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、使用更高效的演算法
優化程序的演算法,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、降低解析度
解析度越高,顯卡的工作量就越大。適當降低解析度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、卸載不必要的軟體
未使用的軟體佔用硬碟空間,容易導致電腦運行緩慢。卸載不必要的軟體可以釋放硬碟空間,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「使用硬體加速」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、卸載不必要的軟體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。
原創文章,作者:VVCXU,如若轉載,請註明出處:https://www.506064.com/zh-tw/n/334204.html