读取树莓派CPU/GPU温度，内存，硬盘使用率

import os import commands   def get_<em>gpu</em>_temp():     <em>gpu</em>_temp = commands.getoutput( '/opt/vc/bin/vcgencmd measure_temp' ).replace( 'temp=', '' ).replace( '\'C', '' )     return  float(<em>gpu</em>_temp)  

从CPU与GPU利用率，到GPU与CPU差别的思考

注：本版关于GPU的内容均是是经过实测数据提供，具有版权所有 简介： GPU与CPU貌似差别不大的两个东西，然而，从逻辑结构，到原理，到性能，到功能，再到在物理设备中扮演的角色来讲，压根就<em>不是</em>同一个东西，甚至可以说，完全不可以类比。 首先考虑GPU利用率： 因为要对GPU物理设备进行压力测试和功耗测试，那么就需要设定GPU利用率分别为25%，50%，75%，100%类似的参数，那么这样的

编程获取系统当前cpu使用率/空闲率 、内存使用率、剩余可用内存 Nvidia GPU的利用率等

得到<em>cpu</em>占有率的API函数： GetSystemTimes 类似针对某个进程或者线程的函数有，Windows的任务管理器里面没有提供单线程<em>cpu</em>的占用单个<em>cpu</em>的比率，应该可以通过这几个函数得到。 GetProcessTimes http://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/ms683223(v=vs.85).

GPU利用率（使用率）计算公式

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ubuntu下查看CPU/GPU/内存使用率

在跑一些程序，例如deep learning的时候，总是希望查看一下<em>cpu</em>、<em>gpu</em>、内存的使用率1. <em>cpu</em>、内存使用top命令$ tophttp://bluexp29.blog.163.com/blog/static/33858148201071534450856/2. 查看<em>gpu</em>使用 nvidia-smi 命令$ nvidia-smi但是这个命令只能显示一次，如果要实时显示，配合watch命令,

ubuntu下查看CPU/GPU/内存使用率及分配

watch -n 1 nvidia-smi每秒刷新一次原文Ubuntu死机查看CPU内存控制keras显存使用控制显存

CPU、GPU使用情况查看以及各个参数含义

1. Linux下查看CPU和GPU使用情况 本文记录了<em>如何</em>在Linux系统（以Ubuntu 16.04为例）查看电脑的GPU和CPU使用情况，包括命令和查询得到的界面。更新于2018.10.18。 CPU使用情况查看 动态查看 打开终端，输入： top 即可看到实时的CPU使用情况，如下图所示： 按Ctrl+C退出查看。 查看版本 top -h 即可看到当前procps-ng的版本。 GP...

c++ 采集nvidia GPU使用率

使用libnvidia-ml.so动态库采集#include

windows下查看GPU使用率的小程序

用于查看GPU使用情况的小工具，查看CPU<em>占用率</em>，温度，风扇转速等。

运行tensorflow python程序，限制对GPU和CPU的占用

一般情况下，运行tensorflow时，默认会占用可以看见的所有GPU，那么就会导致其它用户或程序无GPU可用，那么就需要限制程序对GPU的占用。并且，一般我们的程序也用不了所有的GPU资源，只是强行霸占着，大部分资源都不会用到，也不会提升运行速度。使用nvidia-smi可以查看本机的GPU使用情况，如下图，这里可以看出，本机的GPU型号是K80，共有两个K80，四块可用（一个K80包括两块K4...

如何获取显卡的GPU占用率和显存占用情况

http://blog.csdn.net/paopaoc/article/details/9093125 在游戏的性能调优过程中，经常会需要<em>获取</em>CPU<em>占用率</em>、IO、显卡GPU<em>占用率</em>等基础性能数据，下面就简述一下<em>获取</em>nvdia显卡GPU<em>占用率</em>的方法。 nvdia 显卡在驱动安装后，可以通过nvapi.dll来<em>获取</em>显卡的相关信息。有关nvdia、AMD显卡sdk的相关资料在它们的网站

Unity的性能优化CPU/GPU/内存

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6cef69490102wxjb.html CPU的方面的优化： 上文中说了，drawcall影响的是CPU的效率，而且也是最知名的一个优化点。但是除了drawcall之外，还有哪些因素也会影响到CPU的效率呢？让我们一一列出暂时能想得到的： DrawCalls 物理组件（Physics） GC （什么？GC<em>不是</em>处理内存问题的嘛...

视图渲染、CPU和GPU卡顿原因及其优化方案

视图渲染过程： 1、CPU 计算好显示内容提交到 GPU 2、GPU 渲染完成后将渲染结果放入帧缓冲区 3、视频控制器会按照 VSync 信号逐行读取帧缓冲区的数据，经过可能的数模转换传递给显示器显示 在最简单的情况下，帧缓冲区只有一个，这时帧缓冲区的读取和刷新都都会有比较大的效率问题。为了解决效率问题，显示系统通常会引入两个缓冲区，即双缓冲机制。在这种情况下，GPU 会预先渲

如何监控GPU状态------gpustat

最近用上了GPU，但是呢，<em>不是</em>自己在用，得需要监视下使用状态吧，所以就有了<em>gpu</em>stat。 1、安装<em>gpu</em>stat pip install <em>gpu</em>stat 2、使用 <em>gpu</em>stat -<em>cpu</em> Options: --color : Force colored output (even when stdout is not a tty) --no-color : Suppress colored ...

