[资源占用] CPU GPU

CPU

查看基础信息

命令：lscpu

CPU(s):              24
On-line CPU(s) list: 0-23
Thread(s) per core:  2   # 每个核的线程数
Core(s) per socket:  12  # 每个座的核数
Socket(s):           1
1
2
3
4
5

所以上面表示服务器CPU是24核。

查看程序对CPU的占用情况

命令： top

  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  **%CPU**  %MEM     TIME+ COMMAND  
   1400 root      20   0  558160  15340   4108 S   1.0   0.4  31:57.74 barad_a+ 
   1287 root      20   0  982100  67180  29024 S   0.7   1.9  48:55.26 YDServi+ 
     11 root      20   0       0      0      0 I   0.3   0.0   4:35.21 rcu_sch+ 
1
2
3
4

其中如果CPU占用率为160%，表示占用了2个CPU，但是我们有24个，所以资源够用。

限制CPU

reference：
https://geek-docs.com/python-samples/python-utility_script_and_system_manage/python-putting_limits_on_memory_and_cpu_usage.html

GPU

查看基础信息

命令： lspci | grep -i vga

查看程序对GPU的占用情况

nvidia可以用命令： nvidia-smi

禁用GPU

对于模型推理的程序，可以禁用GPU，只用CPU进行推理。
在python代码中加入：
import os
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “-1”

限制使用GPU（tensorfow）

import tensorflow as tf
conf = tf.ConfigProto()
conf.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction=0.1  # 占用的百分数
session = tf.Session(config=conf)
1
2
3
4

reference: https://www.codenong.com/55531944/

memory

查看基本信息

命令： cat /proc/meminfo
显示：

MemTotal:        8024328 kB
MemFree:         3007456 kB
MemAvailable:    4911184 kB
Buffers:           94636 kB
Cached:          2464528 kB
1
2
3
4
5

可以看到总内存为8GB。

节省内存

reference：
https://blog.csdn.net/PolarisRisingWar/article/details/124445212
https://www.jb51.net/article/167344.htm

代码后台运行

命令：
nohup python ./webapi.py >/dev/null 2>&1 &
description：
nohup运行命令可以使运行的命令永久的执行下去，和用户终端没有关系，可以在你退出帐户/关闭终端之后继续运行相应的进程。例如我们断开SSH连接并不会影响他的运行(注意：nohup没有后台运行的意思，&才是后台运行)
&是指在后台运行，当用户退出(挂起)、关闭终端的时候，后台运行的这条命令也会退出
/dev/null表示垃圾桶的意思，类似windows的回收站
2表示错误输出，1表示标准输出，>表示重定向
所以2>&1连起来就是：将错误输出重定向到标准输出

查询进程

ps -aux | grep xxx.py   # 查询***进程的详细信息；
1