1.在文件夹C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI里找到文件nvidia-smi.exe2.把该文件拖到命令提示符窗口(win+R,再输入‘CMD’进入),就可以显示关于GPU的信息 从图里可以看到GPU的名称,温度,显存利用情况和GPU利用率,还有正在工作的GPU进程.这些信息已经足够我们对GPU的状态进行监控了.

需要安装pynvml库. 下载地址为:https://pypi.org/project/nvidia-ml-py/#history pip安装的命令为: pip install nvidia-ml-py 代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/1/19 17:40 # @Author : xiaodai import pynvml pynvml.nvmlInit() handle = len(pynvm

随着科技的高速发展,人们对电脑的要求越来越高,对电脑系统的要求亦是,那些电脑自带的系统,很多时候已经无法满足人们的需求了,而为了满足自己的需求,人们往往会为电脑改装新系统,而本文要和大家一起分享的话题,便是改装系统的话题,下面就让我们一起来了解下LinuxNote4.预装win8三星笔记本中想要改win7再装Ubuntu系统的问题吧!我们一起去看看吧!   解决如下: 选择BOOT选项—Secure Boot设置为“Disabled" 选择OS Mode Selection设置为CSM OS 选

因为懒,所以工作的笔记本XP一直没有换 网卡故障被逼无奈正好升成Win7 顺便看了一下市场占有率,Win7已经百分之四十多了,去年就超过XP了 不过XP也够持久的了,都十二年了,有这样长寿的产品对哪家公司都是实力的证明 Vista只有不到五个点,一个失败的系统,当年做产品对它的兼容很是坑爹,听说日本客户对这个及其不买帐 手机市场上是安桌一家独大,高帅富IOS第二但是离第一很遥远 平板市场IOS第一,全仗刚出到时iPAD的市场策略

情景:集成显卡 配置: 4G显示3.25GB 此时系统自动将用不到的系统完全共享给显卡(768MB而不是256): 看显卡适配器信息,完全共享给了显卡 解说:上图总可用图形内存 = 图2中备用 + 硬件保留(768mb) 共享系统内存 = 图2中备用 + 硬件保留(768mb)- 专用视频内存(256mb) 假如它实际真用不到768M,那也不理了,不想为了个512MB换个系统(除非系统蹦了再说)! 记于2013年双十这天.

震惊,用了这么多年的 CPU 利用率,其实是错的 2018年12月22日 08:43:09 Linuxer_ 阅读数:50 https://blog.csdn.net/juS3Ve/article/details/85219620 来源:内核月谈 原文链接: http://www.brendangregg.com/blog/2017-05-09/cpu-utilization-is-wrong.html 本文中若有任何疏漏错误,责任在于编译者.有任何建议和意见,请回复内核月谈微信公众号,或通过

导读:本文翻译自 Brendan Gregg 去年的一篇博客文章 “CPU Utilization is Wrong”,从标题就能想到这篇文章将会引起争议.文章一上来就说,我们“人人皆用.处处使用,每个性能监控工具里都在用”的 top 命令里的 “%CPU” 指标,是不对的,其并非用于衡量 CPU 的繁忙程度的正确指标,作者谴责了一下众人(或许也包括你我)的这一行为是具有很大的误导性(deeply misleading)的,而且这种情况还在连年恶化.对于这么大一顶帽子,让我们暂且按下躁动的心,听

CPU利用率,是对一个时间段内CPU使用状况的统计,通过这个指标可以看出在某一个时间段内CPU被占用的情况,如果CPU被占用时间很高,那么就需要考虑CPU是否已经处于超负荷运作,长期超负荷运作对于机器本身来说是一种损害,因此必须将CPU的利用率控制在一定的比例下,以保证机器的正常运作. Load Average是 CPU的Load,它所包含的信息不是CPU的使用率状况,而是在一段时间内CPU正在处理以及等待CPU处理的进程数之和的统计信息,也就是CPU使用队列的长度的统计信息. 那么CPU利用率

导读:本文翻译自 Brendan Gregg 去年的一片博客文章 "CPU Utilization is Wrong",从标题就能想到这篇文章将会引起争议.文章一上来就说,我们"人人皆用.处处使用,每个性能监控工具里都在用"的 top 命令里的 "%CPU" 指标,是不对的,其并非用于衡量 CPU 的繁忙程度的正确指标,作者谴责了一下众人(或许也包括你我)的这一行为是具有很大的误导性(deeply misleading)的,而且这种情况还在连年恶

安装ADS的环境,以前安装过,觉得应该可以安装呀,没想到,装不上,安装不成功,后来花费好长时间,终于把他装好了,费时费力呀. 特此记录一下,以戒后人.大家安装问题建议整篇看完,再去安装,以防一个问题解决,另外一个问题没注意. 一.关于安装路径问题 在我折腾半天以为安装成功以后,原来的源文件在上面编译不成功,提示报错. 1.设置兼容模式: 2.管理员模式运行: 3.勾选禁用视觉主题和桌面元素: 以上设置都是在电脑的开始菜单扎到安装好的软件右键,属性,兼容性里面设置,勾选即可. 4.如果以上都不能解

文章是出自我的原创,是写在新浪博客里面的:http://blog.sina.com.cn/s/blog_13b7eb5b20102wvxw.html 首先,软件的版本你选择很重要,我们配置了两天才成功的,把最后安装的软件版本和相应的软件在下面给出. 系统配置:win7 X64,显卡是Geforce GTX960M 错误选择:官方显卡(好像版本是347.多少来着)+CUDA 7.0: 350.12显卡+CUDA 7.0 官方显卡+CUDA 7.5​ 正确选择:350.12显卡+CUDA 7.5​​