关于tensorflow训练GPU占用问题

大家在训练数据的时候，经常会遇到tensorflow会占用发现的所有GPU的情况，这样会影响其他人使用GPU，因此我们可以在使用时设定选用的GPU。 import os os.environ[&quot;CUDA_DEVICE_ORDER&quot;]=&quot;PCI_BUS_ID&quot; # see issue #152 os.environ[&quot;CUDA_VISIBLE_DEVICES&quot;]=&quot;0&quot; 这样我们就可以避免...

使用腾讯云“自定义监控”监控GPU使用率

首发于：https://cloud.tencent.com/developer/article/1043874 随着人工智能以及比特币的火热，GPU云服务的使用场景是越来越广，在很多场景下我们也需要<em>获取</em>GPU服务器的性能参数来优化程序的执行。目前腾讯云提供的GPU云服务器并未提供GPU方面的监控数据，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。 ...

cuda低占用率下性能优化

为提升GPU的效率，常用的方法是提升设备<em>占用率</em>(occupancy)，包括在每个流处理器上运行更多的线程和为每个线程块设定更多的线程。人们常常认为这是隐藏延迟的唯一方法，但实验结果证明最大化<em>占用率</em>反而可能会降低性能。Vasily Volkov牛人的ppt，对<em>如何</em>更有效的使用GPU做通用计算提出了增加线程级并行以外的另一种方法---增加指令级并行，看后受益匪浅。

TensorFlow指定GPU使用及监控GPU占用情况

查看机器上GPU情况命令： nvidia-smi功能：显示机器上<em>gpu</em>的情况命令： nvidia-smi -l功能：定时更新显示机器上<em>gpu</em>的情况命令：watch -n 3 nvidia-smi功能：设定刷新时间（秒）显示GPU使用情况其中左上侧有0、1、2、3的编号，表示GPU的编号，在后面指定GPU时需要使用这个编号。在终端执行程序时指定GPU   CUDA_VISIBLE_DEVICES=1...

Ubuntu 查看CPU/GPU内存使用情况

1、Ubuntu下查看CPU内存使用情况： top 2、Ubuntu下查看GPU内存使用情况： nvidia-smi

iOS获取CPU占用率

计算当前设备CPU<em>占用率</em>

NVIDIA查看CPU、内存、GPU使用情况

1 TX2查看方法 内存 free -m 系统内核 uname -a CPU信息 ls<em>cpu</em> USB设备 lsusb CPU占用情况 sudo apt-get install htop htop GPU使用情况 sudo ~/tegrastats 会输出如下所示的内容，<em>注意</em>一定要加sudo，否则输出的信息不完整 RAM 1920/7851MB (lfb 1...

显示所有CPU和GPU的OpenCL代码

效果如图： #include #include   int main() {           unsigned int i, j;                                //iterator variables for loops           cl_int err;           cl_platform_id platforms[32];   

Python查看GPU已使用的显存

pip安装pynvml pip install nvidia-ml-py3 如果是Python2，则pip nvidia-ml-py2 之后可以在Python3 下使用了 import pynvml pynvml.nvmlInit() # 这里的0是GPU id handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) meminfo = pynvml...

显卡风扇不转导致GPU占用100%

　　从昨天下午开始，视频测试工作，经常卡顿，几乎成了动画。使用nvidia-smi一看，GPU占用100%。这是怎么回事？ 　　昨晚回去想了半天，猜测跟温度有关。早上来开始测试，一切正常……就是GPU升温太快了，不到10次就超过90度，风扇100%。这…… 　　于是让主管过来看看，他也纳闷，汝程序使用GPU太高？温度95度，查一下机房的1080显卡也就50度什么的（长期使用，<em>占用率</em>高）。于是他...

[RK3288][Android6.0] 调试笔记 --- 读取GPU当前频率方法

Platform: Rockchip OS: Android 6.0 Kernel: 3.10.92 root@rk3288:/ # cat /sys/devices/ffa30000.<em>gpu</em>/clock current_<em>gpu</em>_clk_freq : 416666 KHz available_freqs : 99000, 198000, 297000, 417000, 48000

为什么不能用CPU而用GPU挖矿？

没说CPU不能挖，最开始都是用CPU挖，但是随着对挖矿算法的深入研究，大家发现原来挖矿都是在重复一样的工作，而CPU作为通用性计算单元，里面设计了很多诸如分支预测单元、寄存单元等等模块，这些对于提升算力是根本没有任何帮助的。另外，CPU根本不擅长于进行并行运算，一次最多就执行十几个任务，这个和显卡拥有数以千计的流处理器差太远了，显卡高太多了，因此大家慢慢针对显卡开发出对应的挖矿算法进行挖矿。以BT...

