如何获取GPU占用率，注意：是GPU不是CPU

lovecjj19910205 2015-01-28 10:39:03

现在打算获取GPU占用率，但是没有API。目前利用英伟达的NVAPI可以获取英伟达显卡的占用率，但是英特尔显卡的GPU占用率获取不到，没找到他的驱动开发包。

希望大家指点下

...全文

1478 3 打赏收藏转发到动态举报

写回复

3 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

lovecjj19910205 2015-05-29

打赏
举报

回复 1

没人回复，结贴吧

lovecjj19910205 2015-01-28

打赏
举报

回复

人呢？？？？？？？？

lovecjj19910205 2015-01-28

打赏
举报

回复

有谁有process explore的源码吗

本文探讨了nvidia-smi指令在GPU资源监控中的应用，包括动态刷新GPU信息及解决深度学习过程中显存占用高而GPU利用率低的问题。通过调整图片分辨率和batch_size，有效提升了GPU利用率。

本文探讨如何通过调整batch_size和num_workers参数优化深度学习项目的性能。CPU主要负责数据读取和存储，GPU处理张量计算。通过监控数据加载、前向传播和反向传播的时间，调整batch_size以使GPU内存占用率达到90%以上，然后通过增加num_workers提升CPU数据处理效率，平衡GPU利用率和CPU负载，实现整体性能的提升。

本文从多个维度分析GPU占用率过高是否正常。先介绍了GPU占用率的含义，接着阐述运行大型3D游戏、AI深度学习训练等情况下高占用是正常的，而空闲或轻度任务时高占用可能是恶意软件、驱动异常等原因导致，最后给出判断高占用是否正常的方法。

本文通过Tensorflow在CPU和CUDA GPU上进行矩阵乘法运算的对比，结果显示CUDA GPU的效率远超CPU，达到1000倍以上。在测试中，GPU峰值占用率达到100%，而CPU峰值占用率最高为51%。测试环境包括Intel i7-9750H CPU、Nvidia RTX 2070 GPU，Tensorflow 2.3.1，CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5。结论表明GPU在并行计算上的显著优势。

本文详细介绍了移动应用性能测试的关键指标，包括启动速度、内存、CPU、FPS、GPU渲染及耗电量的测试方法和关注点，适用于Android平台，帮助开发者和测试人员优化应用性能。

2,644

社区成员

17,229

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章