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  • windows系统下,默认只能够查看进程的使用情况而不能查看线程的详细信息,使用此工具能够查看所有的线程的详细信息
  • windows下只能查看进程的cpu占用率,要查看线程的cpu占用率要借助其他的工具,微软提供的 Process Explorer v15.3 下载地址http://technet.microsoft.com/en-us/sysinternals/bb896653.aspx 下载后解压运行即可: ...

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    在windows下只能查看进程的cpu占用率,要查看线程的cpu占用率要借助其他的工具,微软提供的 Process Explorer v15.3

    下载地址http://technet.microsoft.com/en-us/sysinternals/bb896653.aspx
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    1、查看进程的CPU的占用率:
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    2、进程内线程的CPU占用率:
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    3、把CPU占用过高的java进程PID导出快照:

    jstack -l 10564 > c:/10564.stack
    

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    4、把线程TID转换成16进制,因为用jstack导出的信息里线程对应的TID是16进制的。而我们得到的线程编号TID是十进制的:
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    5、在 c盘的10654.stack文件中查找2C68,定位到问题代码的源码行号:
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  • 进行深度学习时,发现电脑CPU占用率太高,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、磁盘的占用率情况 2、查看GPU占用率 (1)打开cmd窗口(win+R,再输入cmd) ...

    1、CPU利用率

    进行深度学习时,发现电脑CPU占用率太高,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、磁盘的占用率情况

     

    2、查看GPU占用率

    (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

    (3)将文件拖入cmd窗口,就可以显示GPU信息。发现:GPU利用率很低,不到5%。

    第一行是版本信息,第二行是标题栏,第三行就是具体显卡信息了。

    GPU:编号,0

    Name:显卡名,NVS 4200M

    TCC/WDDM:WDDM

    Fan:风扇转速,这里N/A,应该是没转

    Temp:显卡温度,这里是66摄氏度

    Perf:性能状态,congP0-P12,P0性能最大,P12最小,这里是P0

    Pwr:能耗,Usage是使用量,Cap是总量

    BusId:涉及GPU总线

    Disp.A:表示GPU的显示是否已经初始化

    Memory-Usage:显存使用率,这里才用很少,5%不到

    CPU-Util:GPU利用率

    Compute M:计算模式

     

    (参考文章:https://blog.csdn.net/Cloudox_/article/details/78651637

    (4)用GPU-Z工具查看GPU使用情况:发现负载为0

    ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    综合nvidia-smi.exe和GPU-Z发现GPU没有执行

     

    3、查看GPU没有执行的原因

    >>> import tensorflow as tf
    >>> sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
    2018-05-17 15:25:30.744860: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1356] Found device 0 with properties:
    name: NVS 4200M major: 2 minor: 1 memoryClockRate(GHz): 1.62
    pciBusID: 0000:01:00.0
    totalMemory: 1.00GiB freeMemory: 826.13MiB
    2018-05-17 15:25:30.745094: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:1406] Ignoring visible gpu device (device: 0, name: NVS 4200M, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 2.1) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.0.
    2018-05-17 15:25:30.746883: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:923] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
    2018-05-17 15:25:30.747687: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:929]      0
    2018-05-17 15:25:30.748385: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:942] 0:   N
    Device mapping: no known devices.
    2018-05-17 15:25:30.750654: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\direct_session.cc:284] Device mapping:Ignoring visible gpu device (device: 0, name: NVS 4200M, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 2.1) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.0.
    2018-05-17 15:25:30.746883: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:923] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
    2018-05-17 15:25:30.747687: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:929]      0
    2018-05-17 15:25:30.748385: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device.cc:942] 0:   N
    Device mapping: no known devices.
    2018-05-17 15:25:30.750654: I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\common_runtime\direct_session.cc:284] Device mapping:

    信息提示:电脑gpu设备cuda计算能力为2.1,但gpu加速需要的最小cuda计算能力为3.0。

    搜索查看https://blog.csdn.net/wyx100/article/details/78473732?locationnum=7&fps=1?%3E这篇文章也说到,cuda计算能力要达到3.0以上,才能进行gpu加速。否则会自动调用cpu进行计算。

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  • qslice是一个win2000的工具包,能分析进程的cpu占用率,我们用于分析oracle的性能 这是绿色的软件无需安装。 我们经常会碰到oracle的CPU占用居高不下,无法快速定位到问题SQL,就需要这个神器:qslice。 ...

    前言:

    qslice是一个win2000的工具包,能分析进程的cpu占用率,我们用于分析oracle的性能 

    这是绿色的软件无需安装。

     

     

     

    我们经常会碰到oracle的CPU占用居高不下,无法快速定位到问题SQL,就需要这个神器:qslice。

     

     

     

    分析过程:

    1、进入qslice,打开oracle进程,双击进入

     

     

     

     

     2、最大化弹出的窗口,发现连接Oracle的子线程在跳动。

     

     

     3、观察几分钟,揪出频繁出现的TID:1640

     

     

    4、此时就可以按1640查询到问题SQL了

    SELECT
    sql_text
    FROM v$sqltext a
    WHERE (a.hash_value, a.address) IN (
    SELECT DECODE (sql_hash_value,
    0, prev_hash_value,
    sql_hash_value
    ),
    DECODE (sql_hash_value, 0, prev_sql_addr, sql_address)
    FROM v$session b
    WHERE b.paddr = (SELECT addr
    FROM v$process c
    WHERE c.spid = TO_NUMBER ('1640', 'xxxx')))
    ORDER BY piece ASC
    

      

    5、qslice已经无法从微软官网下载了,附上qslice的下载链接

    http://files.cnblogs.com/files/pcsky/qslice.rar

    转载于:https://www.cnblogs.com/pcsky/p/6248934.html

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  • adb shell top -m 1 -- 显示排名第一的应用 ...PID PR CPU% S #THR VSS RSS PCY UID Name  6063 1 39% S 52 1207076K 216164K fg u0_a406 com.yanmai.ymgame.uc PID:进程

    adb  shell top   -m 1  -- 显示排名第一的应用


    PID PR CPU% S  #THR     VSS     RSS PCY UID      Name
     6063  1  39% S    52 1207076K 216164K  fg u0_a406  com.yanmai.ymgame.uc



    PID:进程在系统中的ID

    CPU% - 当前瞬时所以使用CPU占用率

    #THR - 程序当前所用的线程数

    UID - 运行当前进程的用户id

    Name - 程序名称Android.process.media

    VSS - Virtual Set Size 虚拟耗用内存(包含共享库占用的内存)
    RSS - Resident Set Size 实际使用物理内存(包含共享库占用的内存)
    PSS - Proportional Set Size 实际使用的物理内存(比例分配共享库占用的内存)
    USS - Unique Set Size 进程独自占用的物理内存(不包含共享库占用的内存)

    一般来说内存占用大小有如下规律:VSS >= RSS >= PSS >= USS

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  • windows下只能查看进程的cpu占用率,要查看线程的cpu占用率要借助其他的工具,我这里用的是微软提供的 Process Explorer v15.3 下载地址http://technet.microsoft.com/en-us/sysinternals/bb896653.aspx 下载后...
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