GPU利用率低的原因

1. CPU数据读取更不上：读到内存+多线程+二进制文件（比如tf record） 2. GPU温度过高，使用功率太大：每次少用几个GPU，降低功耗（但是多卡的作用何在？）...

如何判断TF程序运行在CPU还是GPU上

import numpy import tensorflow as tf with tf.device('/<em>gpu</em>:0'): a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3...

C++之获取GPU（显卡）信息

#include #include #include #include using namespace std; std::string WStringToString(const std::wstring &wstr) { std::string str(wstr.length(), ' '); std::copy(wstr.begin(), wstr.

问题：显卡占用高，但使用率低

cuda_visible_devices 设置可见<em>gpu</em>，但是会将整个<em>gpu</em>占满，Gpu的实际使用率很低。使用tf.configproto.<em>gpu</em>_optional.allow_growth属性设为True时就可以文明使用<em>gpu</em>。数据读取满，影响计算速度...

windows查看GPU占用率以及GPU未执行原因

1、CPU利用率 进行深度学习时，发现电脑CPU<em>占用率</em>太高，接近100%，磁盘有时也达到100%。怀疑没有用GPU进行训练。 任务管理器中只有CPU、内存、磁盘的<em>占用率</em>情况 2、查看GPU<em>占用率</em> （1）打开cmd窗口（win+R，再输入cmd） （2）在文件夹C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI里找到文件nvidia-smi.exe...

深度学习框架里使用GPU训练网络参数时查看GPU的使用情况

方法一：使用命令行 nvidia-smi 是 Nvidia 显卡命令行管理套件，基于 NVML 库，旨在管理和监控 Nvidia GPU 设备。 这是 nvidia-smi 命令的输出，其中最重要的两个指标： 显存占用 GPU 利用率 显存占用和 GPU 利用率是两个不一样的东西，显卡是由 GPU 计算单元和显存等组成的，显存和 GPU 的关系有

CUDA优化实例（一）占用率

CUDA优化实例（一）<em>占用率</em> 前言 实验 分析与结论 前言 <em>占用率</em>是指活跃的线程占总线程的比率，<em>占用率</em>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<em>占用率</em>。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...

GPU 版tensorflow在训练CIFAR数据集时GPU 没有参与计算/出现假死机状态/CPU满负荷运转

代码：《TensorFlow实战》黄文坚著，第5.3节 TensorFlow 实现进阶的卷积网络，所用数据集为CIFAR-10 出现问题的电脑型号:thinkpad T470; 显卡： GeForce 940mx 问题描述：书中提供的代码之前在不同的台式机上运行都没有问题，后来在笔记本运行的时候发现CPU满负荷运转，而GPU没有参与计算。开始以为是显卡相关驱动没有安装好，在对显卡驱动进行了几番...

GPU挖矿，100%提升算力的方法，老矿工偷偷用的小技巧。

目前矿工使用Claymore Miner进行ETH挖矿时，开发者会收取1%~2%的费用作为软件使用费。 个人认为其实这也算合理，只不过在这竞争激烈的战场上矿工更想发挥全部的资源，让自己的收益达到最高。 想要达到最高收益，无非就是选择好的矿池，刷写显卡的BIOS从而提升显卡自身的算力。但是刷写BIOS的路非常艰难，刷写BIOS需要具备一定的计算机基础，同时还得承担刷写失败导致显卡损坏的风险。 ...

ubuntu14.4.04 查看CPU/GPU 内存使用情况

ubuntu下查看内存使用情况 top Ubuntu下查看GPU使用情况 nvidia-smi

如何查看Jetson TX1/2 CPU和GPU性能使用状态

<em>如何</em>查看Jetson TX1/2 CPU和GPU性能使用状态 官方给了一个脚本文件 ，我们使用超级权限运行即可 sudo ～/tegrastats 效果如下： RAM 4634/7854MB (lfb 2x512kB) <em>cpu</em> [0%@1112,off,off,0%@1113,0%@1113,0%@1112] EMC 5%@1331 APE 150 VDE 1203 GR3D 0%@...

python中实时查看GPU状况 GPUtil

我在Colab中找不到可以直接实时使用watch -n 1 nvidia-smi的地方，所以可以在python中实时输出使用<em>gpu</em>til pip install <em>gpu</em>til GPUtil.showUtilization() https://ctolib.com/article/wiki/102289 ...

