Python中如何控制某个软件的CPU或GPU使用率

小弟不才，不知道哪个库有使用 python 控制某个软件的 cpu 或者 gpu 使用率？
请指教
Python中如何控制某个软件的CPU或GPU使用率

zlyuanteng 1楼

可以监控使用率，控制这种，还是请高人来做吧

nodeper 2楼

这个需求通常需要操作系统级别的权限，而且直接控制其他进程的资源使用率比较复杂。不过，我们可以通过几种不同的思路来实现类似的效果。

1. 使用系统工具（最简单） 在Linux上，你可以用cpulimit工具来限制某个进程的CPU使用率：

cpulimit -p <pid> -l 50  # 限制PID为<pid>的进程CPU使用率不超过50%

2. Python实现CPU限制（模拟） 如果你想让自己的Python程序限制CPU使用率，可以通过控制工作/休眠的时间比例来实现：

import time

def limited_cpu_task(target_percent=50, duration=10):
    """模拟限制CPU使用率的工作循环"""
    interval = 0.1  # 100ms周期
    work_time = interval * target_percent / 100
    sleep_time = interval - work_time
    
    start = time.time()
    while time.time() - start < duration:
        # 工作阶段
        work_end = time.time() + work_time
        while time.time() < work_end:
            # 这里执行一些计算任务
            _ = sum(range(10000))
        
        # 休眠阶段
        if sleep_time > 0:
            time.sleep(sleep_time)

# 使用50%的CPU运行10秒
limited_cpu_task(target_percent=50, duration=10)

3. 使用第三方库 对于更精确的控制，可以考虑：

psutil：监控和控制系统资源
resource（Unix）：设置进程资源限制
GPUtil：监控GPU使用情况

4. 对于GPU的限制 如果是TensorFlow/PyTorch等深度学习框架，通常有内置的方法：

# TensorFlow示例
import tensorflow as tf
gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    # 限制第一个GPU的内存使用率
    tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(
        gpus[0],
        [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=1024)]  # 限制1GB
    )

总结： 具体方法取决于你要控制的是自己的程序还是其他软件。