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cpu利用率权威发布_cpu利用率突然升高又降低(2024年11月精准访谈)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

cpu利用率

二层环路的危害及解决方案二层环路的根本原因是是我们希望部署冗余保护。我们通常会部署冗余的设备或者冗余的链路，从而使业务流量在故障发生时能够通过冗余的设备及链路进行转发。如下图所示交换机SW1、SW2及SW3及其互联链路就构成了一个二层环路。二层环路会引发包括广播风暴、设备MAC地址表紊乱、以及MAC地址漂移等在内的一系列问题，严重时由环路引发的广播风暴更有可能耗尽链路带宽，或者使设备的CPU利用率急剧攀升并导致其无法正常工作，最终造成网络瘫痪。解决以太网二层环路问题的业界最经典方案是就是生成树协议，这是一个经典的、开放的技术，专门用于应对以太网二层环路问题。#交换机# #华为交换机#

【NF8480G7 SAP HANA一体机展现出高性能、高可靠和智能化的突出优势】浪潮信息新一代NF8480G7 SAP HANA一体机凭借先进的软硬件协同优化技术，展现出高性能、高可靠和智能化的突出优势。NF8480G7 HANA一体机CPU资源负载优化方案将高并发场景下的CPU利用率提升至95%，充分释放了多核计算能力；内存采用自适应双DRAM校正、PPR封装修复以及基于AI的内存故障预测技术，有效降低了因内存故障导致系统停机的风险；存储优化技术使磁盘速率提升1000倍，完美满足内存数据库对存储IO的严苛要求。

𐟎Ž硕飞行堡垒FX80G 电脑出售 𐟚€ 华硕飞行堡垒FX80G笔记本电脑，玩游戏流畅，剪视频无压力！ 𐟔 系统信息：系统类型：64位操作系统，基于x64的处理器处理器：Intel Core i5-8300H CPU@2.30GHz 内存：8.00GB（7.86GB可用）产品ID：00342-35076-51960-AAOEM 版本：Windows 11家庭中文版，版本22H2，安装日期2023/3/2 𐟖寸任务管理器： CPU利用率：37%，频率2.67GHz 内存使用：5.3/7.9GB（67%）磁盘使用：D盘88%，C盘SSD 63% Wi-Fi速度：发送：0接收：0Kbps，60秒利用率1% GPU信息： GPU0：Intel(R) UHD Graphics，使用率3% GPU1：NVIDIA GeForce GTX，虚拟内存使用0%（58Ⰳ） 𐟔砨䇨焦 𜯼š 设备名称：LAPTOP-9070J30F 设备ID：089DA5-2415-4462-98EO-35F261889 没有可用于此显示器的笔或角控输入 𐟓… 系统保护和Windows规格：系统保护：高级系统设置 Windows规格：版本2262.2715，安装日期2023/3/2 𐟎‰ 这款华硕飞行堡垒FX80G笔记本电脑，无论是玩游戏还是进行视频编辑，都能轻松应对。快来体验它的强大性能吧！

