在 LabVIEW 图像处理应用中，有时会出现系统温度过高但 CPU 占用率较低的情况，这可能是由于 GPU 参与图像处理且负载过高导致的。本文将详细分析其成因，并提供相应的解决方案。
LabVIEW 图像处理与 GPU 的关系
（一）LabVIEW 图像处理的默认计算模式
LabVIEW 的基础图像处理函数默认以 CPU 计算为主，不会自动分配到 GPU。例如，像阈值分割、边缘检测等简单操作，若未进行特殊配置，均由 CPU 执行。只有在手动调用支持 CUDA/OpenCL 的专用工具包，如 NI Vision with GPU Acceleration，或通过 Python 节点调用 OpenCV 的 GPU 接口时，才会启用 GPU 加速。
（二）图像采集与数据传输路径对计算资源的影响
图像采集过程中，数据传输路径可能依赖 CPU 或专用硬件。若采集卡支持 “直接内存访问（DMA）”，数据可绕过 CPU 直接进入内存，但后续处理仍需 CPU 或 GPU 介入。若采集后直接在 LabVIEW 中做简单计算，且未配置 GPU 加速，这些计算仍由 CPU 承担。
GPU 导致高温的原因分析
（一）GPU 负载集中与散热不足
GPU 适合并行处理图像像素，如矩阵运算。但如果 GPU 性能较弱，如入门级独显或核显，在处理高分辨率、高帧率图像时，可能会长期满负载运行。而其散热设计可能不如 CPU 完善，例如笔记本电脑的单风扇共享散热结构，就容易导致 GPU 温度快速飙升，甚至超过 CPU 温度。此时 CPU 占用率低，仅负责调度或数据传输，但 GPU 因高负载发热，使得整体系统温度升高。
（二）GPU 与 CPU 的散热冲突
部分设备，如笔记本电脑、小型工控机，其 CPU 和 GPU 共用散热模块。当 GPU 高负载发热时，会使散热系统整体负载增加，间接降低 CPU 散热效率，从而出现 CPU 温度被动升高的现象，即使 CPU 本身负载并不高。
验证是否是 GPU 导致高温的方法
（一）使用监控工具
可以使用 HWMonitor、GPU - Z 或任务管理器的 “性能” 标签等工具，实时查看 GPU 的核心负载和温度。如果 GPU 核心负载长时间超过 80%，且温度超过 85℃甚至达到 100℃，说明 GPU 可能参与了图像处理并成为发热源。
（二）禁用 GPU 加速测试
若使用了 NI Vision 的 GPU 加速功能，可以在 LabVIEW 中关闭相关配置，如在 “Vision Preferences” 中禁用 GPU。若调用了第三方 GPU 库，如 OpenCV 的 cuda 模块，可以临时改用 CPU 版本函数，然后观察温度是否下降。如果禁用后温度明显降低，则可确认 GPU 是主要发热源。
解决方案
（一）优化 GPU 使用逻辑
合理分配任务：将简单的计算任务，如阈值判断、像素均值计算等，交给 CPU 处理；而将复杂的并行任务，如卷积运算、降噪处理等，分配给 GPU，避免 GPU 过载。
减少处理压力：降低图像的分辨率或帧率，或者只对图像的关键区域进行 GPU 加速处理，而非对全图进行处理，以减轻 GPU 的负担。
（二）增强 GPU 散热
清理散热模块：定期清理 GPU 的散热风扇和散热片上积聚的灰尘，以提高散热效率。可以使用压缩空气罐或软毛刷进行清理。
调整风扇转速：通过显卡的控制软件或 BIOS 设置，适当提高风扇的转速，增加冷风流量，从而对 GPU 进行更有效的降温。
改善通风环境：确保 GPU 周围有足够的通风间隙，让热空气能够迅速排出。可以优化机箱的内部结构，增加进气风扇和排气风扇，提高整体的通风效果。
更换散热设备：如果可能的话，可以更换散热性能更强的显卡散热器，如将风冷散热器升级为水冷散热器，或者更换为散热效果更好的风冷散热器型号。
（三）升级硬件或调整配置
升级 GPU：若 GPU 性能不足且无法通过软件优化解决问题，可以考虑更换性能更强的 GPU，但要确保其与设备兼容。
限制核显功耗：如果使用的是核显，如 Intel UHD，可以在 BIOS 中限制核显的功耗，牺牲部分性能来换取温度的稳定。
LabVIEW 图像处理中系统温度过高但 CPU 占用率低的问题，可能是由 GPU 高负载运行导致的。通过合理优化 GPU 使用逻辑、增强散热以及根据实际情况升级硬件或调整配置等方法，可以有效解决因 GPU 导致的温度异常问题，确保系统的稳定运行和硬件的使用寿命。