CUDA进阶第四篇-如何实时获得GPU各种资源利用率（NVML）

CUDA进阶第四篇-<em>如何</em>实时获得GPU各种资源利用率 前几天在玩digits的时候发现在训练的过程中网页上能够动态显示显卡利用率，显存利用率和温度。突然想起来前几天有人问过这个问题并查了一下目前好像并没有类似的中文博客，所以就探究了一下这个问题。 首先我去翻了一下digits的源码，发现是用python调用了NVML(nvidia-management-library)这么个库。 原来NVI

keras 提高 GPU利用率

用H5py + 自定义Generator + 调batch size https://github.com/fchollet/keras/issues/1627 https://github.com/fchollet/keras/issues/2674 https://github.com/fchollet/keras/issues/2708 https://githu

Ubuntu16.04下实时监控CPU/GPU内存的使用情况

在程序的运行过程中，我们要实时监控机器的CPU/GPU的内存的使用情况。下面说一下<em>如何</em>实时监控：1、CPU内存监控 （1）$ top （2）htop，首先要安装htop $ sudo apt-get install htop $ htop2、GPU内存使用情况 （1）单次查看 $ nvidia-smi （2）实时监控，将上面的命令配合watch使用，使其每秒钟...

keras 设置GPU使用率

 import tensorflow as tffrom keras.backend.tensorflow_backend import set_sessionconfig = tf.ConfigProto()config.<em>gpu</em>_options.allocator_type = 'BFC' #A &quot;Best-fit with coalescing&quot; algorithm, simplified f...

Linux下查看CPU和GPU使用情况

Linux下查看CPU和GPU使用情况 本文记录了<em>如何</em>在Linux系统（以Ubuntu 16.04为例）查看电脑的GPU和CPU使用情况，包括命令和查询得到的界面。更新于2018.10.18。 CPU使用情况查看 动态查看 打开终端，输入： top 即可看到实时的CPU使用情况，如下图所示： 按Ctrl+C退出查看。 查看版本 top -h 即可看到当前procps-ng的版本。 GPU使用...

【TensorFlow】 确定自己的TensorFlow是CPU还是GPU的版本

更新了一次TensorFlow之后，才发现更成了CPU版，然后GPU版又存在，无比的难受。因为无法确定现在运行的TensorFlow到底是CPU版还是GPU版。然后找到了解决方案： 在Python环境中输入： import numpy import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[...

iOS GPU和CPU资源消耗的原因和解决方案

** iOS构建流畅的交互界面－－CPU，GPU资源消耗的原因和解决方案 ** CPU资源消耗的原因和解决方案 对象创建 轻量对象代替重量对象 * 不需要响应触摸事件的控件：CALayer显示 * 对象不涉及UI操作，则尽量放到后台线程创建 * 包含有CALayer的控件只能在主线程创建和操作 * 通过Storyboard 创建视图对象时，其资源消耗会比直接通过代码创建对象...

TX2入门(8)——优化/性能查看工具nvprof（持续补充……）

官方文档https://docs.nvidia.com/cuda/profiler-users-guide/index.html#nvprof-overview3.2.2. GPU-Trace and API-Trace ModesGPU-Trace and API-Trace modes can be enabled individually or together. GPU-Trace mod...

确认自己的TensorFlow是CPU版本还是GPU版本

这是一个运行TensorFlow操作的类，他封装了操作和Tensor的计算环境 那怎么确认我们是安装的那个呢？ 记录设备指派情况 为了<em>获取</em>你的 operations 和 Tensor 被指派到哪个设备上运行, 用 log_device_placement 新建一个 session, 并设置为 True. 跑一个矩阵相乘 import tensorflow as tf # 新建一个 graph. a...

linux 查看cpu和gpu的使用情况

1.查看<em>cpu</em>命令行输入:top则会输出: 上图第三行就是<em>cpu</em>的使用情况. 参数解释: us:用户空间程序的<em>cpu</em>使用率 sy:系统空间的<em>cpu</em>使用率，主要是内核程序 ni:用户空间且通过nice调度过的程序的<em>cpu</em>使用率 id:空闲<em>cpu</em> wa:<em>cpu</em>运行时在等待io的时间 hi:<em>cpu</em>处理硬中断的数量 si:<em>cpu</em>处理软中断的数量 st:被虚拟机占用的<em>cpu</em>2.查看g

CPU与GPU协同工作

1.1、 OpenGL 的原理 1.1.1、 Linux 图形系统发展 地形渲染算法在绘图中使用了 OpenGL 去实现，OpenGL 是一个 开放的三维图形软件包，它独立于窗口系统和操作系统，以它为基础开发的应用 程序可以十分方便地在各种平台间移植。 X server 是 Linux 系统下图形接口服务器的简称，在应用程序需要系统提供 界面时，系统会建立若干个 X server

如何查看自己的TensorFlow是CPU版本还是GPU版本

来源：这里

matlab 查看电脑系统性能（CPU，GPU）,并开启并行运算

判断电脑的系统性能，并开启并行运算%-------------------------------------------------------------------------- clear;clc;close all%-------------------------------------------------------------------------- % Load an exa

显存和GPU占用率

 显存和GPU的关系有点类似于内存和CPU的关系   显存占用 = 模型显存占用 + batch_size × 每个样本的显存占用  模型大小：全连接很大，Embedding层很大，会导致模型很大 1)节省显存的方法: 降低batch-size 下采样(NCHW -&amp;gt; (1/4)*NCHW) 减少全连接层（一般只留最后一层分类用的全连接层）  ...