怎么衡量AI大模型训练的效率？衡量AI大模型训练的效率可以从多个角度来考虑，这些角度涵盖了计算资源的使用、时间成本、经济成本以及最终模型的质量。以下是一些关键指标和方法： 1. 训练时间： - 训练一个模型所需的时间是最直观的效率指标之一。通常用小时或天数来表示。减少训练时间意味着可以更快地迭代和优化模型。 2. 吞吐量 (Throughput)： - 每秒处理的数据量（如样本数/秒）是另一个重要的性能指标。高吞吐量表明系统能够高效地利用计算资源进行数据处理。 3. 计算资源利用率： - 包括GPU/CPU利用率等。高效的训练过程应该充分利用可用的硬件资源，避免出现大量闲置的情况。 4. 扩展性 (Scalability)： - 在增加更多计算资源时，训练速度是否线性增长。良好的扩展性允许通过简单地添加更多的计算单元来加速训练过程。 5. 能耗比： - 与PUE类似，但更侧重于训练过程中每单位能量消耗所能完成的工作量。这有助于评估能源使用的效率。 6. 准确率提升速度： - 模型在训练过程中的学习曲线，即随训练时间增加，模型性能（如准确率）的增长速率。快速达到预期性能水平的模型被认为是高效的。 7. 超参数搜索效率： - 对于复杂的深度学习模型，超参数的选择至关重要。自动化的超参数优化工具可以帮助提高这一过程的效率。 8. 批大小 (Batch Size) 和学习率 (Learning Rate) 的影响： - 选择合适的批大小和学习率对于加速收敛非常重要。过小或过大的批大小都可能导致训练效率低下。 9. 并行化程度： - 数据并行、模型并行等技术的应用情况，以及它们对整体训练效率的影响。 10. 预训练模型的使用： - 使用预训练模型作为起点，可以在某些情况下大幅缩短从零开始训练的时间，并且可能改善最终模型的表现。 11. 软件优化： - 代码优化、框架选择（如TensorFlow, PyTorch等）以及库版本等因素也会影响训练效率。 12. 内存使用效率： - 特别是在大规模模型训练中，有效管理显存和其他形式的内存资源对于维持训练稳定性和效率非常关键。 13. 成本效益分析： - 考虑到云计算服务的成本，有时还需要权衡训练效率与成本之间的关系，确保以合理的花费获得最佳效果。综合以上各项指标，可以通过实验对比不同的设置来找出最有效的训练方案。同时，随着新的算法和技术的发展，不断探索和应用最新的研究成果也是提高训练效率的重要途径。

𐟤”i9-9900K与3090的困惑 𐟒𛠧ᬤ𛶥Š 速已关闭，显卡驱动也是最新的。我的配置是3090显卡搭配i9-9900K处理器，但在玩CS时，FPS竟然在60以下！𐟘Œ时，桌面窗口管理器显示GPU占用率超高。𐟓Š 从性能图层可以看到，GPU利用率高达98%，而CPU利用率只有22%。𐟤𗢀♂️ 这究竟是怎么回事？为什么我的系统表现如此不佳？有没有大佬能指点迷津？𐟙 𐟔 另外，从性能数据中还可以看到，GPU的功率并不高，只有164瓦，而温度也保持在62℃，风扇速度为972RPM。𐟓Š 但尽管如此，游戏性能却并不理想。这难道是硬件的问题，还是软件设置的问题？𐟤” 𐟒ᠦœ‰可能是游戏本身的优化问题，或者是系统资源管理不当。有没有可能是内存、硬盘或者电源的问题呢？这些都值得我深入探索。𐟔 𐟒ꠦ€𛤹‹，我会继续查找问题的根源，并尝试解决它！同时，也欢迎各位大佬提供宝贵的建议和帮助！𐟙

「红米K80发布会」 REDMI K80Pro这个CPU、GPU、DDR一体化动态调频感觉不错啊[舔屏] GPU利用率上来，功耗就下来了，金凡立功

𐟔威”想老笔记本升级遭遇瓶颈𐟒𛊰Ÿ˜妈‘的联想Thinkpad E555老笔记本，在多年沉睡后我决定给它焕发新生！𐟒ꊊ𐟔禈‘尝试给它进行了一次大升级，包括内存扩容到16GB，还更换了硅脂，温度问题确实得到了缓解。𐟌᯸ 𐟒”然而，在运行过程中，CPU利用率持续飙升，温度也居高不下。我该如何解决这个问题呢？𐟤” 𐟙恳请各位电脑大神指点迷津，帮我找到解决CPU过载和高温问题的办法！𐟙 𐟒ᦘ露是硬件升级后，系统需要进一步的优化和调整？或者有没有可能是硬件兼容性问题？求解！𐟤𗢀♂️

