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当CPU负载较高时，如何合理地分配更多的资源给GPU，能够提高整体系统性能。以下提供几种常见的策略：
1. **动态资源分配**：在系统中实现一种动态的资源分配机制，根据实时的系统负载情况来自动调整CPU和GPU之间的资源分配比例。通过监控CPU和GPU的利用率，动态地调整资源分配，使得GPU在CPU负载较高时获得更多的计算资源。
2. **优先级调整**：为GPU任务设置更高的优先级，确保GPU任务能够在CPU任务之前得到更多的资源。在操作系统层面设置GPU任务的优先级，可以确保在CPU负载较高时，GPU任务能够得到优先执行，避免GPU空闲等待CPU资源。
3. **任务调度算法**：设计一个智能的任务调度算法，根据任务的属性和系统的负载情况，合理地分配资源给CPU和GPU。通过深度学习算法或者遗传算法等智能算法，实现对任务的动态调度，使得系统在CPU负载较高时能够更加有效地利用GPU资源。
4. **预分配资源**：提前为GPU任务分配部分计算资源，避免在CPU负载较高时由于资源争用而导致GPU性能下降。通过预分配一定比例的计算资源给GPU任务，在CPU负载较高时可以确保GPU任务能够继续运行，减少资源切换的开销。
5. **任务分发策略**：根据任务的类型和计算密集度，采用不同的任务分发策略。对于计算密集型任务，优先分配给GPU执行，减少对CPU的依赖；对于I/O密集型任务，可以优先使用CPU资源，减少对GPU资源的占用。
综上所述，在CPU负载较高时，合理地分配更多的资源给GPU可以通过动态资源分配、优先级调整、任务调度算法、预分配资源和任务分发策略等方式来实现。通过这些策略的综合应用，可以提高系统的整体性能，确保GPU任务在CPU负载较高时也能够得到足够的计算资源，从而提高系统的并发处理能力和响应速度。
