使用Python Windows获取CPU和GPU临时

使用Python在Windows系统中获取CPU和GPU临时信息可以通过以下步骤实现：

1. 获取CPU信息：
   • 导入 psutil 库： import psutil
   • 使用 psutil.cpu_count() 获取CPU核心数： cpu_count = psutil.cpu_count()
   • 使用 psutil.cpu_percent() 获取当前CPU使用率： cpu_percent = psutil.cpu_percent()
   • 使用 psutil.cpu_freq() 获取CPU频率信息： cpu_freq = psutil.cpu_freq()
   • 使用 psutil.cpu_times_percent() 获取CPU各个状态的使用时间比例： cpu_times_percent = psutil.cpu_times_percent()

• 获取GPU信息：
  • 导入 pycuda 库： import pycuda.driver as cuda
  • 初始化CUDA驱动： cuda.init()
  • 获取GPU数量： gpu_count = cuda.Device.count()
  • 遍历每个GPU，获取相关信息：
    • 使用 cuda.Device(i).name() 获取GPU名称： gpu_name = cuda.Device(i).name()
    • 使用 cuda.Device(i).total_memory() 获取GPU总内存大小： gpu_memory = cuda.Device(i).total_memory()
    • 使用 cuda.Device(i).get_attributes() 获取其他GPU属性： gpu_attributes = cuda.Device(i).get_attributes()
• 将获取到的信息进行整理和输出。

注意：以上步骤中， psutil 库用于获取CPU信息， pycuda 库用于获取GPU信息。在获取GPU信息之前，需要确保已经安装了相应的CUDA驱动和pycuda库。

推荐的腾讯云相关产品：

• 腾讯云服务器（CVM）：提供高性能、可扩展的云服务器实例，适用于各种计算任务。
• 腾讯云GPU云服务器（GAIA）：提供强大的GPU计算能力，适用于深度学习、图形渲染等高性能计算场景。
• 腾讯云函数计算（SCF）：无服务器计算服务，可快速部署和运行代码，适用于事件驱动型应用。
• 腾讯云容器服务（TKE）：提供高度可扩展的容器化应用管理平台，适用于容器化部署和管理。
• 腾讯云数据库（TencentDB）：提供多种数据库类型，包括关系型数据库、NoSQL数据库等，适用于各种数据存储需求。

以上产品的详细介绍和链接地址可以在腾讯云官网上找到。