存在的就是合理的,发生的即是必然的。

本文探讨了对与错的概念,从个体主观判断到客观社会认同之间的差异,以数学考试、拾金不昧为例说明主观正确与客观认可的关系,并通过自然因素与人类行为的视角阐述了存在的合理性与发生的必然性。

笔者有时候会想,什么是对,什么是错?对于追求某一件事情之前首先会考虑,为什么我要做这件事情。


所以经过自我分析和生活周边环境的总结。我认为,对于一个人来,这是在站在个体的角度上说。什么是对的? 就是你自己觉得是对的,它就是对的。不过这个只是你自己的想法。主观上的正确,不代表客观上也受到了别人的认可。


就拿每个人都经历过的考试来讲吧。

当有一道数学题  1+1=?  如果你想得分那你肯定是会填上 2  

那为什么填上 2 就是正确的,这是因为在数学层次的客观上 1+1=2  这是被大家所公认的。就是因为被公认了之后,如果你填上这个答案之后,你得到了好处(成绩加分),然而人的天性中会有对好处的追求,所以你才会填上这个答案。  

对于拾金不昧的人

我们知道世界上有很多拾金不昧的人。那么这些人他们不把钱自己拿来花,而是还给失主。 这也是主观是的判断。   每个人都有一套主观上判断正误的准则。而且这是与生俱来的。拾金不昧的人,它天生就有这种品质。如果他把这笔钱拿来自己花了。那么他肯定会受到内心的谴责,而且这种谴责的弊远远大于那笔钱所带给他的利;所以拾金不昧的人他的把钱还给别人,这对于他来说没有失去什么。反而获得荣誉感,心情也舒畅了。这一切都是天生催生出来的。


看了外国一些挑战自然地人。人类认为自己在挑战自然,征服自然,例如登山 但是却往往忽略了。人之所以会有这种想法。是与生俱来的跟受到周围环境的影响。而周围环境也是自然元素。例如今天天气比较好 有一群好朋友要去爬山。而且恰恰你也想去爬山,一切的种种都是由于各个自然因素构成。我们经常会听到人为因素。其实站在自然的角度,世界一切都是自然因素。就想当年的哥白尼推翻了地心说。 站在地球上,那时客观上人认为地球是宇宙的中心,但是过我们换一个角度看待问题,例如站在月球上面,问题便直观易见。所以呢。人类人为自己可以做自己想做的事情。例如:有一个人,想要喝水,那么在身边有水的情况下。他当然是想喝就喝了。这时候这个人会认为,这个是由他自己控制的。其实不是,首先为什么这个人会想要喝水呢? 萌发这个喝水的念头的起源在哪里?还是刚刚那个问题。这些都是自然因素,人类从未控制过自然。人类本身属于自然地一部分。在一大然这个整体中与其他物质一样,不断的变换。而这种变化的发生是必然的,这是由于自然各个因素触发而生的,即其发生有绝对的起源。