作为一个AI工程师,对Linux的一些技能的掌握也能从一定层面反应工程师的资深水平. 要求1:基于SSH的远程访问(本篇文章) 能用一台笔记本电脑,远程登陆一台linux服务器 能随时使用笔记本电脑启动训练任务 能熟练的让代码和文件在笔记本电脑与LINUX服务器之间的传输 要求2:Linux系统的文件系统(Linux指令学习) 知道什么是硬盘的挂载 能合理的使用服务器的硬盘空间 不要求,但建议学会如何在LINUX系统上自建逻辑卷(LVM) 要求3:LINUX系统的账户管理 知道root账户与普通

作为一个师父离职早的野生程序员,业务方面还可以达到忽悠别人的水平,但上升到性能层面那就是硬伤. 真实天上掉馅饼,公司分配了一个测试性能的任务,真是感觉我的天空星星都亮了. 高并发主要限制因素:CPU.网络流量.内存.系统配置 CPU 用top看cpu利用率,按1查看每个cpu线程的工作情况:这里面会显示出cpu的空闲.利用率.软中断等状态 如果某个cpu线程使用率经常达到100%,那cpu就成了瓶颈,通常为了实现高并发,负载比较大的服务程序会自己绑定cpu,使自己的任务分配到多个cpu线程中去,

https://www.zhihu.com/question/23955166 背景:公司内外网区分,不能同时上,局域网内得手动切换两个网络,分别访问外网或者内网,ip是动态获取的.现在本机上装有vm,希望作为数据库服务器,提供宿主机访问:宿主机安装一个web服务器,计划配置iis后,能提供局域网内其他用户通过网址直接访问.一个问题:如何配置网络使得宿主机能够访问VM数据库.VMWARE虚拟机:(1)OS:windows server 2008,(2)数据库oracle 11g ,安装时采用的N

距离上次首篇前言已经有一段时间了,一直比较忙,今天是周末不可以再拖了,经过我一段时间的考虑,我决定这一系列的教程会避免过于深入细节,一来可以避免一些同学被误导,二来会避免文章过于冗长难读, 三来可以让大家有更多自己思考的时间.如果我想讲述一些细节问题会另开一个系列. UnityShader语法实例浅析 上一次我在前言里大体上讲述了一下图形渲染的流程以及Shader是如何参与的,我们这系列教程还是更注重实际应用多一些,所以这一节为了以后打基础,我们来分析一下UnityShader的语法结构.如果没

为知笔记很好用,深得我心.原来还有一点想法,创建一些自己的模板,用的更加深入一些.后来发现,必要性不大,笔记自带的功能足够满足大多数的需求,如果画蛇添足,反而不利于跨电脑,跨平台使用. 不过近期又有一点动力,想改进一下.我近期喜欢把一些关键词收集起来,因为我认为互联网时代,知道关键词基本上就等同于知道相关的知识了.所以,也没必要再去链接什么,如果需要,搜索的难度其实很小.但在执行中,感觉还是有点美中不足,关键词除了深入的细节信息,一般都有一些最核心的相关信息,如出处.发言人.关联词汇等,这些也是

FastRCNN 训练自己数据集 (1编译配置) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) FastRCNN是Ross Girshick在RCNN的基础上增加了Multi task trainin

上周的这个时候,NVIDIA GeForce 700系列的旗舰产品GTX 780正式发布,传闻已久的GTX 700家族终于来了!虽然没有任何新架构.新特性的旗舰卡发布总让人觉得少点什么.但从性能上来说,GTX 780表现无可挑剔,在只有GeForce Titan 60%价格的情况下却提供了后者接近90%的综合性能表现,而且超频非常不俗.但总的来说该卡4799元的价格还是有点贵了,不是一般玩家所能承受的.那如果有这样一款显卡,它的价格不到3000元,却有GTX 780将近80%的性能,你会心动吗?

看了几篇博客总结的区别,自己终于明白了含义,在这里将理解总结一下: 对于定义和解释,感觉淘测试上的更容易理解: 引用如下: CPU使用率:  一段时间内CPU的使用状况,从这个指标可以看出某一段时间内CPU资源被占用的情况. (http://www.taobaotest.com/blogs/2507) Load Average:系统平均负载,在特定时间间隔内运行队列中的平均进程数. http://blog.csdn.net/hello_yang213/article/details/745548

最近的项目,很感动于linux和gdbserver内容,I think must write something to record it . 各位对不起,图片挂了.. Ok, at first I'm very thanks to Bob. 这篇文章大部分是来自bob的一份文档,所以是转载. 以下给一个他的工作日记给大家.有兴趣深入了解的,能够去看看,https://sites.google.com/site/hhmasterthesis/project-updates? offset=30

关键词:theano安装,搭建theano环境, python, 深度学习 因为需要安装theano,结果发现这又是一个难以安装的python包-虽然网上教程不少,然而鱼龙混杂,试验了各种方法流程,最后总算是弄好了,现在把我的过程总结如下: 安装环境 64位win7系统,显卡:GT 730M,笔记本电脑: 已安装Visual Studio 2013 (都说VS2015太新不推荐): 借助Anaconda来安装theano,因为Anaconda已经集成了很多有用的python库,如numpy.no