深度学习Halcon中GPU显存利用率高，但GPU、CPU利用率较低，导致模型训练速度很慢，通过设置硬件参数的解决方法
前言
在训练自己模型的时候，会遇到GPU显存利用率高，但GPU、CPU利用率较低，导致模型训练速度很慢的问题。这个问题一方面是由于硬件没有设置到最佳工作状态，另一方面是代码中参数没有设置好。最近在跑Halcon DL遇到这个问题，而Halcon不像开源的几个框架那样自由，代码封装的比较严实。所以遇到这种问题，只能在参数最优的情况下，通过设置硬件参数来提升性能。
当然，在跑DL之前，无论什么框架，都需要把硬件性能提升到最高效，这样心里才平衡，因为只有这样才能不辜负花出去的白花花银子。
前景再现
这是没有进行硬件设置之前，GPU状态（效率非常低，一度怀疑自己的卡是矿卡）。
进行一系列硬件设置之后GPU运行状态（两次运行的代码以及数据集都是相同的）。
硬件设置
1、电源性能
找到控制面板->电源选项->选择高性能
2、显卡性能
开始菜单栏->NVIDIA Control Panel(显卡控制面板)
拖动滑动条选择性能选项。
配置PhysX，PhysX设置下选择自己的显卡，点击应用生效。
3、BIOS CPU性能
进入BIOS，将CPU性能设置到最佳（不同品牌主板设置可能有区别，视自己的情况而设置，最终只要达到提升CPU性能的目的就好）。
根据我的CPU功能，开启涡轮加速模式（上图的Turbo-Model）
4、硬盘性能
如果有固态硬盘，最好将要处理的数据集存放在固态硬盘上，这样会提高数据交互效率。
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