gpuburn,gpu_burn性能压力测试

gpuburn,gpu_burn性能压力测试

1.解压gpu burn文件，修改Makefile配置文件解压：#tar -zxvf gpu_burn-1.1.tar.gz 修改Makefile: 添加：cuda-11.0删除：-arch=compute_30 Makefile配置文件保存退出：#wq 2.进行gub-burn 的dockerfile root@free_cicd:~/gpu-burn#catDockerfile FROM nvidia/cuda:11.1.1-devel AS builder WORKDIR /build COPY . /build/ RUN make FROM nvidia/cuda:11

1、gpuburn使用教程

# cd gpu-burn-master/ # make 3、执行压力测试# ./gpu_burn 备注1:长时间压力测试说明：# ./gpu_burn 43200 43200为时间，单位是秒；过程数据从左到右：备注2:gpu_burn命令使用帮make install 安装生成gpu_burn 脚本，执行./gpu_burn 即可测试GPU 扩展：多块GPU卡的情况可以指定测试某张卡，比如指定0和1号卡export CUDA_VISIBLE_DEVICES

2、gpuburn 可以测试哪些gpu

˙▂˙ 下载gpu_burn,解压安装修改Makefile文件vim 编辑Makefile文件，去掉-arch=compute_30 给Makefile添加执行权限chmod +x Makefile make install 安装生成gpu使用nbody -benchmark 查看ompute capability反馈值3、解压gpu_burn文件，并进入，make可执行文件make -j COMPUTE=80 (80:是步骤2得到的ompute capability数值

3、gpuburn指定某张卡

⊙△⊙ 首先在gpu_burn官网下载代码官网链接：点击进入gpu_burn官网这里我下载的是gpu_burn-0.9.tar.gz (compute profile 30, compatible w/ CUDA 9) 。wget http://wili.cc/blog/[root@localhost gpu-burn-master]# ./gpu_burn 100 GPU 0: Tesla V100 (UUID: GPU-6250466c-35ed-c279-fc0b-3b9b613a586f) GPU 1: Tesla V100 (UUID: GPU-0a4a2b9c-d32c-1ba