volatile说明-并发(转载)

本文深入探讨了Java中volatile关键字的使用场景、原理及作用,重点解释了它如何避免多线程环境下变量不一致的问题,并通过实例展示了其在同步变量上的应用。此外,文章还阐述了volatile关键字在实际开发中的重要性和常见误解。

书上也有一段话

基本上,如果一个域可能会被多个任务同时访问,或者这些任务中至少有一个是写入任务,那么你就应该讲这个域设置为volatile的。如果你将一个域设置为volatile,那么它就会告诉编译器不要执行任何移除读取和写入操作的优化,这些操作的目的是用线程中的局部变量维护对这个域的精确同步。


以下转自http://blog.youkuaiyun.com/blueheart20/article/details/1591874

在Java中设置变量值的操作,除了long和double类型的变量外都是原子操作,也就是说,对于变量值的简单读写操作没有必要进行同步。这在JVM 1.2之前,Java的内存模型实现总是从主存读取变量,是不需要进行特别的注意的。而随着JVM的成熟和优化,现在在多线程环境下volatile关键字的使用变得非常重要。在当前的Java内存模型下,线程可以把变量保存在本地内存(比如机器的寄存器)中,而不是直接在主存中进行读写。这就可能造成一个线程在主存中修改了一个变量的值,而另外一个线程还继续使用它在寄存器中的变量值的拷贝,造成数据的不一致。要解决这个问题,只需要像在本程序中的这样,把该变量声明为volatile(不稳定的)即可,这就指示JVM,这个变量是不稳定的,每次使用它都到主存中进行读取。一般说来,多任务环境下各任务间共享的标志都应该加volatile修饰。 

在实际工作中很少有用到volatile这个关键字,今天在看一段开源代码时碰到它,查了一下它的用法 :

    用在多线程,同步变量 线程为了提高效率,将某成员变量(如A)拷贝了一份(如B),线程中对A的访问其实访问的是B。只在某些动作时才进行A和B的同步。因此存在A和B不一致的情况。volatile就是用来避免这种情况的。
     volatile告诉jvm, 它所修饰的变量不保留拷贝,直接访问主内存中的(也就是上面说的A)


其他参考

http://blog.youkuaiyun.com/ns_code/article/details/17101369

http://blog.youkuaiyun.com/xymyeah/article/details/3193187


<think> 嗯,用户想了解Volatile GPU-Util显示的具体是什么信息。这个问题其实涉及到GPU监控指标的核心概念。用户引用的两个资料虽然提到了现象和工具,但没解释本质。 从专业角度看,需要拆解三点:首先是"Volatile"这个形容词的技术含义——它特指采样周期内的瞬时值,而非稳定状态值。其次是"GPU-Util"的构成,根据NVIDIA官方文档,这个数值本质上是SM(流式多处理器)的繁忙程度测算。最后要区分"没有进程但Util高"的特殊情况,这通常与驱动轮询或后台管理任务有关。 上次回答时已经提到过显卡硬件架构层面的SM活动原理,这次可以更聚焦在监控数据的生成机制上。用户似乎对底层监控逻辑感兴趣,可能需要补充说明采样原理:nvidia-smi默认每1秒采集一次数据,而Util百分比是上一采样周期内至少有一个SM活跃的时间占比。 注意到用户引用的链接里提到了瓶颈分析工具,虽然这不是当前问题的重点,但后续可能会涉及。如果用户追问利用率优化,就需要引入kernel并发执行、内存带宽占用等更深入的概念了。不过当前回答应该保持聚焦,避免信息过载。 用户身份推测是深度学习工程师或系统管理员,提问很精准。ta特意区分了"显示的信息"而非"数值高的原因",说明需要概念澄清而非故障排除。不过提前准备些延伸知识点也好,比如解释这个数值和显卡功耗状态的关系——当GPU进入P8休眠状态时,瞬间唤醒就会产生脉冲式Util峰值。 </think> `Volatile GPU-Util`(在`nvidia-smi`命令中显示)反映的是**GPU计算核心(SM)在采样周期内的实际工作时间占比**,是衡量GPU计算资源利用率的直接指标。其核心含义如下: --- ### 核心解读: 1. **计算单元活跃度** `Volatile GPU-Util` 表示在采样间隔内(通常为1秒),GPU的**流式多处理器(Streaming Multiprocessors, SM)** 执行计算任务的时长占比。 - 例如:数值`70%`表示过去1秒内,GPU有700毫秒处于**执行计算指令**的状态。 2. **"Volatile"的含义** "Volatile"强调该数值是**瞬时值**而非平均值,会随GPU负载快速波动。若GPU在采样间隔内多次启停计算任务,即使无持续负载,也可能显示高利用率(如短时爆发的计算任务)。 3. **与进程的关系** - ✅ **有高Util但无用户进程?** 可能由以下原因导致: - **后台管理任务**:驱动层任务(如内存清理、状态监控); - **内核态操作**:GPU被内核调度程序短暂占用(无需用户进程); - **采样误差**:采样周期内出现瞬时计算任务(如中断处理)。 - *引用案例中的情形可能属于此类[^1]。* - ❌ **低Util ≠ 无计算任务** 任务可能因内存带宽限制、同步等待而阻塞,此时SM闲置导致Util降低。 --- ### 与其他指标的关系: | **指标** | **反映内容** | **与Util的关联** | |------------------------|----------------------------------|--------------------------------------| | `GPU-Util` (Volatile) | SM计算核心繁忙程度 | **直接核心指标** | | `Memory-Usage` | 显存占用大小 | 显存高≠计算忙(如数据预加载) | | `Power Draw` | 实时功耗 | 计算密集型任务通常伴随高功耗 | | `Temperature` | GPU核心温度 | 持续高Util会推升温度 | --- ### 典型场景分析: 1. **深度学习训练** - 理想状态:Util持续接近100%(SM充分并行计算) - 瓶颈预警:Util周期性波动 → 可能受CPU数据加载或IO延迟影响[^2]。 2. **无进程但Util高** ```bash # 排查隐藏进程的命令 nvidia-smi --query-compute-apps=pid,process_name,used_memory --format=csv ``` - 若输出为空,则高Util可能源于驱动层活动(如GPU状态维护)。 3. **优化方向** - **提高Util**:增大batch size、优化数据流水线(如`tf.data`/`DataLoader`的预加载) - **降低波动**:使用异步IO、内存 pinned 传输减少等待。 --- ### 总结: > `Volatile GPU-Util` 本质是 **GPU计算核心的时间利用率**,数值高低直接体现SM是否在"干活"。但需结合显存、功耗等指标综合诊断——高Util未必代表高效,低Util也可能是系统瓶颈所致。
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