笔记本gpu使用率为零

如果笔记本GPU使用率为零，可能有以下几种原因：

1. 没有运行需要GPU加速的应用程序或游戏。在运行需要GPU加速的应用程序或游戏时，GPU使用率才会增加。

2. GPU驱动程序可能已经过时或出现问题。你可以尝试更新GPU驱动程序来解决问题。

3. GPU可能已经损坏或故障。你可以尝试重新插拔GPU或者将笔记本电脑送修。

4. 笔记本电脑的电源管理可能已经配置成“省电模式”，这可能会限制GPU的使用。你可以尝试更改电源管理配置，以便更好地利用GPU的性能。

如果以上方法都不能解决问题，建议联系厂商或专业人士进行检修。

相关问题

如何查看jupyter notebook 运行占用cpu还是gpu

在Jupyter Notebook中，你可以通过运行特定的Python命令来检查计算资源的使用情况，包括CPU和GPU。对于CPU的使用情况，可以使用`%load_ext` 和 `%memit` 或者第三方库如`psutil`来查看。以下是查看CPU占用的一个简单示例：

# 导入psutil库（如果未安装需先pip install psutil）
import psutil

# 获取当前进程的CPU使用率
cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1)
print(f"当前CPU使用率: {cpu_usage}%")

# 对于GPU，如果你使用的是支持GPU的库，例如NumPy、Pandas或TensorFlow，并且已经在笔记本中激活了GPU计算，可以直接查看其使用情况。例如，在TensorFlow中：
import tensorflow as tf
gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    for gpu in gpus:
        print(f"GPU {gpu.name}:", tf.test.gpu_device_name())
else:
    print("No GPU found.")

程序员笔记本电脑推荐

程序员笔记本电脑的选择通常注重性能、便携性、续航和舒适的使用体验。以下是一些推荐因素：

1. **处理器性能**：推荐选择搭载Intel Core i7 或 AMD Ryzen 7 系列的高端处理器，因为它们能够提供足够的运算能力，应对复杂的代码编译和运行需求。

2. **内存与存储**：至少16GB 内存和512GB 或以上SSD（固态硬盘）对于流畅运行多个程序和大型项目至关重要。

3. **显卡**：如果涉及到图形密集型的工作，如游戏开发或GPU加速的计算，NVIDIA GeForce 或 AMD Radeon 显卡会很有帮助。

4. **显示屏**：高分辨率的IPS屏幕有助于减少视觉疲劳，支持多显示器扩展也很实用。

5. **键盘**：背光且键程适中的键盘对程序员来说很重要，长时间打字不会太累。

6. **续航**：考虑到程序员可能需要在不同场合使用，较长的电池续航能确保全天候工作。

7. **散热设计**：良好的散热系统能防止笔记本过热，长时间运行大型程序。

8. **操作系统**：Windows 10 或macOS（如果你是Mac用户）都是不错的选择，取决于你的偏好和项目需求。