【教程】查看CPU、GPU架构的拓扑结构和系统信息

**教程:** 查看CPU、GPU架构的拓扑结构和系统信息在深度学习领域，了解计算机硬件的性能和拓扑结构对于优化模型训练和推理至关重要。CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）是两种最常见的计算设备，它们各自具有不同的架构和特性。在本教程中，我们将介绍如何使用Python来查看CPU和GPU的拓扑结构以及系统信息。

### **1. 安装必要的库**

首先，我们需要安装几个必要的库，包括`psutil`、`GPUtil`和`numpy`。这些库可以帮助我们获取系统信息和GPU状态。

bashpip install psutil GPUtil numpy

import psutil# 获取CPU信息cpu_info = psutil.cpu_freq()
print("CPU 频率：", cpu_info.current)

# 获取CPU核数num_cpu_cores = psutil.cpu_count(logical=False)
print("物理 CPU 核数：", num_cpu_cores)

# 获取CPU线程数num_threads = psutil.cpu_count(logical=True)
print("逻辑 CPU 线程数：", num_threads)

import GPUtil# 获取GPU列表gpus = GPUtil.getGPUs()
for gpu in gpus:
 print("GPU ID：", gpu.id)
 print("GPU 名称：", gpu.name)
 print("GPU 内存：", gpu.memoryTotal, "MB")
 print("GPU 使用率：", gpu.load*100, "%")

import psutil# 获取系统信息system_info = psutil.boot_time()
print("系统启动时间：", system_info)

# 获取内存信息mem_info = psutil.virtual_memory()
print("总内存：", mem_info.total, "MB")
print("可用内存：", mem_info.available, "MB")

# 获取磁盘空间信息disk_info = psutil.disk_usage('/')
print("总磁盘空间：", disk_info.total, "MB")
print("可用磁盘空间：", disk_info.free, "MB")

import psutilimport GPUtil# 获取CPU信息cpu_info = psutil.cpu_freq()
print("CPU 频率：", cpu_info.current)

# 获取GPU列表gpus = GPUtil.getGPUs()
for gpu in gpus:
 print("GPU ID：", gpu.id)
 print("GPU 名称：", gpu.name)
 print("GPU 内存：", gpu.memoryTotal, "MB")
 print("GPU 使用率：", gpu.load*100, "%")

# 获取系统信息system_info = psutil.boot_time()
print("系统启动时间：", system_info)

# 获取内存信息mem_info = psutil.virtual_memory()
print("总内存：", mem_info.total, "MB")
print("可用内存：", mem_info.available, "MB")

# 获取磁盘空间信息disk_info = psutil.disk_usage('/')
print("总磁盘空间：", disk_info.total, "MB")
print("可用磁盘空间：", disk_info.free, "MB")