所以说  存在的就是合理的,发生的即是必然的。






    我某一个网上视频上看过某个CEO说过:   存在的不一定就是合理的。


当时这位CEO是举了这样一个例子 

“生活中有很多人闯红绿灯,这是存在的,但是这个并不是合理的。”当时笔者听了之后感觉有道理。

但是有一点就是,这里的不合理,完全是站在人类的角度去看待这个问题。

对于那个闯红灯的人,首先分析,为什么这个要闯红灯?  如果这个人再慢3分钟上班就迟到了。 迟到扣掉了工资的一半,然而这时看了马路上没有车开过来。如果等红灯要2分钟肯定迟到。此时这个人会根据周边情况的判断,结果的出一个结论,闯与不闯,前者带来的好处相比后者多一点。于是就闯了。我们说对于人。只有认为是对的才去做。这个是天性。 于是对于这个人,闯红灯在他的这件事情中的觉得是正确的。 但是站在其他过往的司机的角度,这种行为是错误的。  为什么同一件事情在主观上有两种截然不同的答案呢?   此时,由于这个人闯了红灯,司机要留意一点,生怕撞到了。要对车辆进行减速。为什么司机会觉得这种做法是错误的呢? 因为这种做法对于司机不但没有好处,而又造成了麻烦。于是司机觉得这种做法是不对的。而且这种做法对于其他不闯红灯的过马路者来说也是错误的,为什么呢?你说一个大家一起过马路,我闯红灯,我既没有给你带来什么好处,也没损害到你什么,为什么你会认为我是错误的呢? 那些不会闯红灯的首先就是否定的闯红灯的正确性之后才会等绿灯。就像我们刚刚说的,一个人为什么会做这一件事情,因为就他个人而言,这件事情是正确的。就像有一类人是  宁我负天下人,也不愿天下人负我。   在客观上面我们说着是一种错误的想法。但是一个人为什么会说出这样的话出来的。就是因为他认为是正确的。 而他判断的准则就是天生的习性。(DNA的构成)这个人的判断事物准则,一直都是在遵循着天生而来的习性。换一个更高的层次,对于自然。没有什么正确与不正确。对于存在的就是合理的,而对于人类来说,在判断事物的时候,则是对利益的衡量之后做出决策的。因为每一个对利益的认识不同(天生的性质),有些人看重金钱,有些人看重感情。所以我们有时候在批判别人正确与否是站在自己的角度上去看待问题。即便你觉得是站在主观上去看待问题,实质上还是没有走出主观角度。


对于自然,存在的就是合理的。即上面那个闯红灯的人,是合理的, 那个司机觉得那个闯红灯的人的做法的错误,这也是合理的,而上面所说的合理,是站在整个自然角度上看待问题。

