当编程软件运行时占用较高的CPU资源，可以采取以下措施进行排查和优化：
应用程序排查
代码性能分析：检查关键业务逻辑代码的算法复杂度，避免使用低效的循环和递归调用。可以使用性能分析工具（如Java中的VisualVM，Python中的cProfile）来定位代码中的性能热点。
资源未及时释放：检查是否存在数据库连接、文件句柄等资源未及时释放的情况，及时释放这些资源可以避免不必要的CPU占用。
死循环检查：查看应用程序日志和错误信息，寻找可能导致死循环的线索。对于多线程应用，检查每个线程的执行逻辑，确保线程不会陷入死循环。
系统服务和进程排查
查看进程CPU占用率排序：通过任务管理器或命令行工具（如top、htop）查看系统中各个进程的CPU占用情况，找出占用CPU最高的进程，并分析其是否属于正常行为。
关闭不必要的程序和服务：关闭在后台运行的不必要的程序和服务，以减轻CPU的负担。
硬件和散热检查
硬件故障排查：虽然硬件故障导致CPU过高相对较少见，但也有可能是CPU本身的硬件问题或者散热不良引起的。检查硬件，确保散热系统工作正常。
软件优化
更新软件：检查并更新常用软件至最新版本，以避免因软件漏洞或兼容性问题导致的CPU占用过高。
驱动程序更新：定期更新系统驱动程序及相关软件，以提高系统稳定性和性能表现。
使用优化工具
任务管理器：使用任务管理器查看并管理常驻后台的进程，识别并结束不必要的进程。
第三方优化工具：使用第三方优化工具（如CPU-Z、Process Lasso）来监控CPU使用情况，并进行实时优化。
AI技术助力优化
智能化工具：利用AI驱动的系统监测工具，实时分析系统性能，并根据使用习惯自动调整资源分配，从而有效降低CPU的占用率。
具体应用优化
针对特定软件：例如，在使用PyTorch时，可以通过设置`torch.set_num_threads（1）`来限制PyTorch使用单个CPU核心，从而降低CPU占用率。
通过上述方法，可以逐步排查和解决编程软件运行时占用高CPU资源的问题。在实际操作中，建议先进行应用程序层面的排查，然后系统级别优化，最后考虑硬件升级或软件更新。