我正在尝试优化应用程序上的几个瓶颈,该应用程序应该运行在各种各样的CPU和架构上(其中一些非常接近嵌入式设备).
然而,由于我的CPU速度,我的分析器的结果并不是很重要.有没有办法(最好是在Windows或Mac OS X下)限制我的CPU速度以进行性能分析？
我曾考虑使用虚拟机,但没有发现任何具有此类功能的虚拟机.
每当引导程序加载操作系统时,可能只有一个程序流处于活动状态,对吧？这意味着,一个处理器保存指令指针并执行它在EIP寄存器指向的位置处发现的命令.此时,系统如何开始利用更多进程和/或线程(没有用户态线程,但是cpu线程)？
有没有办法读取CPU缓存内容？架构适用于ARM.
我使一系列地址无效,然后想确定它是否无效.虽然我可以读取和写入地址范围,无论是否有无效和检查失效,我想知道是否可以读取缓存内容
谢谢!!
计算机如何在最低级别向屏幕绘制任何内容(没有关于外部库,如X11)？是否应该有汇编命令来执行此操作？CPU如何控制屏幕上显示的内容？
在编写64位程序时,源代码的实际差异是什么？比如只是组装不同？它不像64位版本的C++.如果它比编译器上的选项简单,那么更多的程序本身不是64位？如果32位与64位CPU的唯一区别是寄存器大小,我看不出它如何影响程序(除了能够处理更多内存).
单个CPU处理单元和GPU单个处理单元有什么区别？
我在互联网上出现的大多数地方都涵盖了两者之间的高层差异.我想知道每个指令可以执行什么,它们的速度有多快以及这些处理单元如何集成到竞争架构中？
这似乎是一个答案很长的问题.所以很多链接都很好.
编辑:
在CPU中,FPU运行实数操作.在每个GPU核心中执行相同操作的速度有多快？如果快,那为什么它快？
我知道我的问题非常通用,但我的目标是回答这些问题.
我很难理解为什么GPU和CPU速度与小尺寸网络相似(CPU有时更快),并且GPU在更大尺寸的网络上更快.问题底部的代码在i7-6700k上以103.7s运行,但是当使用tensorflow-gpu时,代码在29.5秒内运行.
但是,当我训练一个拥有100个隐藏神经元的网络时,而不是像下面的例子中的1000个,使用GPU时大约需要20秒,使用CPU时大约需要15秒.
我读到另一个堆栈溢出答案,CPU-> GPU传输需要很长时间,我假设这是参考在GPU上加载数据示例.
有人可以解释为什么会发生这种情况,并可能引用我可以为最大化速度而做出的代码中的一些变化吗？
import numpy as np
import tensorflow as tf
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.utils import np_utils
from keras.layers.core import Dense, Activation, Flatten, Dropout
from sklearn.preprocessing import normalize
## Importing the MNIST dataset using Keras
from keras.datasets import mnist
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()
# reshape for vector input
N, x, y = X_train.shape
X_train = normalize(np.reshape(X_train, (N, x * y)))
N, x, y = X_test.shape
X_test = normalize(np.reshape(X_test, (N, x * y))) …由于我是初学者，我提前道歉。我正在尝试使用 xgb 和 XGBclassifier 使用 XGBoost 进行 GPU 与 CPU 测试。结果如下：
passed time with xgb (gpu): 0.390s
passed time with XGBClassifier (gpu): 0.465s
passed time with xgb (cpu): 0.412s
passed time with XGBClassifier (cpu): 0.421s
我想知道为什么 CPU 的性能似乎不比 GPU 好。这是我的设置：
** 还尝试使用通过 pip 从预先构建的二进制轮子安装的 xgboost 版本：同样的问题
这是我正在使用的测试代码（从这里提取）：
param = {'max_depth':5, …我相信 crashpad_handler 创建并上传崩溃报告，并且有多种软件可以使用它。就我而言，它来自 VS 代码，位置：
/Applications/Visual Studio Code.app/Contents/Frameworks/Electron Framework.framework/Resources/ crashpad_handler
我从未见过如此高的 CPU 消耗，我的 Macbook Air 变得非常嘈杂。
我很想删除“crashpad_handler”unix 可执行文件，但是，我担心将来如果我的程序崩溃，我可能无法从技术支持获得帮助，因为我的崩溃报告都不会被上传。
这似乎是一个很常见的问题，但是，我在这里没有看到任何与此相关的帖子。
请建议我如何一劳永逸地解决这个问题（不仅仅是在活动监视器中强制退出它，因为我每次都必须这样做）。
谢谢。
如何在 GPU 上训练 XGBoost 模型但在 CPU 上运行预测而不分配任何GPU RAM？
我的情况：我tree_method='gpu_hist'用 Python 创建了一个 XGBoot 模型 ( ) predictor='cpu_predictor'，然后在 GPU 上训练它，然后将其保存（pickle）到磁盘，然后从磁盘读取模型，然后用它进行预测。
我的问题：一旦模型开始进行预测，即使我在 CPU 上运行它，它仍然会分配一些少量的 GPU RAM（大约 289MB）。这是一个问题，原因如下：
那么，如何告诉 XGBoost 不分配任何GPU RAM 并仅使用 CPU 和常规 RAM 进行预测呢？
非常感谢您的帮助！