GPU和CPU耗时统计方法】的更多相关文章

GPU端耗时统计 cudaEvent_t start, stop; checkCudaErrors(cudaEventCreate(&start)); checkCudaErrors(cudaEventCreate(&stop)); checkCudaErrors(cudaDeviceSynchronize()); float gpu_time = 0.0f; cudaEventRecord(start, );//cuda context中的操作完毕事件被记录 //分配设备端内存 floa…
作者:林基宗 Activity的启动速度是很多开发者关心的问题,当页面跳转耗时过长时,App就会给人一种非常笨重的感觉.在遇到某个页面启动过慢的时候,开发的第一直觉一般是onCreate执行速度太慢了,然后在onCreate方法前后记录下时间戳计算出耗时.不过有时候即使把onCreate方法的耗时优化了,效果仍旧不明显.实际上影响到Activity启动速度的原因是多方面的,需要从Activity的启动流程入手,才能找到真正问题所在. Activity启动流程 如果要给Activity的"启动&q…
Learn From: Pytroch 官方Tutorials Pytorch 官方文档 环境:python3.6 CUDA10 pytorch1.3 vscode+jupyter扩展 #%% #%% # 1.Loading and normalizing CIFAR10 import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms batch_size = 16 transform = transform…
在接口开发中,我们通常需要统计接口耗时,为后续接口性能做统计.在springMVC中可以用它的aop来记录日志. 1.在spring配置文件中开启AOP <!--*************** 支持aop **************** --> <aop:aspectj-autoproxy proxy-target-class="true" /> 2.编写AOP package com.parry.demo.aop; import org.apache.log…
在不少人的心目中,显卡最大的用途可能就只有两点--玩游戏.看电影,除此之外,GPU并没有其他的作用了.但是随着微软IE9的正式发布,不少人突然发现,微软一直提到一个名词:GPU硬件加速,从而也让不少人开始关注GPU硬件加速.那么GPU硬件加速到底是什么?能干些什么呢?下面让我们一起走进GPU硬件加速的世界去看看吧. GPU硬件加速就是显卡辅助CPU进行图形运算 要说起GPU硬件加速,我们首先要说说GPU这个概念.GPU是1999年,NVIDIA公司在发布GeForce256时提出的,它可以减少对…
http://blog.csdn.net/maopig/article/details/6803141 在不少人的心目中,显卡最大的用途可能就只有两点——玩游戏.看电影,除此之外,GPU并没有其他的作用了.但是随着微软IE9的正式发布,不少人突然发现,微软一直提到一个名词:GPU硬件加速,从而也让不少人开始关注GPU硬件加速.那么GPU硬件加速到底是什么?能干些什么呢?下面让我们一起走进GPU硬件加速的世界去看看吧. GPU硬件加速就是显卡辅助CPU进行图形运算 要说起GPU硬件加速,我们首先要…
YOLO---Darknet下的 GPU vs CPU 速度 目录 一.基础环境 二.安装Darknet-yolo v3 三.CPU下测试 四.GPU下测试 五.测试速度对比结论 正文 一.基础环境 当前的运行环境为: Ubuntu16.04.5 LTS CUDA 10.0 cuDNN 7.6.1 NVIDIA GTX 2080 TI 11G 1.查看cuda版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 2.查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/in…
Java虚拟机性能管理神器 - VisualVM(8) 查找JAVA应用程序耗时的方法函数[转] 标签: javajvm监控工具性能优化 2015-04-07 16:47 1846人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: VisualVM(8)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   Java虚拟机性能管理神器 - VisualVM(8) 查找JAVA应用程序耗时的方法函数 1.为什么要监控? JAVA程序在开发前,根据设计文档的性能需求,是要对程序的性…
[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()…
使用PCAST检测散度以比较GPU和CPU结果 并行编译器辅助软件测试(PCAST)是英伟达HPC FORTRAN.C++和C编译器中的一个特性.PCAST有两个用例.一个新的处理器或新的编译程序的部分或新的时间标志首先被编译.您可能需要测试新库是否会产生相同的结果,或者测试添加OpenMP并行.启用自动矢量化(-Mvect=simd)或从X86系统移植到OpenPOWER或Arm的安全性.这个用例的工作原理是在需要比较中间结果的地方向应用程序添加pcast_compare调用或compare指…