提高运行Caffe时的CPU使用率

在训练网络时发现CPU使用率低，为了提高其使用率，进而实现加速，本文参考文献两篇博客，最终通过OpenBLAS实现。 参考的两篇博客地址如下，在此表示感谢： https://www.cnblogs.com/llxrl/p/5292119.html http://blog.csdn.net/quhediegooo/article/details/53082809在实验过程中的具体实现步骤如下：ap

centos 6.4 ATI 显卡安装及xorg占用CPU过高的问题

笔记本型号：E420-1141-A28 显卡型号：AMDRadeonHD6630M CentOS版本：64 位  6.4   一.安装显卡驱动 1.先到ATI官方选择下载对应的最新驱动(http://support.amd.com/us/<em>gpu</em>download/Pages/index.aspx). 2.#sudo sh ./amd-driver-installer-catal...

如何检测tensorflow是否使用CPU还是GPU计算

输入如下命令： python import tensorflow as tf sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) 若包含CPU信息，则使用了CPU。 若包含GPU信息，则使用了GPU。 ...

Shader 学习笔记（二） CPU和GPU之间的通信

渲染流水线的起点是CPU  即应用阶段 一.把数据加载到显存中 二.设置渲染状态 三.调用Draw Call   一     渲染所需的数据从硬盘最终加载到显存中，在渲染时可以快速的访问这些数据。  显存对于显卡的访问速度更快，大多数显卡对于内存没有直接的访问权限。                                                      <em>注意</em>

从GPU读取数据到系统内存的三种方式

方法一：glReadPixels 首先创建一个fbo，绑定fbo后，attach上需要操作的texture，再进行读取。 if(fbo == 0) { glGenFramebuffers(1, &amp;amp;fbo); } glBindFramebuffer(GL_FRAMEBUFFER, fbo); glFramebufferTexture2D(GL_FRAMEBUFFER, GL_C...

VC++获取CPU使用率

#include #include #include #define SystemBasicInformation 0#define SystemPerformanceInformation 2#define SystemTimeInformation 3#define Li2Double(x) ((double)((x).HighPart) * 4.2949672

TensorFlow指定特定GPU以及占用显存的比例

因为LZ是使用GPU服务器跑TensorFlow，而TensorFlow默认的是占用所有GPU，于是为了不影响其他同学使用GPU，于是就试验和总结了一下TensorFlow指定GPU的方法。。 环境 系统：Ubuntu14.04 TensorFlow：v1.3 GPU 8个GTX1080，第一列的0~7的数是GPU的序号 一.设置指定GPU 1.一劳永逸的方法，直接在~/.

CPU GPU设计工作原理（转载）

原文地址：http://www.cnblogs.com/geniusalex/archive/2008/12/26/1941766.html 原文从这里开始: 要说到设计的复杂程度，那还是CPU了！这个不用讨论，很简单的道理你看看显卡芯片的更新速度和CPU的更新速度就可见一斑了。还是简单说说他们的设计原理吧。 CPU: 但是，现在我要问一句：“什么是CPU？”我相信大多数人并不知道

gpu显卡查询命令的使用以及无使用情况下占用资源问题的解决办法

nvidia-smi命令的使用，查看详细信息的解读，<em>gpu</em>在无使用情况下占用资源的解决方案。

cuda GPU和CPUd的执行是异步的

我知道内存拷贝有异步同步两个版本，但是书上貌似说device程序和host程序是异步的，下面程序是怎么执行的： __global__ void device aaa(int, int ) int main() { int a=5, b=5; dim3 grid(4,1,1) dim3 block(4,1,1) for(int i=0; i<10; i++)

GPU和显存的关系

<em>gpu</em>和显存类似于，<em>cpu</em>和内存的关系。显存用来存放模型，数据，显存越大，所能够运行的网络就越大。GPU是计算单元，用来进行数值计算。 神经网络的显存占用包括： 1）模型参数的显存占用：只有有参数的层才会有显存占用，这部分的显存占用和输入无关，模型加载完之后就会占用有参数的层包括：卷积层，全连接层，BatchNorm,Embedding层。无参数的层：激活层sigmoid（sigmoid，re...

