必须理解时间片。什么是CPU时间片?我们现在所使用的Windows、Linux、Mac OS都是“多任务操作系统”,就是说他们可以“同时”运行多个程序,比如一边打开Chrome浏览器浏览网页还能一边听音乐。
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。
从CPU发明到现在,有非常多种架构,从我们熟悉的X86,ARM,到不太熟悉的MIPS,IA64等
CPU使用率:CPU的使用率 平均负载:单位时间内的活跃线程数 用户时间:CPU在用户进程上的实际百分比 系统时间:CPU在内核上花费的实际百分比 空闲时间:系统处于在等待IO操作上的时间总和 等待:CPU花费在等待IO操作上的时间总和 Nice时间:CPU优先执行的时间百分比
English User's Guide:https://bbs.perfdog.qq.com/article-detail.htmlid=7
在上文性能基础之理解Linux系统平均负载和CPU使用率,我们详细介绍了 Linux 系统平均负载的相关概念,本文我们来做几个案例分析,以便于加深理解。
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。
作者:jasonzxpan,腾讯 IEG 运营开发工程师 本文排查一个Linux 机器 CPU 毛刺问题,排查过程中不变更进程状态、也不会影响线上服务,最后还对 CPU 毛刺带来的风险进行了分析和验证。 本文中提到 CPU 统计和产生 core 文件的工具详见 simple-perf-tools 仓库。 问题描述 某服务所在机器统计显示,其 CPU 使用率在高峰时段出现毛刺。 暂时未收服务调用方的不良反馈。 初步排查 查看 CPU 1 分钟平均负载,发现 1 分钟平均负载有高有低,波动明显。说明
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。
--vm-bytes B 指定 malloc() 时内存的字节数,默认256MB --vm-hang N 指定执行 free() 前等待的秒数 -d N、 --hdd N
前段时间训练了不少模型,发现并不是大力出奇迹,显卡越多越好,有时候 1 张 v100 和 2 张 v100 可能没有什么区别,后来发现瓶颈在其他地方,写篇文章来总结一下自己用过的一些小 trick,最后的效果就是在 cifar 上面跑 vgg 的时间从一天缩到了一个小时,imagenet 上跑 mobilenet 模型只需要 2 分钟每个 epoch。(文章末尾有代码啦)
本文为《大模型时代的 AI 基础设施——百度 AI 大底座》系列云智公开课“AI 算力构建”模块中第二讲《GPU 容器虚拟化新能力发布和全场景实践》的内容精华,以百度智能云资深工程师王利明的演讲视角进行了整理:
通过前两节对平均负载和 CPU 上下文切换的学习,我相信你对 CPU 的性能已经有了初步了解。不过我还是想问一下,在学这个专栏前,你最常用什么指标来描述系统的 CPU 性能呢?我想你的答案,可能不是平均负载,也不是 CPU 上下文切换,而是另一个更直观的指标—— CPU 使用率。
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。
在linux的系统维护中,可能需要经常查看cpu使用率,分析系统整体的运行情况,以便性能分析优化。而监控CPU的性能一般包括以下3点:运行队列、CPU使用率和上下文切换。
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
近年来,公有云、混合云等技术在全球迅速发展,云的普及度越来越高,Docker、Kubernetes、DevOps、Service Mesh 等云原生技术蓬勃发展。但在“上云”之后,企业却往往发现“用云”并没有那么容易。
一、前言 自从安装了CentOS,我的显卡就没消停过,一直在彪高温而且噪音特别大,于是决定上网搜索解决办法。下面记录下来以供日后查阅。 二、安装fglrx driver(ATI/AMD 显卡的linux驱动) 分别执行下面的命令安装 1. rpm --import http://elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org 2. rpm -Uvh http://www.elr
