如何解決顯卡佔用率低的問題

一、優化程序

1、檢查是否有多餘的後台進程佔用GPU資源

在Windows系統下，可以通過任務管理器查看當前正在運行的進程，尤其是一些消耗顯卡資源的程序（如視頻播放器、遊戲、模擬器等），如果它們沒有被正確關閉，就會佔用顯卡資源，導致卡頓或佔用率低。

import os
os.system("tasklist /fi "imagename eq xxx.exe"")
os.system("taskkill /im xxx.exe /f")

2、使用更高效的算法

優化程序的算法，減少GPU的計算負載，是提升顯卡佔用率的有效方法。比如使用並行計算等技術，提高計算效率。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))

3、降低分辨率

分辨率越高，顯卡的工作量就越大。適當降低分辨率可以降低顯卡的計算負載，使得顯卡佔用率更高。

import cv2
img = cv2.imread('example.jpg')
img_resized = cv2.resize(img, (640, 480), interpolation=cv2.INTER_CUBIC)

二、升級顯卡驅動

及時更新顯卡驅動是提高顯卡性能和佔用率的關鍵。新版本的顯卡驅動通常會修復一些已知的卡頓問題，提供更好的GPU性能和兼容性。

import urllib
urllib.urlretrieve('http://xxxx/xxx.zip','xxx.zip')
import zipfile
zip = zipfile.ZipFile('xxx.zip')
zip.extractall('temp')
import os
os.system('temp/setup.exe')

三、清理顯卡散熱

顯卡處理器的溫度過高會導致顯卡性能下降。及時清理顯卡散熱器和風扇，保持散熱通暢，可以使顯卡工作在最佳溫度範圍內，提高顯卡佔用率。

import os
import time
def clean_fan():
    os.system("shutdown -s -t 120")
    time.sleep(60)
    os.system("shutdown -a")

四、卸載不必要的軟件

未使用的軟件佔用硬盤空間，容易導致電腦運行緩慢。卸載不必要的軟件可以釋放硬盤空間，減少對系統資源的佔用，提高顯卡佔用率。

import os
os.system("uninstall xxx")

五、降低系統負載

減少應用程序的同時運行可以降低系統負載，從而為顯卡提供更多的資源和計算能力。

1、關閉不必要的服務，釋放CPU和內存資源。

import os
def disable_service(service_name):
    os.system(f"sc config {service_name} start=disabled")

2、關閉瀏覽器的GPU加速，避免浪費顯卡資源。

在Chrome瀏覽器中，輸入“chrome://settings/system”進入系統設置頁面，找到“使用硬件加速”選項，把它關閉即可。

六、總結

通過優化程序、升級顯卡驅動、清理顯卡散熱、卸載不必要的軟件和降低系統負載的方法，可以有效解決顯卡佔用率低的問題，提高顯卡性能和計算能力。