YOLOv6 是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，致力于工业应用。本框架同时专注于检测的精度和推理效率，在工业界常用的尺寸模型中：YOLOv6-nano 在 COCO 上精度可达 35.0% AP，在 T4 上推理速度可达 1242 FPS；YOLOv6-s 在 COCO 上精度可达 43.1% AP，在 T4 上推理速度可达 520 FPS。在部署方面，YOLOv6 支持 GPU（Tenso
升级win10，结果电脑磁盘占用率，嗖嗖嗖的往上涨……但是，电脑操作却开启了“慢动作”模式，你的每一步操作，它都不想让你牢牢看清楚…… 而出现这种高CPU的情况，主要原因可以分为以下2点：第一：电脑的配置相对较低！Win10系统，对于电脑配置是有要求的，微软官方公布要求如下：所以，如果你的电脑配置不太适合，那么升级win10就无法完全适配，就会出现Windows运行卡顿，严重影响电脑正常
提升系统资源利用率方案1. 现状分析1.1 资源利用率的重要性1.1 资源利用率的重要性在科技行业的技术项目管理中，提升系统资源利用率是非常重要的。资源利用率指的是系统中各种资源（如服务器、存储空间、网络带宽等）的使用效率。高资源利用率能够带来多方面的好处，##### 1.1.1 资源利用率的重要性资源利用率是指系统或组织在使用各种资源时的效率和效益。在科技行业的技术项目管理中，资源利用率的重要性
文章目录服务器负载分析CPU 使用率内存使用率磁盘 I/O平均负载网络使用情况服务器内核参数调优单个进程最大打开文件数TCP 相关设置 服务器负载分析在性能调优时，需要先对服务器负载进行分析，通常而言，我们主要分析CPU 使用率、内存使用率、磁盘 I/O，服务器负载和带宽使用情况CPU 使用率在实际情况下，为了应对一下突发性的请求压力，服务器 CPU 使用率一般需要在 75%以下。如果一 台服务
作者：王同学 今天我们继续上次的YOLOv5参数解析，这次主要解析源码中train.py文件中包含的参数。1.1'--weights'1.2'--cfg'1.3'--data'1.4'--hyp'1.5'--epochs'1.6'--batch-size'1.7'--imgsz', '--img', '--img-size'1.8'--rect'?1.9'--resume'?1.10'--nosa
作者：Param Popat
编译：ronghuaiyang
导读
对于想学习深度学习的同学们来说，学习资源网上有很多，但是计算资源确很少，而GPU又太贵，怎么办呢？通过简单的设置，将CPU做深度学习的速度提升到3倍以上，大家又可以愉快的学习深度学习了！
在过去的几年里，无论是在学术界还是产业界，深度学习的速度都在加快。现在每家公司都在寻找基于人工智能的问
YOLOYOLO是stage one和real-time detector检测方法的鼻祖。速度高达45fps，fast YOLO达到155fps。 将图片划分为S x S的网格，在每个网格中预测B个Bounding box和一个confidence score，这个score由所有box 共享。故YOLO最终输出tensor个数是S * S * (B*5 + C)，其中C是class的个数。YOL
多处理器级别隐藏L个时钟周期延迟所需的指令数取决于这些指令的相应吞吐量（有关各种算术指令的吞吐量，请参见第5.4.1节）;假设所有指令的最大吞吐量，它是：1.x计算能力的设备， 一个多处理器一个warp在4个时钟周期内发射一条指令到一个warp需要L/4 个延迟周期。2.0计算能力的设备， 一个多处理器一个warp在2个时钟周期内发射一条指令到两个warp需要L 个延迟周期。2.1计算能力的设备，
安装CUDA10.0检查系统是否满足要求有支持CUDA的GPU lspci | grep -i nvidia
支持CUDA的操作系统。（Ubuntu没有问题）
已经安装了合适版本的gcc（CUDA10.0要求7.3.0）
系统有正确的Kernel Header 执行 sudo apt install linux-headers-$(uname -r) 即可
已经卸载了有冲突的CUDA版本下载C
1、获取更多的数据2、数据增广3、输入分辨率4、使用预训练pretrained模型5、选择合适的模型尺寸和架构6、继续之前的训练7、选择最好的模型8、模型评估9、导出模型10、优化推理速度 1、获取更多的数据改进目标检测模型的最佳方法是收集更有代表性的数据，YOLO v4也不例外。 特斯拉人工智能高级总监安德烈•卡帕西在解释特斯拉如何让汽车停下来时表示：数据集是活的，标签一直在变化。你需要一直管