1.文档编写目的 首先说明什么场景下适合使用CGroup,为什么会在集群YARN 中对CPU 进行Vcore数超配的情况下同样一个作业,同样的资源参数,有时候处理很快,有时候处理很慢,出现作业的运行效率无法预估情况? 当我们期望通过合理分配CPU的使用率,使应用预期性能的运行,排除其他因素的影响下,如应用中每分配一个Vcore,预估它能处理多少数据,就需要启用CGroup对CPU进行严格的使用率限制来实现。 在混合工作负载的示例是运行 MapReduce 和 Storm-on-YARN 的集群。MapRed
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
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
当系统变慢的时候,我们一般使用 top 或 uptime 命令来查看系统平均负载情况。
知其然,更要知其所以然, ksoftirqd 进程会导致 CVM CPU 99%,背后的凶手是谁,让我们逐步揭开这个面纱。
ps 是 进程状态 (process status) 的缩写,它能显示系统中活跃的/运行中的进程的信息。它提供了当前进程及其详细信息,诸如用户名、用户 ID、CPU 使用率、内存使用、进程启动日期时间、命令名等等的快照。只打印命令名字而不是命令的绝对路径,以运行下面的格式 ps 命令:
1. 命令 nvidia-smi # 显示 GPU 的实时信息 nvidia-smi -L # 列出所有可用的 NVIDIA 设备信息 2. 参数含义 GPU:GPU 编号。 Name:GPU 型号。 Persistence-M:持续模式的状态。持续模式虽然耗能大,但是在新的GPU应用启动时,花费的时间更少,这里显示的是off的状态。 Fan:风扇转速,从0到100%之间变动。 Temp:温度,单位是摄氏度。 Perf:性能状态,从P0到P12,P0表示最大性能,P12表示状态最小性能(即 G
近日,Go 官方发布了 2020 年 Go 开发者调查报告,共计有 9684 位开发者参与了调查。2020 年,Go 语言的使用率上升到了 76%,66% 的受访者表示 Go 语言对公司业务很重要,92% 的受访者表示对 Go 语言的使用感受很满意。
作者 | 褚杏娟 State of JavaScript 近期对近 40,000 名 Web 开发人员的调查结果再次显示了 TypeScript 的持续主导地位。 在回答有关 JavaScript 编程风格问题的人中,TypeScript 的使用率高达 98.9%。值得关注的是, 20.7% 的受访者仅使用 TypeScript 编写代码,而仅使用 JavaScript 的受访者比例为 8.2%。尽管 TypeScript 可以编译成 JavaScript,但对于许多开发人员来说,TypeScript 仍
vmstat命令是最常见的Linux/Unix监控工具,可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率,内存使用,虚拟内存交换情况,IO读写情况。这个命令是我查看Linux/Unix最喜爱的命令,一个是Linux/Unix都支持,二是相比top,我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(使用场景不一样)。 选项 -a:显示活动内页; -f:显示启动后创建的进程总数; -m:显示slab信息; -n:头信息仅显示一次; -s:以表格方式显示事件计数器和内存状态; -d:报告磁盘状态; -p:显示指定的硬盘分区状态; -S:输出信息的单位。 vmstat 3 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 320 42188 167332 1534368 0 0 4 7 1 0 0 0 99 0 0 0 0 320 42188 167332 1534392 0 0 0 0 1002 39 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 19 1002 44 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 0 0 320 42188 167336 1534392 0 0 0 0 1002 41 0 0 100 0 0 一般vmstat工具的使用是通过两个数字参数来完成的,第一个参数是采样的时间间隔数,单位是秒,第二个参数是采样的次数 r 表示运行队列(就是说多少个进程真的分配到CPU),我测试的服务器目前CPU比较空闲,没什么程序在跑,当这个值超过了CPU数目,就会出现CPU瓶颈了。