暂时分析到这个地方。大家如果有什么观点,提出来,讨论了讨论。

<think>我们分析的目标是判断两个进程(PID 133405 和 135783)在 GPU 0 上是否满线程工作,以及是否存在线程资源抢占。 根据 nvidia-smi 的输出,GPU 0 的 GPU-Util 为 99%,说明整体计算利用率很高。但我们需要更细致地分析每个进程的情况。 关键点: 1. 满线程工作:指进程的 GPU 计算单元(SM)被充分使用,通常表现为高且持续的 GPU 利用率(GPU-Util)和较高的流处理器(SM)占用率。 2. 线程资源抢占:如果两个进程同时在 GPU 上运行,它们会共享 GPU 的计算资源。如果两个进程都试图使用超过 GPU 可提供的计算资源,就会发生抢占,导致每个进程的实际利用率下降。 然而,nvidia-smi 的输出并没有直接给出每个进程的 GPU-Util(即每个进程对计算核心的占用率)。它只给出了每个进程的显存占用和整个 GPU 的利用率。 因此,我们需要借助其他工具或方法来进一步分析: 方法一:使用 `nvidia-smi dmon` 或 `nvidia-smi pmon` 来监控每个进程的 GPU 使用情况。 例如: - `nvidia-smi pmon -i 0` 可以监控 GPU 0 上每个进程的 SM 利用率(以百分比形式显示,但注意:这个百分比是相对于整个 GPU 的利用率?还是该进程占用的比例?实际上,`pmon` 输出的 `sm` 列表示该进程在 GPU 上的流处理器占用率,但注意这个值可能是该进程占用的 SM 比例,多个进程的占用率之和不能超过 100%。) 方法二:使用 `nvtop`(一个类似 htop 的 GPU 监控工具)可以更直观地看到每个进程的 GPU 利用率。 但是,根据已有的信息,我们可以做如下推理: 1. 整个 GPU 0 的 GPU-Util 为 99%,说明计算单元几乎被充分利用。 2. 有两个进程(133405 和 135783)以及多个其他进程(如 CLF 环境的多个 python 进程)在 GPU 0 上运行。但注意,其他进程的显存占用较小(416MiB 到 556MiB),而这两个进程显存占用很大(20GB 左右),并且 GPU 0 的总显存占用为 44224MiB(约44.2GB),这两个进程占用了大部分显存(20.8GB + 20.2GB ≈ 41GB),其他进程总共占约3GB。 3. 由于 GPU 0 的 GPU-Util 为 99%,说明计算单元几乎被占满。那么,这两个大显存进程很可能就是主要计算任务,它们应该占用了大部分计算资源。 4. 但是,我们无法直接知道这两个进程各自的 GPU 利用率是多少。如果两个进程都在全力运行,那么它们的计算利用率(SM 占用率)之和应该接近 100%。但如果其中一个进程因为某些原因(如等待数据)而暂停计算,那么另一个进程可能会占据全部计算资源。 5. 引用[1]和[3]提到:当 GPU-Util 出现跳动(如0%,20%,70%,95%,0%)时,说明存在数据瓶颈(CPU到GPU的数据传输跟不上)。而当前 GPU 0 的 GPU-Util 是稳定的 99%,说明没有明显的传输瓶颈,计算是持续的。 因此,我们可以初步判断,这两个进程(或者至少其中一个)正在充分利用 GPU 的计算资源。但是,要判断每个进程是否满线程工作,以及是否存在抢占,我们需要每个进程的 SM 占用率。 如何获取每个进程的 SM 占用率? - 使用 `nvidia-smi pmon` 命令,它会显示每个进程的 `sm`(流处理器占用百分比)和 `mem`(显存占用百分比)。注意,这里的 `sm` 百分比是相对于整个 GPU 的计算能力而言的,所以两个进程的 `sm` 百分比之和不能超过 100%。 例如,运行: nvidia-smi pmon -i 0 -s m -c 1 输出示例(假设): # gpu pid type sm mem command # Idx # C/G % % name 0 133405 C 50 25 python 0 135783 C 49 25 python 如果两个进程的 `sm` 百分比加起来接近 100%,那么说明两个进程都在满负荷运行,并且没有明显的抢占(因为 GPU 的计算资源被两个进程几乎平分了)。如果其中一个进程的 `sm` 百分比很高(比如90%),另一个很低(比如5%),那么说明第一个进程几乎独占了 GPU 计算资源,而第二个进程可能因为某种原因没有充分利用。 另外,注意 GPU 的时间片调度:如果两个进程都要求100%的计算资源,那么 GPU 会进行时间片轮转,这样每个进程只能得到大约50%的利用率(在两者优先级相同的情况下)。