讲故事最近服务总是出现 cpu load高的告警，且告警经常还出现在低峰期的凌晨，所以很明显不是用户流量导致的负载高，但是 cpu buzy却很低。查看内存使用情况：mem.memused 接近100%，查看磁盘情况：swap.used周期性(30分钟左右)的较高， disk.io.util 低，但是 disk.io.avgqu-sz（平均请求队列的长度）周期性（30分钟左右）的较高，且和 cpu
1 故障现象 这天上午，有同事反映公司后台管理系统运行缓慢，运维同事检查发现cpu占用过高，重启服务器后故障消失。 这天下午，有同事也反映后台系统的某模块系统，运行缓慢，多次重启后故障仍然存在，使用top命令查看服务器的情况，发现cpu占用率接近100%。 2 cpu问题定位 定位问题进程 使用了top指令查看资源占用情况，发现PID为11705的进程消耗了大量的CPU资源，达到了780.4 定
# GPU深度学习占用率低：优化策略与代码示例
随着深度学习技术的飞速发展，GPU成为了深度学习训练中不可或缺的硬件资源。然而，许多用户在使用GPU进行深度学习训练时，可能会发现GPU的占用率并不高，这不仅浪费了宝贵的计算资源，也延长了训练时间。本文将探讨GPU深度学习占用率低的原因，并提供一些优化策略和代码示例。
## GPU深度学习占用率低的原因
1. **数据传输瓶颈**：GPU和CP
以前的几篇博客，各种搜索，解决问题，最终到了这篇算是解决了。因此，标题部分也是明确表明这个比前几篇应该受到关注。说下情况，前面也有一些介绍。我有三台工作站，第一台用了一段时间，然后才来的第二台和第三台。其中，第一台单显卡，后两台都是双显卡。第一台dpkg包和apt方式安装cuda，到了后两台却不行了，遇到了依赖问题，用aptitude解决的，这些有博客记录。后来新工作站1和2用的少，因为很多环境都
CPU VS GPU关于绘图和动画有两种处理的方式：CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）。在现代iOS设备中，都有可以运行不同软件的可编程芯片，但是由于历史原因，我们可以说CPU所做的工作都在软件层面，而GPU在硬件层面。总的来说，我们可以用软件（使用CPU）做任何事情，但是对于图像处理，通常用硬件会更快，因为GPU使用图像对高度并行浮点运算做了优化。由于某些原因，我们想尽可能把屏幕渲染的工
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2023-11-23 21:50:18
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我一开始用自己的笔记本电脑复现了一篇论文的深度学习模型，只有2G的显存，训练一次模型需要5个小时，太慢了，为此向实验室的老师申请了一个服务器。老师给我分配了一个docker，服务器上已安装有NVIDIA GPU驱动程序，然后我就开始在服务器上复现看看。原论文使用的TensorFlow版本是1.8，我在自己电脑上复现成功了，但是在服务器上复现失败了——无法使用GPU对训练过程进行加速，虽然显卡都被占
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。当你发下你的GPU占用率很小的时候，比如40%，70%，等等。此时，如果你的网络结构已经固定，此时只需要改变batch size的大小，就可以尽量利用完整个GPU的内存。GPU的内存占用率主要是模型的大小，包括网络的宽度，深度，参数量，
对于性能来说，很多情况都是用空间换时间。
然后在尽量减少空间的占用，在两者之间做抉择。首先我们了解一下性能指标帧率：每秒游戏循环执行的次数，即每秒多少帧 越高越好drawcall： 一帧中游戏调用gpu绘制图形次数，越少越好
3 . cpu性能： cpu执行速度，越快越好
4 . gpu性能： gpu执行速度，越快越好
5 . 内存： 游戏资源占用的运行时空间， 越低越好
6 . 网络请求数： 请
学习目标：深度学习模型训练和关键参数调优详解学习内容：晚上的直播没时间看，后面看了录播，郑先生风趣幽默，讲的挺好的，通俗易懂（但我个人没什么基础，还是要疯狂查资料）。先生先是介绍了下人工智能，讲了个if机器人的笑话。 然后介绍各种深度学习的任务，如关键点检测 也介绍了百度的各种机器学习套件。 强调了基本原理的重要性、训练参数的调节，还有超参优化。excel的例子真的棒极了！！ 后面讲到老师的模型训
# 深度学习中的推理GPU占用率低问题
随着深度学习的迅速发展，GPU成为了深度学习模型训练和推理阶段的核心计算单元。然而，在实际应用中，我们发现推理阶段的GPU占用率往往较低。本文将探讨这个问题及其潜在的解决方案，并给出相应的代码示例。
## 什么是深度学习推理？
深度学习推理是指使用训练好的模型对新数据进行预测的过程。这通常涉及利用训练得到的权重和偏差，使得模型能够对新的输入数据进行预判