Ubuntu查看CPU及CPU利用率

查看机子有几个CPU以及每个CPU的详细信息                     cat \proc\<em>cpu</em>info 查看CPU的利用率                    先执行top命令，再按1，可以看到每个CPU的利用率                    显示的信息中%us的值，表示CPU使用了多少 CPU %user %system %n

cpu计算时间+gpu计算时间

<em>cpu</em>计算时间： #include #include DWORD start2, end2; start2 = GetTickCount(); //需要计算时间的程序 end2 = GetTickCount(); printf("<em>cpu</em> time: %d ms\n", end2 - start2); <em>gpu</em>计算时间： cudaEvent_t start, stop; cudaEve

获取android 设备的cpu gpu信息 mac地址

1.<em>获取</em><em>cpu</em>信息：<em>cpu</em>信息存在于/proc/<em>cpu</em>info文件下，adb shell 进去后用 cat /proc/<em>cpu</em>info 可以查看    private String getCpuInfo() { FileReader fr = null; BufferedReader br = null; String tex

nvidia-smi GPU驱动安装后使用率很高

新安装了nvidia tesla M40的驱动，完全按照官网文章安装，安装完成后使用nvidia-smi，发现<em>gpu</em>使用率很高， 网上找了资料，重启后也不行，还是很高，最后终于找到了解决方法： 需要把驱动模式设置为常驻内存才可以， 设置命令：nvidia-smi -pm 1 设置完后再用nvidia-smi看下，本人实验已正常，happy~~~

tensorflow训练使用GPU和CPU的不同指定方法

1.tensorflow<em>如何</em>指定使用CPU跑，并指定使用的CPU个数 <em>cpu</em>_num=10#指定使用的CPU个数 config = tf.ConfigProto(device_count={&quot;CPU&quot;: <em>cpu</em>_num}, inter_op_parallelism_threads = <em>cpu</em>_num, intra_op_parallelism_th...

如何参看Mali系列GPU的使用率

系统是linux，在命令行中执行下列指令可以看到运行时的GPU信息： cat /sys/devices/ffa30000.<em>gpu</em>/dvfs 得到的结果如下： mali_dvfs is ON <em>gpu</em>_utilisation : 97 current_<em>gpu</em>_clk_freq : 480 MHz 分别是GPU 状态，使用率和当前时钟频率。

python获取GPU相关信息

笔者想要根据空闲显存信息，动态分配tensorflow中session运行的GPU。搜索下来没有发现成熟的方案，备选方案记录如下： 方案一： 翻译自：How to get current available GPUs in tensorflow? 使用tensorflow的后端函数device_lib.list_local_devices()。 缺点1：会尝试并占用所有可用GPU显存，需要...

[工作笔记之三] 通过adb查看android手机CPU和内存占用情况

最近邱同学让我整理一下快看测试的性能指标，问了一下老大，他跟我说了响应时间、资源利用率和吞吐量这些。这里先了解一下手机的CPU和内存的查看方法，不过测试性能里的资源利用率好像说的是服务器端的，不知道有没有搞错。先记录一下手机端的吧。 1. 打开DOS窗口，进入adb.exe所在的文件目录     1) 打开DOS窗口输入：win + r     2) 进入adb所在文件目录：cd C:\Pr

windows如何查看nvidia显卡（GPU）的利用率和温度

在用GPU跑并行运算的时候，我们经常会需要查看GPU的利用率，温度和显存<em>占用率</em>。但对于windows系统而言，在任务管理器内只能看到CPU的利用率和内存占有率等信息，根本没有GPU的相关信息。 现在，只要在文件夹C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI里找到文件nvidia-smi.exe，把该文件拖到命令提示符窗口（win+R，再输入‘CMD’进入

GPU与CPU监测软件

可以通过GPU_Z和CPU_Z这两个软件检测，附上下载地址（点我）下载好了直接运行，得到大部分基本参数，在到所买产品的官网上找到对应的产品，把各个参数对比，大致差不了多少，差太多的就是假货啦...

在Keras中将cpu切换为gpu

在终端中输入gedit ~/.theanorc 这时文档应是空白的，在文档中写入：[global] device=<em>gpu</em> floatX=float32 [dnn.conv] algo_bwd_filter = deterministic algo_bwd_data = deterministic[cuda] root=/usr/local/cuda-8.0[lib] cnmem=0.3[n

管理员解决深度学习服务器GPU内存占用问题

解决方法 利用Linux自带的管道命令 nvidia-smi | grep python <em>获取</em>到GPU中的进程号 然后通过 ps -lA | grep pid 找到进程的状态 若为S（sleep），并且超过容忍时间，则kill掉 测试python执行centos7系统命令的情况 import os <em>gpu</em>_status = os.popen(&amp;amp;quot;nvidia-smi | grep python&amp;amp;quot;)...