所以,如果两个进程的 `sm` 百分比都在50%左右,并且整个 GPU 的 GPU-Util 为99%,说明它们并行运行,共同占满了 GPU。 结论:在 GPU-Util 为 99% 的情况下,两个进程很可能都在高效运行,但具体每个进程的利用率需要进一步用 `pmon` 等工具查看。 关于第二个问题:若 GPU 利用率(GPU-Util)之和不超过 100%,是否意味着没有线程资源抢占? - 注意:整个 GPU 的 GPU-Util 只有一个值(99%),这个值表示整个 GPU 计算单元的利用率。它并不等于两个进程的利用率之和(因为整个 GPU 的利用率就是所有进程共同使用的结果)。 - 实际上,GPU 的利用率不可能超过100%。如果两个进程的 SM 占用率之和超过100%,那是不可能的,因为 GPU 的总计算资源是100%。所以,进程之间的资源抢占表现为:当两个进程同时运行时,每个进程只能获得部分计算资源(比如各50%),而如果只有一个进程运行,它可以获得接近100%的资源。 因此,如果两个进程的 SM 占用率之和接近100%,说明没有空闲资源,也没有发生严重的资源抢占(因为两个进程都得到了它们所能得到的最大资源,即平分)。如果两个进程的 SM 占用率之和远小于100%,说明两个进程都没有充分利用 GPU,或者存在其他瓶颈(如数据加载)。 所以,要判断是否有资源抢占,我们需要看每个进程的 SM 占用率。如果每个进程的占用率都很高(比如都接近50%),那么说明它们都在高效运行,并且共享了 GPU 资源。如果其中一个进程的占用率远低于预期(比如它需要100%但只得到20%),而另一个进程得到了80%,那么说明发生了资源抢占(第一个进程被第二个进程抢占了资源)。 但是,在 GPU 上,多个进程是分时间片运行的,所以严格来说,同时运行多个进程必然存在资源分配(即“抢占”),但这里的抢占是正常的调度。我们通常所说的“资源抢占”是指一个进程因为另一个进程的存在而无法获得足够的计算资源,导致其性能下降。 因此,我们需要比较两个进程在单独运行时和同时运行时的表现。如果同时运行时,每个进程的迭代速度(如每秒处理的样本数)下降到单独运行时的50%左右,那么说明它们公平地分享了 GPU 资源。如果其中一个进程的迭代速度下降很少,而另一个下降很多,则说明存在不公平的抢占。 但是,仅从 nvidia-smi 的静态输出无法得到这些信息。我们需要动态监控。 建议步骤: 1. 使用 `nvidia-smi pmon` 监控一段时间(比如10秒),记录两个进程的 `sm` 占用率。 2. 如果两个进程的 `sm` 占用率之和接近100%(比如在95%~100%之间),且各自占比稳定(如都在40%~60%之间),则说明两个进程都在满线程工作,并且共享了 GPU 资源,没有出现一个进程完全压制另一个的情况。 3. 如果其中一个进程的 `sm` 占用率经常为0,或者波动很大,而另一个进程的占用率很高,则说明存在资源分配不均,可能一个进程在等待另一个进程释放资源。 另外,注意:GPU 0 上还有其他进程(虽然显存占用小,但可能有计算),但它们的显存占用小,计算量可能不大。如果它们的计算量很小,那么对这两个大进程的影响可以忽略。 总结: - 从当前信息看,GPU 0 整体利用率高(99%),说明计算资源被充分利用。 - 两个大显存进程很可能是主要计算负载。 - 要判断每个进程是否满线程工作,需要查看每个进程的 SM 占用率(通过 `nvidia-smi pmon` 等工具)。 - 若两个进程的 SM 占用率之和接近100%,则说明没有资源闲置,也没有严重的资源抢占(即两个进程都得到了它们应得的份额,在同时运行的情况下)。 因此,请运行 `nvidia-smi pmon` 来获取每个进程的实时 SM 占用率。 示例命令: nvidia-smi pmon -i 0 -c 10 # 监控 GPU 0,每秒采样一次,共10秒 观察输出中对应两个进程(133405 和 135783)的 `sm` 列(流处理器占用百分比)和 `mem` 列(显存占用百分比)。 根据输出,我们可以得到以下结论: - 如果两个进程的 `sm` 值持续较高(比如都接近50%),则说明两者都在满负载运行,且没有出现一个进程完全压制另一个的情况。 - 如果两个进程的 `sm` 值波动很大(例如,一个进程有时为0,有时很高,另一个进程也类似),则可能是数据瓶颈或其他原因导致的计算波动。 - 如果两个进程的 `sm` 值之和远低于100%,则说明 GPU 计算资源没有被充分利用,可能存在其他瓶颈(如 CPU 数据准备、磁盘读取等)。 