一个简单的数据质量检查和汇总工具——Profiler

地址在这里:https://sourceforge.net/projects/dataquality/?source=typ_redirect

可以看看视频介绍,如果用的话直接下来压缩包,解压就可以用(可以需要安装jdk1.8;注意,MAC下使用.sh脚本启动)


可以方便的看到各列的MIN MAX,各值的统计结果,也可以执行SQL等。



本来还想好好试试来着,但是实在是太慢了(实时查询,后台没有做啥优化),就算了,感兴趣的自己去试试把。

我使用的是152w行数据(大概两个月的统计结果)

 

### 如何监控和检查GPU运行状况及性能指标 #### 实时监控工具的选择与应用 对于希望实时了解GPU工作状态的需求,可以选择多种方法和技术手段。一种常用的方式是在终端环境中利用`nvidia-smi`命令行工具来获取即时的硬件信息,这不仅限于利用率还包括显存使用、温度以及功耗等多个方面的重要参数[^2]。 ```bash $ nvidia-smi ``` 上述命令能够提供当前系统内所有NVIDIA GPU的状态概览,适合快速诊断或日常监测场景下的初步评估。 #### 利用专业软件实现更深入的数据收集 为了获得更加详尽且连续性的观测数据,建议采用专门设计用于此目的的应用程序或者库文件来进行长期跟踪记录。这些应用程序往往具备图形界面友好、自动化报表生成功能,并支持导出至第三方平台以便进一步分析处理。例如,在机器学习领域中,很多团队依赖此类工具来辅助优化模型训练过程中的资源调度策略[^1]。 #### 集成开发环境(IDE)内置功能的支持 部分现代编程语言及其对应的集成开发环境提供了嵌入式的性能剖析模块——即所谓的Profiler(分析器),其中就包含了针对GPU特性的专用组件。这类工具有助于开发者深入了解具体到每一帧画面渲染期间发生的事件序列,从而精准定位可能存在的效率低下环节并加以改进[^3]。 #### 自动化脚本助力批量作业管理 当面对大规模集群计算任务时,则可以通过编写Python等高级语言编写的脚本来定期抓取各节点上有关GPU的各项统计数值,并将其汇总整理后存储起来供后续查阅参考。下面给出一段简单的示例代码片段展示如何借助pynvml库完成这一目标: ```python import pynvml as nv nv.nvmlInit() handle = nv.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) info = nv.nvmlDeviceGetUtilizationRates(handle) print(f"GPU Utilization Rate: {info.gpu}%") print(f"Memory Usage Rate: {info.memory}%") nv.nvmlShutdown() ``` 这段代码初始化了NVML库并与指定索引位置处的目标设备建立了连接关系;随后读取出该卡此刻正被占用的比例值并向外界输出显示;最后释放所持有的句柄对象以确保不会造成不必要的开销浪费。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值