VxWorks平台下计算cpu的利用率

1、VxWorks的spyLib库提供的spy工具的实现原理。 Spy利用辅助定时器来产生中断，并且为每个任务维护一个计数器。然后记下被中断的任务，并且将该任务的计数器加一。经过一段时间后，每个任务的计数器反映了该任务占用CPU利用率的情况。很明显，这是利用抽样技术。并且得到的CPU利用率的准确程度取决于任务的持续性和周期性。 通过查找spyLib.h的文件，我们发现除了spy()

Instruments的一点使用心得

【一】应用性能分析报表：   1、<em>cpu</em>使用率  真机调试时，查看运行状态标签，CPU一栏：最高使用，最低使用，平均使用 Instruments——timerProfile ：CPU使用率详情 2、线程状态 查看运行状态标签，CPU一栏：app总计开启线程数  转到Instruments，操作app，可以看到当前活动线程，并可以看到

caffe:caffe在VS2013中的配置(GPU版本和无GPU版本)

本人由于需求开始接触目标识别和检测方面的内容，这方面的内容加上深度学习模型可以得到很好的效果，本人小白一枚，在粗浅了解了一些理论知识后，决定自己动手实际操作一下，在自己电脑上安装一个caffe(深度学习框架)，caffe有linux和window版本，由于本人对linux了解不熟，所以使用了微软提供的caffe window工具包： 下载网址如下：https://github.com/Micro

Tensorflow利用GPU训练注意事项

训练前要用nvidia-smi来查看一下当前GPU的使用情况，不要一下子就放上去跑把大家一起挤挂了，这是负责任的行为。之前在公司就遇到过训练了好久，结果一个新来的就把服务器挤跪了。。。 如果机器上面的GPU之间不能够通信，那就先设定一块要用的GPU吧，在终端上面输入命令export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0（数字是GPU的编号）。 用Tensorflow创建session的时候

Android性能优化典范笔记（1）-GPU绘制性能优化

Android性能优化典范笔记（1）-GPU绘制性能优化 I. Render Performance 渲染优化，通常情况下我们看到的显示屏的刷新率都是60Hz，也就是通常说的60帧，反过来计算，每一帧的绘制间隔是1000/60=16.67ms/f， 也就是所16.67ms是每一帧的理想刷新时间，但是60Hz是一个理想值，人眼能够识别的最低帧率为24帧，低于这个帧数就会明显感到卡顿，通常情...

【转】查看tensorflow是GPU/CPU版本

查看tensorflow 是GPU版本 还是CPU版本 import os from tensorflow.python.client import device_lib os.environ[&quot;TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL&quot;] = &quot;99&quot; if __name__ == &quot;__main__&quot;: print(device_lib.list_local_devices()) ...

Android系统获取GPU、屏幕信息

源码下载 https://github.com/sufadi/AndroidCpuTools 1.GPU 电压和频率 C:\Users\fadi.su>adb shell cat /proc/<em>gpu</em>freq/<em>gpu</em>freq_opp_dump [0] freq = 450000, volt = 115000, idx = 0 [1] freq = 400000, volt = 1118

在使用Fluid进行模型训练时，使用了GPU进行训练，但发现GPU的利用率几乎为0，这是为何？

问题描述：在使用Fluid进行模型训练时，使用了GPU进行训练，但发现GPU的利用率几乎为0，这是为何？ 问题分析：在使用Fluid进行训练时，训练的设备是GPU，此时Fluid会将要训练的数据拷贝到GPU中，在进行数据拷贝是，GPU的利用率是几乎为0的。通常如果训练数据比较大，而模型计算量有比较小，这就会导致GPU大部分时间都拷贝数据，造成GPU利用率为0的现象。 解决方法： 如...

Zero volatile GPU-Util but high GPU Memory Usage，tensorflow训练时候显存占满，但是执行效率很低，GPU使用率很低。

Tensorflow 调用GPU训练的时候经常遇见 ，显存占据的很大，但是使用率很低，也就是Zero volatile GPU-Util but high GPU Memory Usage。 网上找到这样一个答案，意思就是自己run 的很多东西是没有用的，但是会占据大量显存。 后来找到问题了， 这两个语句，是针对所有的data_x data_y 操作的，而这两个部分又比较大（大概几百兆）所

查看电脑所装的Tensorflow类型（CPU or GPU）

有时候，我们在编写程序时需要确认我们所用的电脑中安装的tensorflow是哪个版本，通过查找发现了可以通过简单的矩阵相乘的程序来验证，参考以下博客： https://blog.csdn.net/qq_37774171/article/details/82902214 ...

查看tensorflow是不是gpu版，还是cpu版 // tensorflow没用gpu

用pip list看是<em>不是</em>安的<em>gpu</em>版啊，要有<em>gpu</em>字样啊

TensorFlow在指定CPU/GPU上运行的方法

转自：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/how_tos/using_<em>gpu</em>.html 使用 GPUs 支持的设备 在一套标准的系统上通常有多个计算设备. TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备. 我们用指定字符串&amp;nbsp;strings&amp;nbsp;来标识这些设备. 比如: &quot;/<em>cpu</em>:0&quot;: 机器...

TensorFlow-gpu 设置使用 CPU 运行程序

1. 安装GPU环境请转 Ubuntu18 安装 CUDA9.0 和 cuDNN 史 2. 使用 CPU 运行 tensorflow： import os os.environ[&quot;CUDA_DEVICE_ORDER&quot;] = &quot;PCI_BUS_ID&quot; os.environ[&quot;CUDA_VISIBLE_DEVICES&quot;] = &quot;-1&quot; ...