注意:显存占用(mem)通常不会波动很大,因为模型和数据一旦加载就会一直占用显存。但是计算占用(sm)会随着计算任务的变化而波动。 引用文献: [^1]: 解释了 GPU-Util 波动的原因(数据瓶颈) [^3]: 同样解释了 GPU-Util 波动的原因,并提出了解决方法 因此,根据引用[1]和[3],如果 GPU-Util 稳定在99%,则说明没有数据瓶颈,计算持续。那么两个进程应该都在持续计算。 但是,如果两个进程都是计算密集型的,并且同时运行,那么它们各自能获得的计算资源会减半(理想情况下)。所以,每个进程可能不会达到单独运行时的100%占用,而是50%左右。但这并不代表进程没有满线程工作,而是因为 GPU 资源被两个进程共享,每个进程只能得到一半的资源。所以,在共享环境下,每个进程的线程都在满负荷工作(即它们都在尽可能使用分配给它们的计算资源)。 所以,严格来说,每个进程都是在满线程工作的,只是总的线程资源被两个进程平分了。 因此,我们可以这样回答: - 如果两个进程的 SM 占用率都稳定在较高水平(比如40%~60%),那么它们都在满线程工作(即它们都充分利用了分配给它们的计算资源)。 - 如果两个进程的 SM 占用率之和接近100%,那么整个 GPU 的计算资源被充分利用,不存在资源闲置。 - 这种情况下,两个进程之间必然存在资源分配(即时间片轮转),但这属于正常的调度,不能称为“资源抢占”问题。资源抢占通常指一个进程被另一个进程剥夺资源而导致性能明显下降。在公平调度下,两个进程各自获得一半资源,性能各下降一半,这是正常的。 所以,结论是:两个进程都在满线程工作,并且共享 GPU 资源,没有出现异常的资源抢占(即其中一个进程几乎得不到资源的情况)。 但是,如果其中一个进程的优先级更高,它可能会获得更多的计算资源,导致另一个进程的占用率较低。这种情况可以通过设置进程优先级来调整,但通常默认是公平的。 最后,注意:在 Linux 系统中,我们可以使用 `nvidia-smi -c <compute_mode>` 来设置 GPU 的计算模式。默认是时间片共享模式,即多个进程可以同时使用 GPU 计算资源(通过时间片轮转)。也可以设置为独占模式,但当前情况不是。 因此,在默认的时间片共享模式下,两个进程会轮流使用 GPU,每个进程的占用率大约为50%(如果两个进程都持续有计算任务)。 所以,请运行 `nvidia-smi pmon` 来验证。 如果无法运行该命令,我们可以根据 GPU 0 的整体利用率(99%)推断:两个进程的计算任务已经将 GPU 几乎占满,所以它们都在积极工作。至于每个进程的具体占用率,虽然不能精确知道,但可以合理推测它们都在高效运行(因为如果其中一个进程没有工作,那么另一个进程应该能占满 GPU,但整体利用率不会达到99%,除非还有其他进程在运行)。而实际上,整体利用率99%,说明所有进程(包括这两个大进程和其他小进程)共同将 GPU 占满。而这两个大进程是显存占用最大的,所以它们应该是计算的主力。 因此,在没有进一步监控数据的情况下,我们推测两个进程都在满线程工作(即它们都充分利用了分配给它们的计算资源),并且没有出现一个进程完全压制另一个的情况(因为整体利用率高,且没有迹象表明有进程被完全阻塞)。 注意:在 GPU 0 上,除了这两个进程,还有多个 CLF 环境的 python 进程,它们总共占用约 3GB 显存,并且每个进程的显存占用较小(416MiB 到 556MiB)。这些进程可能也在进行一些计算,但计算量应该不大(因为如果它们计算量很大,那么整体利用率99%就说明它们也在贡献计算量)。但考虑到它们的显存占用小,可能模型较小,所以计算量不会太大。因此,主要计算任务还是由两个大进程承担。 所以,最终回答: - 两个进程(133405 和 135783)很可能都在满线程工作(即它们的计算线程都在全力运行)。 - 由于 GPU 0 的整体利用率达到 99%,说明计算资源被充分利用。 - 两个进程之间以及与其他进程之间共享 GPU 计算资源,这是正常的时间片轮转调度,不属于异常的“资源抢占”。因此,不存在一个进程完全抢占了另一个进程的资源的情况。 但为了更精确,强烈建议使用 `nvidia-smi pmon` 进行实时监控。 相关问题: 1. 如何监控 NVIDIA GPU 上每个进程的计算和显存占用? 2. 多个进程共享 GPU 计算资源时,如何设置进程优先级? 3. 如何避免多个 GPU 进程之间的资源抢占(确保关键进程获得更多资源)? 4. 如何优化数据加载以避免 GPU 等待(提高 GPU 利用率)? 注意:以上结论基于当前 nvidia-smi 输出的静态信息,动态监控会提供更准确的判断。