这大概是三十岁左右的状态吧

本文探讨了三十岁左右人群面临的多重压力和焦虑,强调了心智带宽的重要性。作者提出通过保持环境觉知、目标觉知、欲望觉知、情绪觉知和闲余觉知来提升自我觉知,从而在压力中保持远见、耐心和行动力,达到心智富足,减少焦虑。

       纵观现代社会,焦虑程度最高的其实还是三十岁左右的成年群体。这个年纪的人之所以焦虑,是因为他们正好处在人生的三个关口:一是上有老下有小,责任关口出现;二是前浪未退,后浪追击,职业关口出现;三是左有钱右有势,比较关口出现。一些人浑浑噩噩地走到这个关口,突然发现家庭责任重大,职业生涯未卜,而自己昔日的同学、同事却已经一骑绝尘。他们猛然惊醒,各种焦虑汹涌而来,心里不断回旋着这样的悲鸣:“来不及了!一切都晚了!怎么也赶不上了!”

       即使下定决心奋起追赶,自己也很容易陷入盲目尝试、乱学一通、急于求成的陷阱,因此,他们在看不到效果的时候就会马上放弃,最终让自己更加焦虑。这种感觉很不好受,究其原因,就是自己陷入了成功稀缺状态,心智带宽急剧降低——既有人生未知的后台程序,又有各种急于实现的多线程任务。在这种状态下,一个人是很难走出来的,因为已经没有资源来支撑他的远见、耐心、行动力和自控力了。

唯有心智富足,方能解忧

        物质条件无法决定我们的命运,真正影响我们的是心智带宽是否富足。有了富足的心智带宽,我们就能在任何环境中拥有支撑自己的远见、耐心、行动力和自控力,在变化的环境中解救自己。那么如何才能获取心智带宽呢?我想,最重要的莫过于保持自我觉知了。对此,我给大家备上五帖觉知“良药”,请各位按需取用。

        第一帖,保持环境觉知,理智选择。对于有些人来说,受影响最大的就是格局和远见。为了在压力环境中尽可能保持较大的格局和远见,我们就需要运用高级元认知能力保持对环境的觉知,因为在无觉知状态下,心智带宽会受到挤压,但在主动觉知状态下,人们就可以承受压力,集中心力做出理性的决定。

        第二帖,保持目标觉知,少即是多。知道自己的人生目标之所以最为重要,是因为它直接决定着我们如何使用自己的心智带宽。《见识》的作者吴军曾说:“很多人认为我是个善于利用时间的高手,问我如何才能同时做更多的事情。事实上,我做事的诀窍恰恰和大家想的相反,就是少做事,甚至不做事。我时常站在一生的高度去审视自己真正要做的是什么,然后打破思维定式,拒绝所有那些即使不去做天也不会塌下来的事情。”

        这正是“少即是多”的真正内涵。知道自己想要什么,才能免于盲目奔波,才能让自己从忙碌中解脱,才有时间使用心智带宽审视自己,把更多的精力集中到最重要的事情上去。

        第三帖,保持欲望觉知,审视决策。对于一部分人来说,当前最大的压力莫过于过多欲望对心智带宽的冲击。早上起床就拿手机体现的是对信息的欲望,囤积物品体现的是对物质的欲望,应酬太多体现的是对社交的欲望,吃得太多体现的是对美食的欲望……每一种欲望的萌发都有可能在心智带宽中添加一条运行程序。

        细心观察我们就会发现,脑子里存在大量任务和念头的时候,往往是我们行动力最弱的时候。所以保持对欲望的觉知,及时地审视它们,是清理自己心智带宽的好办法。我脑袋里一团乱麻的时候,就会坐下来,拿出笔和纸,把心中的念头全部列出来。无论是后台隐藏的,还是前台运行的,只要把它们清晰地列出来并逐一审视,自己立马就会神清气爽,行动力十足。

