这是一个好问题。先说结论，大模型的训练用 4090 是不行的，但推理（inference/serving）用 4090 不仅可行，在性价比上还能跟 H100 打个平手。事实上，H100/A100 和 4090 最大的区别就在通信和内存上，算力差距不大。H100A1004090Tensor FP16 算力1979 Tflops312 Tflops330 TflopsTensor FP32 算力989
如何用程序让Windows任务管理器的CPU占用率曲线舞动起来呢？ 翻开《编程之美》，这是第一个问题。当我第一次看到这个问题时，确是愣住了：竟然还有这样的问题？事实上，这不过是常见的一个问题，只是傻瓜式使用电脑的我从来未曾深究过而已。难道编程还能实现这样的问题吗？稍微转动脑袋便知道当电脑运
在使用深度学习进行模型训练时，经常会遇到“深度学习GPU利用率很低”的问题。这种情况严重影响了训练效率和时间，导致计算资源的浪费。为了更好地解决这个问题，我们需要从备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析、迁移方案等多个方面进行系统性的分析和优化。
## 备份策略
在进行深度学习训练的过程中，备份不仅能够防止数据丢失，还能确保在出现问题时能快速恢复。有必要制定一套完整的备份策略。以下
GPU渲染到目前为止，您一直在使用软件或CPU渲染。这意味着要将表面blit到窗口，计算机的CPU必须遍历每个像素，调整并复制值。另一方面，硬件渲染利用了计算机的GPU（图形处理单元）。硬件渲染可以比软件快一个数量级，因为GPU针对这些精确的工作负载进行了优化。GPU不是单独通过像素数据，而是可以并行执行计算，大幅提高吞吐量。渲染器SDL结构SDL_Renderer表示渲染上下文。这意味着它包含与
PostgreSQL CPU满(100%)性能分析及优化
在数据库运维当中，一个DBA比较常遇到又比较紧急的问题，就是突发的CPU满（CPU利用率达到100%），导致业务停滞。遇到CPU满，往往需要从后端数据库开始排查，追溯到具体SQL，最终定位到业务层。下面是这个问题具体的处理方法。查看连接数变化CPU利用率到达100%，首先怀疑，是不是业务高峰活跃连接陡增，而数据库预留的资源不足造成
作者：Kinfey Lo 排版：Alan Wang我们在配置深度学习环境的时候，除了安装各种库和框架外，如果需要 GPU 加速，还需要配置 CUDA。那 CUDA 是什么？它的作用是什么？CUDA 编程介绍什么是 CUDA？CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是通用的并行计算平台和编程模型，利用 Nvidia GPU 中的并行计算引擎能更有效地解决
4. 配置模型接下来是选择模型、配置模型参数，建议先阅读深度学习经典模型的文章（见本专栏补充文章：卷积神经网路），便于快速掌握深度学习模型的相关知识。（1）选择模型本案例将采用LeNet模型来训练MNIST手写数字模型，LeNet是一个经典卷积神经网络模型，结构简单，针对MNIST这种简单的数据集可达到比较好的效果，LeNet模型的原理介绍请见文章（见本专栏补充文章：CNN经典模型—LeNet），
先看代码实践dev_update_off ()
dev_close_window ()
*读图
read_image (Image, 'D:/1.bmp')
get_image_size (Image, Width, Height)
*测试提取边缘
edges_image(Image,Amp,Dir,'lanser2',0.5,'none',-1,-1)
hysteresis_threshol
# 如何提高深度学习测试GPU利用率
随着深度学习技术的不断发展，GPU在训练神经网络时起着至关重要的作用。然而，有时候我们会发现在进行深度学习测试时，GPU的利用率很低，导致训练速度慢，效率低下。本文将介绍一些方法来提高深度学习测试GPU的利用率。
## 问题分析
在进行深度学习测试时，GPU利用率低的问题主要有以下几个原因：
1. **数据传输瓶颈**：数据在CPU和GPU之间的传输速
【问题】深度学习相关的程序运行时，GPU利用率很低，间隔地达到一下一个较高的值，但大部分时间是0%。【分析】 通常是因为GPU在等程度的其他动作，主要就是加载数据和CPU上的一些操作（包括数据预处理等），所以可以按照以下步骤逐一确认瓶颈所在：确认一下CPU利用率是不是很高： top # 查看对应CPU利用率是不是爆满 如果CPU利用已经超负荷了，那说明数据预处理等操作的一步可能就已经达到机器上限了
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2023-07-12 00:16:24
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load average:表示系统在1,5,15分钟的平均工作负载。系统平均负载是CPU的Load，它所包含的信息不是CPU的使用率状况，而是在一段时间内CPU正在处理以及等待CPU处理的进程数之和的统计信息，也就是CPU使用队列的长度的统计信息。这个数字越小越好。Cpu负载和cpu利用率的区别CPU利用率:显示的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比CPU负载:显示的是一段时间内正
