企业官网建设流程全解析

工程建设标准化期刊网站,公司网站上的员工风采怎么做,免费制作一个企业网站,施工企业施工生产计划1、概念 我们需要通过推理引擎极致地优化推理的性能#xff0c;所以必不可少需要一个性能分析工具。 本文介绍Nvidia Nsight Systems#xff0c;它时一个低开销的系统级性能分析器。它的核心设计目标是回答一个关键问题#xff1a;“我的应用程序在运行过程中#xff0c;…1、概念我们需要通过推理引擎极致地优化推理的性能所以必不可少需要一个性能分析工具。本文介绍Nvidia Nsight Systems它时一个低开销的系统级性能分析器。它的核心设计目标是回答一个关键问题“我的应用程序在运行过程中时间到底花在了哪里”。Nsight Systems专注于应用程序的行为它通过收集代码在CPU和GPU上的执行细节生成一个跨整个系统的时间线视图让开发者能够清晰地看到线程活动、GPU内核执行、内存拷贝、API调用等事件之间地因果关系和时序关系。2、安装目标在linux服务器上跟踪应用程序的执行在windows上进行可视化分析。下载地址https://developer.nvidia.com/nsight-systems/get-startedWindows安装linux安装Linux安装命令sudo rpm -ivh NsightSystems-linux-cli-public-2025.6.1.190-3689520.rpmLinux端验证成功nsys --version返回结果3、Python版本GPU性能测试python测试代码import torch import time print(Creating tensors on GPU...) x torch.randn(10000, 10000).cuda() y torch.randn(10000, 10000).cuda() print(Performing matrix multiplication...) start time.time() z torch.mm(x, y) torch.cuda.synchronize() end time.time() print(fDone! Time: {end - start:.2f} seconds) print(fResult shape: {z.shape})执行命令日志(vllm_python312) [workiZuf6hp1dkg31metmko4pbZ test]$ nsys profile --tracecuda,nvtx,osrt --outputmatrix_mult_trace --force-overwrite true python test_gpu.py Collecting data... Creating tensors on GPU... Performing matrix multiplication... Done! Time: 0.10 seconds Result shape: torch.Size([10000, 10000]) Generating /tmp/nsys-report-1078.qdstrm [1/1] [100%] matrix_mult_trace.nsys-rep Generated: /data/xiehao/workspace/code/test/matrix_mult_trace.nsys-rep将nsys-rep文件在Windows端通过GUI打开上面的python代码涉及GPU操作的有3部分- x复制到GPU32ms- y复制到GPU31ms- mm操作47ms