A lot of times while playing games like (Overwatch, Valorant, Modern Warfare 3) I get spikes in CPU wait GPU time (30+ms), random crashes, fps drops etc. I have everything on Adrenaline set to default and HYPR-RX at default settings. Labels Labels: CPU wait time ...
CPU Time & CPU Wait Time & CPU 利用率 CPU Time就是一次请求中,实际用到计算资源。CPU Time的消耗是全流程的,涉及到请求到应用服务器,再从应用服务器返回的全过程。实际上这取决于你的计算的复杂度。 CPU Wait Time是一次请求过程中对于IO的操作,CPU这段时间可以理解为空闲的,那么此时要尽量利用这些空闲时间...
Temp:GPU的温度(GPU温度过高会导致GPU的频率下降) Perf:GPU的性能状态,从P0(最大性能)到P12(最小性能),图上是:P0 Persistence-M:持续模式的状态,持续模式虽然耗能大,但是在新的GPU应用启动时花费的时间更少,图上显示的是:off Pwr:Usager/Cap:能耗表示,Usage:用了多少,Cap总共多少 Bus-Id:GPU总线相关显示,...
如果CPU在满负荷运行,应该符合下列分布, User Time:65%～70%, us过大,说明有用户进程占用很多cpu时间,需要进一步的分析其它软硬件因素。 System Time:30%～35%,sy过大,说明系统管理方面花了很多时间,说明该系统中某个子系统产生了瓶颈,需要进一步分析其它软硬件因素。 User Time+System Time ,合理值范围是 60-...
0.0%wa【wait】— IO等待占用CPU的百分比 0.0%hi【Hardware IRQ】— 硬中断占用CPU的百分比 0.0%si【Software Interrupts】— 软中断占用CPU的百分比 第四行,内存状态 13190016+total, 12436525+free, 1572736 used, 5962168 buff/cache【缓存的内存量】
help='how many batches to wait before logging training status') parser.add_argument('--save-model', action='store_true', default=False, help='For Saving the current Model') args = parser.parse_args() use_gpu = args.use_gpu torch.manual_seed(args.seed) ...
CPUTime = 1144049(user) + 459555(nice) + 789659(system) + 4887508(idle) + 6606(iowait) + 491(irq) + 47150(softirq) + 0(steal) + 0(guest) + 0(guest_nice) 采样两个时间点的系统CPU,得出CPUTime1和CPUTime2 CPUTime1 = user1 + nice1 + system1 + idle1 + iowait1 + irq1 + so...
总的CPU时间 cpu_time = user + system + nice + idle + iowait + irq + softirq 然后,通过如下命令获取单个PID的CPU时间: 输出中第一列为PID,第14、15列分别为: utime=2507,该任务在用户态运行的时间,单位为jiffies stime=951,该任务在核心态运行的时间,单位为jiffies 该PID的CPU时间 pid_cpu_time...
$ pidstat-w-u108:06:33UIDPID%usr%system%guest%wait%CPUCPUCommand08:06:3401048830.00100.000.000.00100.000sysbench08:06:340263260.001.000.000.001.000kworker/u4:208:06:33UIDPIDcswch/s nvcswch/s Command08:06:340811.000.00rcu_sched08:06:340161.000.00ksoftirqd/108:06:3404711.000.00hv_balloon08:06:3401...
上面的simpleperf是个对于所有android系统不用root不用特殊工具就能得到的一种通用的函数开销分析,在android sdk下有个systrace,可以得到除CPU函数占用外的另外一些信息,包括比较有用的cpu-gpu trace,线程的工作状况等,也可以用来代替studio里面的线程工作查看功能。具体用法是,首先它的完整文档可以参考 ...