性能测试必备指标及计算方法详解性能测试是评估软件系统在不同负载下的表现，确保系统能够稳定、高效地运行。以下是性能测试中常用的指标及其计算方法： 𐟕’ 页面响应时间页面响应时间是指从提交请求到返回该请求的响应时间。建议标准为1秒至3秒。 𐟓ˆ 接口响应时长接口响应时长是指每个接口处理请求的时间。建议标准为100毫秒至500毫秒。 𐟑堥𙶥‘用户数并发用户数是指每秒同时向服务器提交请求的用户数量。评估方式有多种：平均并发用户数：C = (平均每天的访问用户数㗠用户平均使用时长) / 考察时间长度峰值并发用户数：C = (平均并发用户数㗠3) / 根号(考察时间长度) 二八原则：80%的请求在20%的时间内产生，结合PV一起算影响因子：C = (用户总量 / 统计时间) 㗠影响因子（一般为3） 𐟓Š TPS（事务数/秒） TPS是指每秒完成的事务数。一个事务是指服务器发送请求并做出反应的过程。计算公式为：TPS = 并发用户数 / 平均响应时间。 𐟒𛠥…𖥮ƒ指标 CPU利用率：建议<75% 内存使用率：建议<70% 磁盘吞吐量：建议<70% 网络吞吐量：建议<70% 移动端FPS：建议24帧/秒至60帧/秒移动端耗电量：无固定标准，可通过竞品对比得出 App启动时间：越少越好 𐟓Š 响应时间参考指标互联网企业：500毫秒以下，例如淘宝业务10毫秒左右。金融企业：1秒以下为佳，部分复杂业务3秒以下。保险企业：3秒以下为佳。制造业：5秒以下为佳。 𐟓Š 并发用户数参考标准互联网电子商务：10000TPS~100000TPS，例如天猫5万TPS。互联网中型网站：100TPS~500TPS。互联网小型网站：50TPS~100TPS。 𐟓Š 其它指标参考标准 CPU利用率：20%~60%表示资源使用稳定，60%~80%表示资源使用饱和。内存使用率：一般<70%。磁盘繁忙率：建议<70%。移动端FPS：一般>24帧/秒，最好是60帧/秒。移动端耗电量：无固定标准，可通过竞品对比得出。 App启动时间：越少越好。

𐟎80s主机，畅玩4K游戏！ 𐟒𛦃𓨦配一台顶级游戏主机？别再只盯着4070或4060ti了！用万元预算，你可以轻松入手4080s，开启4K画质下的3A游戏新体验！𐟎𐟔夻婻‘神话为例，这套配置能让显卡完全跑满，CPU利用率也仅在20%左右。4K光追特效全开，DLSS质量开到75，帧率稳定在50+！𐟒ꊊ𐟒ᩅ置推荐：英特尔i5-13400F CPU、技嘉B760主板、必恩威RTX4080 Super显卡、威刚32GB DDR5内存、威刚XPG硬盘、航嘉HK850电源，还有乔思伯CR-100O散热器和玩嘉孤勇者机箱。总价约11124元，预估最大功率约553W。𐟔犊𐟎‰快来试试这套配置，让你的游戏体验更上一层楼！拒绝奸商，自己动手，丰衣足食！𐟒갟Ž

微软laptopstudio2 居然真的有人买了Surface Laptop Studio2！而且还是顶配版本，配置是13800H、64G内存和2T硬盘，显卡是4060。两天就卖出去了，真是让人惊叹。看来这句话说得没错：没有卖不出去的东西，只有不够低的价格。具体来说，这台电脑的系统信息如下：设备名称是yanlaptop，处理器是640GL，可用内存6.8GB。操作系统是64位Windows 11专业版，版本号是22H2，安装日期是2023年9月10日。系统类型为10触摸点提供笔和触控支持，支持高级系统设置。此外，任务管理器显示CPU使用率为1%，内存使用率为16%，磁盘使用率为0.0/32.4GB和0.0/31.9GB。显卡利用率为0.0/512MB，显存使用率为0.0/32.4GB和0.0/31.9GB。总之，这台电脑的性能和配置都非常不错，难怪两天就卖出去了。看来微软的产品确实有它的魅力所在。

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