一片比较好的blog， 让我对GPU 利用率有了新的认识，十分推荐
搞懂 NVIDIA GPU 性能指标 很容易弄混的一个概念： Utilization vs Saturation

简要说明：

nvidia-smi显示的“利用率”指的是 过去样本期间内某些活动发生的时间百分比
具体来说：

• GPU 利用率：这代表了一个或多个内核在 GPU 上执行的时间百分比
• 内存利用率：这代表了全局（设备）内存在被读取或写入的时间百分比。

换句话说，NVML 定义的“利用率”可能 与我们常规理解不一致。它仅度量设备在给定采样周期内的使用部分时间，而不考虑该时间内使用的流多处理器（SM）数量。通常，我们认为“utilization”是指使用 GPU 处理器的部分。

我不确定为什么 NVIDIA 以这种非传统方式定义“ utilization”。但这可能与“USE“”（Utilization/Saturation/Error）方法论中的“ utilization”定义有关。

“USE” 方法论

如果你熟悉《Systems Performance: Enterprise and the Cloud》这本书，你可能记得 Brendan Gregg 引入的 “USE” 方法论。
这种方法论关注三个关键指标：Utilization (利用率), Saturation (饱和度), 和 Errors (错误)。
根据“USE”博客，术语定义如下：

• utilization: 资源忙碌服务工作的平均时间
• saturation: 资源有额外工作不能服务，经常排队
• errors: 错误事件计数

总之，“USE” 方法论中，“利用率”指的是 资源积极服务或工作的时间部分，而不考虑分配的容量。对于后者，使用术语“饱和度”。虽然“USE”方法论为资源使用评估提供了有价值的见解，但重新定义像“利用率”这样的公认术语可能会导致混淆。许多人仍然更喜欢将“利用率”视为容量使用或饱和度的概念。

如果必要的话，替代“利用率”的术语可以是 “used-frequency”，表示 设备被利用的频率。