Я немного новичок в этом мире вычислений. У меня есть программа Python, запущенная на Visual Studio Code, которая использует большую память CPU, но не GPU, как показано на рисунке.
Однако, как вы можете видеть, объем используемой мной памяти очень мал.
Есть ли способ увеличить объем памяти, не трогая графический процессор?
решение1
Оперативная память, используемая для выполнения задачи, используется только для хранения данных. Это переменные и тому подобное внутри вашего кода Python. Использование ЦП связано с «мышлением» программы, которую вы запускаете.
Таким образом, в этом случае ваша программа много думает, но мало что сохраняет.
решение2
Ваша программа на Python является узким местом процессора, а не памяти.
Подумайте об этом так: представьте, что вы пишете книгу ручкой на бумаге. Вы пишете так быстро, как только можете. Вы можете писать только напо одному листу бумаги за раз. Разложив перед собой 10 листов бумаги, вы не научитесь писать в десять раз быстрее.
Это именно то, что вы видите. Ваш процессор выполняет "запись" так быстро, как только может. Поэтому он загружен на 100%. Память — это лист бумаги, который является средой, в которой он работает.
Если вы хотите, чтобы ваша программа работала быстрее,вам нужно больше рук и/или пишите быстрее! Если бы у вас было две руки, вы могли бы одной рукой написать первую главу, а другой — следующую. Три руки? Она может написать третью главу. Все одновременно.
Предполагая, что программа может быть разбита на несколько задач (если это еще не сделано), вы могли бы сделать это, написав многопоточное приложение Python. Однако, как это сделать, выходит за рамки Superuser.com.
Поскольку ваш ЦП загружен на 100%, а многоядерные ЦП сегодня являются нормой, скорее всего, ваша программа Python уже многопоточная. Это, скорее всего, означает, что для более быстрого запуска программы вам нужно больше ядер ЦП и/или более быстрые ядра.