资源占用

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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

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+

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)

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

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;

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