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人工智能和虚拟货币是 2017 年的两大重要名词，作为一名开发者，如何充分利用自己昂贵的硬件设备呢？本文将给你一种有趣的解决方案。
如果没有 GPU，现代深度学习是不可能发展到今天的水平的。即使是 MNIST 数据集上的简单示例算法在 GPU 和 CPU 上运行速度的差别也有 10-100 倍。但是，当你没有优化所有设置时，GPU 空闲的算力该作何用？
既然拥有了强大的计算设备，我们不免会考虑到虚拟货币挖矿。事实上这并不是很难，你需要的只是注册一个钱包，选择一种货币，设置好挖矿软件然后运行即可。只需要 Google 一下「如何用 GPU 开始挖矿？」，你就能看到大量介绍性文章手把手地教你如何操作。
优化效率
在本文中，我们需要加入另一个问题：如何让挖矿变得更加方便、自动化，同时在我需要让计算机全力运行深度学习模型时不让工作受到打扰。理想的解决方案是让计算机能够即时检查 GPU 的资源占用，当没有进程使用的时候自动开始挖矿；而在 TensorFlow、PyTorch 或其他工具需要开始计算的时候，监视器会发出命令让计算机立即停止挖矿。
这个问题应该很好解决，但我至今未在网上发现类似的东西，所以我自己尝试写了一个 GPU 监视程序。它不仅适用于挖矿任务，而且还可以用于其他各种任务。
NOTE. 在开始之前，你必须明白：希望你不要把这种计算资源优化方法用在办公室的计算机上，本人对于任何滥用造成的后果概不负责。
先决条件
首先，我的项目 gpu_mon 以及源代码已经发布在 GitHub 上了：https://github.com/Shmuma/gpu_mon。