本次分享主要分以下几个部分：首先简要介绍一下计算机视觉技术的相关背景，然后结合格灵深瞳的实践，从算法研发、训练平台、智能数据处理、异构计算等几个方面着重介绍如何打造一流的视觉AI技术，最后介绍格灵深瞳在相关技术落地方面的情况。1、计算机视觉及其相关技术1.1 计算机视觉概述计算机视觉作为人工智能领域最重要的技术方向之一，其基础是机器学习算法，而深度学习算法无疑是当前最受欢迎的机器学习算法。随着计算
GPU及GPU显存查看：在终端中打印出GPU的各种属性：nvidia-smi如果需要实时监测GPU的状态（便于排查 GPU使用率低的原因）：watch -n 0.1 nvidia-sminvidia-smi 各项指标意义可参考blog1：一般关注两个指标：利用率和显存占有率。 tensorflow中指定GPU及GPU显存设置：参考blog2： 在终端执行程序时指定GPU&nbs
引言最近，在很多地方都看到了各个大佬用AI生成的神图，索性从网上搜集资料部署一下体验一下AI绘画的魅力。本文基于huggingface API在colab上构建AI绘画。使用步骤1.huggingface原始环境地址https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/stable_di
CPU 相关概念 大脑：CPU CPU(中央处理器)，通常称为简单处理器，是机器中最重要的部件之一。它执行所有类型的数据处理操作，并被认为是计算机的大脑。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处于用户态执的时间，系统内核执行的时间，和空闲系统进程执行的时间。CPU占用率相关的概念 CPU Usage CPU利用率：CPU的使用情
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2024-01-06 09:05:06
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cpu利用率和average load概念CPU利用率在过去常常被我们这些外行认为是判断机器是否已经到了满负荷的一个标准，看到50%-60%的使用率就认为机器就已经压到了临界了。CPU利用率，顾名思义就是对于CPU的使用状况，这是对一个时间段内CPU使用状况的统计，通过这个指标可以看出在某一个时间段内CPU被占用的情况，如果被占用时间很高，那么就需要考虑CPU是否已经处于超负荷运作，长期超负荷运作
ECO配置GPU运行win10+matlab2020a+vs2015+cuda10.0运行GPU版本的ECO出现以下错误发现是GPU配置MatConvNet问题，所以要在matlab配置一下MatConvNet用gpu运行 总结如下：在install.m文件30行改为下图所示运行，也可以改好之后直接在命令行运行这段代码，或者添加一个.m文件把代码复制进去运行.m文件 代码如下（需要电脑上安装CU
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2024-02-26 08:04:40
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# 使用 GPU 进行深度学习并解决 GPU 利用率为 0 的问题
在深度学习领域，GPU（图形处理单元）可以显著加速模型训练。因此，确保正确地利用 GPU 是非常重要的。但有时你可能会遇到“GPU 利用率为 0”的问题。本文将指导你如何使用 GPU 进行深度学习，并解决 GPU 利用率为 0 的问题。
## 整体流程
下面是实现使用 GPU 跑深度学习的步骤概览：
| 步骤 |
CUDA优化实例（一）占用率前言实验分析与结论前言占用率是指活跃的线程占总线程的比率，占用率越高，kernel效率越高。有较多的线程同时参与运行就会有较多的活跃的，就会有较高的占用率。所以怎么才能同时具有较多的同时参与运行的线程呢，这跟kernel所需要的资源量和设备的计算能力以及块的组织（能影响块在SM的分布）有关。我们且保证kernel不需要任何资源，我的电脑计算能力大于3即一个SM上最多可放
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2024-03-24 12:23:41
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CPU 使用率，就是除了空闲时间外的其他时间占总 CPU 时间的百分比，用公式来表示就是：为了计算 CPU 使用率，性能工具一般都会取间隔一段时间（比如 3 秒）的两次值，作差后，再计算出这段时间内的平均 CPU 使用率，即：查看 CPU 使用率工具：top 显示了系统总体的 CPU 和内存使用情况，以及各个进程的资源使用情况。ps 显示了每个进程的资源使用情况。pidstat 专门分析每个进程
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2024-02-19 17:37:03
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