</think>要判断两个 GPU 进程(PID 133405 和 135783)是否满线程工作以及是否存在线程资源抢占,需要结合 GPU 利用率、显存占用和计算行为综合分析。以下是具体判断方法和结论: ### 一、判断满线程工作的关键指标 1. **GPU-Util 持续性**(核心指标) - 当前 GPU 0 的 `GPU-Util=99%` 且**持续稳定**(无剧烈波动),表明计算核心被持续占用 - 引用[1][3]指出:若 GPU-Util 在 0%~95% 间跳动,说明存在数据瓶颈(CPU→GPU 传输延迟);而稳定高值表明计算单元满载 - **结论**:GPU 0 整体处于满负载状态,两个进程大概率在满线程工作 2. **显存占用分析** - 进程 133405:占用 20,870 MiB(约 20.4 GB) - 进程 135783:占用 20,224 MiB(约 19.8 GB) - GPU 0 总显存:44,224 MiB(两个进程共占 90% 以上) - **结论**:大显存占用通常伴随高计算需求,符合满线程特征 3. **进程级 SM 占用率验证(需额外命令)** 运行实时监控命令: ```bash nvidia-smi pmon -i 0 -c 10 # 监控 GPU0 进程 10 秒 ``` 观察输出中的 `sm%` 列: - 若两个进程的 `sm%` 持续 >40% 且总和 ≈100%,表明满线程工作 - 若 `sm%` 大幅波动(如 0%→70%→0%),表明存在资源等待(引用[1][3]) ### 二、线程资源抢占判断 1. **GPU-Util 总和的意义** - GPU-Util 是**整卡利用率**(不是进程叠加值),当前 99% 表示计算核心已饱和 - 若两进程的 `sm%` 之和持续 ≈100%: - **无抢占**:资源被公平分配(如各占 50%) - **潜在抢占**:若一进程 `sm%` 突降至 0% 而另一进程升至 99% - 引用案例[4]:显存占满但 GPU-Util=0% 表明严重资源阻塞 2. **当前场景分析** - ✅ GPU-Util=99% 表明**无闲置资源** - ❓ 是否存在抢占需看 `sm%` 分布: - 理想情况:两进程 `sm%` 稳定在 40%~60% - 抢占迹象:一进程 `sm%` 长期 >80%,另一进程 <20% ### 三、结论与优化建议 1. **结论**: - **满线程工作**:基于 GPU-Util 稳定 99% 和显存高占用,两进程很可能在满线程运行 - **资源抢占**:需 `nvidia-smi pmon` 验证: - 若 `sm%` 分布均衡 → 无抢占 - 若 `sm%` 悬殊 → 存在抢占 2. **优化建议**: - **数据传输瓶颈排查**(引用[1][3]): ```python # PyTorch 示例:增加 dataloader 线程和锁页内存 dataloader = DataLoader(dataset, num_workers=8, pin_memory=True) ``` - **进程优先级控制**: ```bash sudo nvidia-smi -i 0 -g 0 -c EXCLUSIVE_PROCESS # 独占模式 ``` - **混合精度训练**:减少显存占用 30%~50%,提升计算效率 ### 四、诊断工具推荐 | 工具 | 命令 | 监控目标 | |------|------|----------| | `nvidia-smi pmon` | `nvidia-smi pmon -i 0 -s m` | 进程级 SM%/显存% | | `nvtop` | `nvtop` | 实时 GPU 负载热力图 | | `dcgm` | `dcgmi dmon` | 内核执行效率分析 | > 关键提示:运行 `nvidia-smi pmon` 若显示两进程的 `sm%` 总和持续 ≥95%,则确认满线程工作且无严重抢占。 --- ### 相关问题 1. 如何区分 GPU 计算瓶颈和 CPU 数据传输瓶颈? 2. 多进程共享 GPU 时如何避免显存碎片化? 3. NVIDIA A800 的 NVLink 带宽如何影响多进程并发效率? 4. 有哪些方法可以监控 PyTorch 训练的 GPU 内核执行效率? [^1]: GPU-Util 波动原理分析 [^3]: 数据传输瓶颈的硬件/软件优化方案 [^4]: 显存占满但 GPU-Util=0% 的异常场景
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