8 核 CPU 终于达到了 80%以上的占用率～～～

[winglight2016]

自从配好了这台 pc 一直觉得配置太高浪费了，CPU/内存长期都在 10%以内。晚上在本地 build tensorflow CPU 一下子占了 80%多，感觉终于派上用场了，只是很遗憾，内存还是不到 20%

下面是 mac 上安装 keras-tensorflow-gpu 的吐槽： 1.tf 编译的坑多，多到有 N 篇文章专门论述，各个版本（ python、cuda、cudnn、tf ）都有，太混乱了，不知道信哪一个好 2.conda+tf 的坑，其中 protobuf 就是坑中之坑，坑王之王

这两个问题我分别花了两个晚上才搞定，现在可以在 jupyter notebook 上直接跑 keras-tf-gpu，速度快得飞起，同样程序相比 K80 还要快 5 倍（ k80 上是 keras+theano ），所以结论是折腾是值得的！

[guochengjie]

Dual E5-2670 V1C2 洋垃圾配上 32G Samsung DDR3 ECC 洋垃圾
日常使用根本超不过 20%

[fzinfz]

挖矿吧，分分钟告诉你电脑有多渣。
要保险的话，找个容易提现的币挖；要投资的话，选 1~N 个山寨币挖。

[azh7138m]

压片啊，你立马就知道自己配置不够用了😀

[ppbaozi]

用 pr ae 剪个 4k，cpu 内存都得爆

[realpg]

@winglight2016 #7
cpu 利用率低有妙招
开个进程挖 XMR 线程数设置 1.3~1.5 倍物理核心数即可

[aminic]

都是码界大壕啊，那个 e7 的哥哥，还需要男秘嘛

[20015jjw]

dev server 200 多核心不说话

[amai]

@jhdxr 1.2PB 内存？？是不是写错了 1.2TB 吧

根据你所表述的我猜测应该是四路 v3，这个平台也不支持 1.2PB 这么大的内存

[shenyu1996]

黑五买了战地 1 发现这游戏疯狂吃 u，不锁 fps,我的 e3 分分钟满载

[togodo]

开虚拟机

[i730]

2 核 cpu 2.8GHz intel 的我瑟瑟发抖，显卡 N 820M

[vicence]

@winglight2016 单条内存多大，多少钱哪家买的，我在京东买金士顿(Kingston)骇客神条 Fury 系列 DDR4 2400 8G 台式机内存 749 入的。

[likuku]

@wwqgtxx 有这么强的 N 卡，干嘛不直接用 hevc_nvenc 压？速度快的飞起。

[silencefent]

1.2PB,就算天顶星科技 512G 内存也要插 2048 条槽子

[ioriwong]

@hadoop 双 E5

[zetary]

7700k + 1070 瑟瑟发抖, 用的 manjaro, yaourt 装环境一个小时不到全都装好

[deepkolos]

运行跑分软件的时候~

[wwqgtxx]

@likuku 大部分压制组还是倾向于 cpu 压，因为无论是最后的成像质量，文件体积和参数可调性都比 gpu 的好的多

[aheadlead]

@amai 他那个可能是超算 和我们普通的 PC 不一样的
PB 的内存也不难做 太湖之光就有 1.3PB 的内存

[winglight2016]

@snnn 有这种限制？我编译完成也才 12 分钟，没感觉 cpu、内存压力很大，而且编译时的内存也才占用 15%左右
@WildCat 一个 1080ti，tf 在 Mac 上并没有官方支持，你那个链接上 ubuntu 的，区别还是很大的
@jhdxr 内存 1.2pb ？单主板能放多少条内存啊？
@realpg 挖矿最大的成本上电力，显卡太差得不偿失啊
@vicence 2*8g，价钱并不了解，因为我是一起买的主机
@wwqgtxx 压制质量大约只和算法和片源有关系吧，真的和 cpu、gpu 有关系？