CPU和GPU的区别、工作原理、及如何tensorflow-GPU安装等操作

最近深度学习CPU根本不够用，老板配置了GPU 怎么能不会用呢？ 原来从来没有关注过的底层东西，于是乎痛下决心搞清楚原理和操作先来看看第一部分为什么GPU比CPU更diao呢？ 这里就需要从他么的区别入手 那他么的区别是什么呢？ 这里就需要从他的原理出发了，由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景CPU 需要很强的通用性 为了处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大

Tensorflow：GPU使用几点建议

GPU运行Tensorflow的几点建议： 1.在运行之前先查看GPU的使用情况： 指令：nvidia-smi 备注：查看GPU此时的使用情况 或者 指令：watch nvidia-smi 备注：实时返回GPU使用情况 2.指定GPU训练： 方法一、在python程序中设置： 代码：os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’] = ‘0’ 备注：使...

Linux下GPU与CPU版本的caffe切换

前些日子在HPC cluster（高性能计算机群）上安装好了GPU版本的caffe，最近N卡驱动出了问题，导致无法使用GPU版本的caffe进行数据的训练，我只是个普通用户，无法去解决这个问题，所以无奈将GPU版本修改为CPU版本勉强进行一些实验，其实主要是对Makefile.config的配置做个修改，然后重新编译一下。 下面是Makefile.config的相关配置 ## Refer

CPU和GPU之间的通信

渲染流水线的起点是CPU，即应用阶段。大致可分为下面三个阶段： 1.把数据加载到显存 2.设置渲染状态 3.调用DrawCall 1.把数据加载到显存 所有渲染所需要的数据都需要从硬盘（Hard Disk Drive， HDD）中加载到系统内存（Random Access Memory，RAM）中。然后，网格和纹理等数据又被加载到显卡上的存储空间：显存（Video Random Ac

CUDA GPU程序优化要点 - 如何做到又好又快

相比使用CPU进行计算，使用GPU加速往往可能得到数倍数十倍的性能提升，而使用CUDA C编程时，编程风格和细节往往会对成像性能造成很大的影响。下面列举了一些本人总结的优化CUDA GPU程序的一些要点，欢迎批评和补充。

Core Animation是如何在CPU和GPU之间分配工作的

Core Animation是<em>如何</em>在CPU(中央处理器)软件层面和GPU(图形处理器)硬件层面分配工作的: 动画和屏幕上组合的图层实际上***被一个单独的进程管理,而<em>不是</em>你的应用程序***,iOS5之前的版本是SpringBoard进程,iOS6之后的版本叫做BackBoard. 当运行一段动画时候,这个过程会被四个分离的阶段被打破: 1 布局:这是准备你的视图/图层的图层关系,以及设置...

【TensorFlow】训练网络时 指定gpu的使用率

训练网络时，TensorFlow会占满<em>gpu</em>显存，在我的电脑上就是网络跑不起来，内存不够用，今天又遇到了这个情况，所以总结一下解决这个问题的方法。 用TensorFlow训练网络时对<em>gpu</em>的设置： 指定固定的<em>gpu</em>，我这里只有一个就不用进行这一步了。 在每个<em>gpu</em>上，让<em>gpu</em>动态申请内存，用多少申请多少。 直接限制<em>gpu</em>的使用率，自己设置数值 一、指定<em>gpu</em> 1、用环境变量指定 目前有...

查看GPU显存 使用率

watch -n 0.2 nvidia-smi 主要关注GPU-Util Memory-Usage 0.2表示每隔0.2秒刷新一次终端的显示结果。 上面的表格中： 第一栏的Fan：N/A是风扇转速，从0到100%之间变动。有的设备不会返回转速，因为它不依赖风扇冷却而是通过其他外设保持低温。 第二栏的Temp：是温度，单位摄氏度。 第三栏的Perf：是性能状态，从P0到P12...

jquery/js实现一个网页同时调用多个倒计时(最新的)

jquery/js实现一个网页同时调用多个倒计时(最新的) 最近需要网页添加多个倒计时. 查阅网络,基本上都是千遍一律的不好用. 自己按需写了个.希望对大家有用. 有用请赞一个哦! //js //js2 var plugJs={     stamp:0,     tid:1,     stampnow:Date.parse(new Date())/1000,//统一开始时间戳     ...

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数据库课程设计工资管理系统下载

利用SQL和VC进行数据库的课程设计，包括源文件程序和文档说明。 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/guguding/2433935?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/guguding/2433935?utm_source=bbsseo[/url]

简易单片机编程器的研制下载

提出了一种在AT89C51仿真板上实现编程器来替代专门的编程器,分析了AT89C51芯片进行编程的方法,并详细阐述了硬件和软件的实现 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/dasiyedoubushuo/2454239?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/dasiyedoubushuo/2454239?utm_source=bbsseo[/url]

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