这个也和top的负载有关系,一般负载超过了3就比较高,超过了5就高,超过了10就不正常了,服务器的状态很危险。top的负载类似每秒的运行队列。如果运行队列过大,表示你的CPU很繁忙,一般会造成CPU使用率很高。 b 表示阻塞的进程,这个不多说,进程阻塞,大家懂的。 swpd 虚拟内存已使用的大小,如果大于0,表示你的机器物理内存不足了,如果不是程序内存泄露的原因,那么你该升级内存了或者把耗内存的任务迁移到其他机器。 free 空闲的物理内存的大小,我的机器内存总共8G,剩余3415M。 buff Linux/Unix系统是用来存储,目录里面有什么内容,权限等的缓存,我本机大概占用300多M cache cache直接用来记忆我们打开的文件,给文件做缓冲,我本机大概占用300多M(这里是Linux/Unix的聪明之处,把空闲的物理内存的一部分拿来做文件和目录的缓存,是为了提高 程序执行的性能,当程序使用内存时,buffer/cached会很快地被使用。) si 每秒从磁盘读入虚拟内存的大小,如果这个值大于0,表示物理内存不够用或者内存泄露了,要查找耗内存进程解决掉。我的机器内存充裕,一切正常。 so 每秒虚拟内存写入磁盘的大小,如果这个值大于0,同上。 bi 块设备每秒接收的块数量,这里的块设备是指系统上所有的磁盘和其他块设备,默认块大小是1024byte,我本机上没什么IO操作,所以一直是0,但是我曾在处理拷贝大量数据(2-3T)的机器上看过可以达到140000/s,磁盘写入速度差不多140M每秒 bo 块设备每秒发送的块数量,例如我们读取文件,bo就要大于0。bi和bo一般都要接近0,不然就是IO过于频繁,需要调整。 in 每秒CPU的中断次数,包括时间中断 cs 每秒上下文切换次数,例如我们调用系统函数,就要进行上下文切换,线程的切换,也要进程上下文切换,这个值要越小越好,太大了,要考虑调低线程或者进程的数目,例如在apache和nginx这种web服务器中,我们一般做性能测试时会进行几千并发甚至几万并发的测试,选择web服务器的进程可以由进程或者线程的峰值一直下调,压测,直到cs到一个比较小的值,这个进程和线程数就是比较合适的值了。系统调用也是,每次调用系统函数,我们的代码就会进入内核空间,导致上下文切换,这个是很耗资源
执行 top 或者 uptime 命令,来了解系统的负载情况。比如像下面这样,我在命令行里输入了 uptime 命令,系统也随即给出 了结果。
傍晚时分,你坐在屋檐下,看着天慢慢地黑下去,心里寂寞而凄凉,感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人,但我害怕这样生活下去,衰老下去。在我看来,这是比死亡更可怕的事。--------王小波
本文作者:allenxguo,腾讯 QQ 音乐后台开发工程师 本文主要帮助理解 CPU 相关的性能指标,常见的 CPU 性能问题以及解决方案梳理。 系统平均负载 简介 系统平均负载:是处于可运行或不可中断状态的平均进程数。 可运行进程:使用 CPU 或等待使用 CPU 的进程 不可中断状态进程:正在等待某些 IO 访问,一般是和硬件交互,不可被打断(不可被打断的原因是为了保护系统数据一致,防止数据读取错误) 查看系统平均负载 首先top命令查看进程运行状态,如下: PID USER
这是 Android Studio 团队一系列博客文章中第三篇,深入探讨了 Project Marble 中的细节和幕后情况。本文是由模拟器团队的 Sam Lin(产品经理),Lingfeng Yang(技术主管)和 Bo Hu(技术主管)撰写的。
今年 9 月,一家云原生数据仓库厂商上市,上市当天市值即破 700 亿美元,成为软件史上最大 IPO。更令人惊讶的是,从不投资上市公司的巴菲特,破例以 IPO 价购买价值 2.5 亿美元的股票,还从现股东处额外购买 404 万股原始股。
早晨刚到公司,收到同事推送的一条生产机器磁盘使用率<90%的告警,我们的机器部署了日志清理脚本一般仅保存2~3天的日志,其他都会上传到ES,通过ELK模式管理。按理说,不应该是日志太大,但机器上能占用磁盘的除了一些服务安装包也只有日志了,遂开始排查。
性能问题的本质就是系统资源已经到达瓶颈,但请求的处理还不够快,无法支撑更多的请求。性能分析实际上就是找出应用或系统的瓶颈,设法去避免或缓解它们。
平均负载是指单位时间内,系统处于可运行状态和不可中断状态的平均进程数,也就是平均活跃进程数,它和 CPU 使用率并没有直接关系。
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