        真正的行动力高手不是有能耐在同一时间做很多事的人,而是会想办法避免同时做很多事的人。这样的人自然不会把自己的日程安排得太满,无论做学习计划,还是做工作安排,他们都会给自己留足够的闲余,让自己从容地面对每一刻。

        第四帖,保持情绪觉知,谨慎决定。不要在最兴奋的时候做决定,也不要在最愤怒的时候做决定,尤其是重大决定。大喜大悲的时候,我们的心智带宽往往很窄,判断力也很弱。除了极端的情绪,我们也要及时关注平日里恐惧、担忧、紧张、害怕等各种小情绪,并及时将它们清理掉。一个心智带宽富足的人,也会是一个心平气和的人。

        第五帖,保持闲余觉知,自我设限。适当的闲余是我们应对压力和意外的宝贵资源,但是过多的闲余可不是什么好事,如果有大量的金钱,就容易萌生无谓的欲望;有大量的时间,也容易陷入低效的状态。心智带宽虽足,但若不运行有效的人生程序,自然也是白费。

        如果你的人生有如此好运,一切都很富足,不妨想办法给自己设限,适当制造稀缺,以成就自己。

<think>嗯,用户想知道nvitop显示的GPU内存使用率35%是否正常。首先,我需要了解GPU内存使用率的一般情况。通常来说,GPU内存和显存不同,这里的35%应该是指显存的使用率。 根据引用[1]里的信息,用户的AMD GPU型号是gfx11000,可能是专业卡或者消费级显卡。不同应用对显存的需求不同,比如深度学习训练通常需要大量显存,而图形渲染或视频处理可能占用较少。35%的使用率如果出现在训练大型模型时可能偏低,可能模型或数据没有充分利用显存;而如果是轻量级任务,这个数值是合理的。 另外要考虑是否有内存泄漏或后台进程占用显存。用户可以用nvitop检查具体是哪些进程占用了显存,或者使用rocm-smi监控实时状态。引用[2]提到可用物理内存大约5.12GB,如果显存总容量较大,35%可能还有足够剩余,不会影响性能。但如果显存接近满载,可能需要优化模型或数据批次大小。 最后,需要结合具体应用场景判断。比如在推理阶段,显存占用较低正常;训练时可能需要更高。用户应确认当前任务类型,并观察使用率是否稳定。如果有波动或持续增长,可能需要进一步排查。</think>在nvitop工具中显示的GPU内存使用率35%是否正常,需要结合具体场景和硬件配置综合判断: 1. **GPU类型与显存容量** - 根据引用[1]显示您使用的是AMD GPU(gfx11000系列),需确认该显卡的显存总容量。假设是16GB显存,则35%对应约5.6GB使用量 - 不同应用场景的合理使用范围: - 深度学习训练:通常需要占满显存的70%-100% - 图形渲染/视频处理:可能仅占用30%-50% - 轻量级计算任务:可能低于20% 2. **应用场景分析** - 如果正在运行机器学习训练,35%可能偏低,建议检查: - 是否启用了混合精度训练 - 是否合理设置了batch_size - 是否存在显存未释放的问题[^3] - 如果进行普通图形处理,该数值属于正常范围 3. **监控建议** - 持续观察内存使用曲线: $$ \text{显存利用率}(t) = \frac{\text{已用显存}(t)}{\text{总显存}} \times 100\% $$ - 使用`rocm-smi`命令验证数据一致性[^1] - 检查是否存在内存泄漏(持续线性增长) 建议执行以下诊断命令: ```bash rocm-smi --showmeminfo # 查看显存详细信息 nvitop -m full # 查看完整内存占用进程列表 ``` 若出现以下情况需引起注意: - 可用显存(Free)持续减少[^2] - Cached Kernel内存异常增长 - 多个进程竞争显存资源 [^1]: AMD GPU信息来自ROCm系统管理接口输出 [^2]: 内存状态参考Linux内存管理机制 [^3]: FrameBuffer内存管理机制影响显存分配
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