下载地址:https://github.com/wilicc/gpu-burn, unzip gpu-burn-master.zipcd gpu-burn-master/make 如果需要执行清理,重新编译,执行: makeclean 执行压力测试 ./gpu_burn 长时间压力测试: ./gpu_burn 43200 43200为时间,单位是秒,根据需要调整。 gpu_burn命令使用帮助: ./gpu_burn -h 卸载NVIDIA驱动、CUDA...
目录 收起 安装gpu burn 测试 安装gpu burn git clone https://github.com/wilicc/gpu-burn cd gpu-burn/ make 测试 100.0% proc'd: 14280 (7373 Gflop/s) - 13390 (6997 Gflop/s) - 15912 (7110 Gflop/s) - 13184 (7055 Gflop/s) - 13464 (7369 Gflop/s) - 13974 (7351 Gflop/s) - ...
使用GPU_BURN 对 GPU 卡进行压测 执行命令./gpu_burn 300执行结果如下。 打开其他终端,执行命令nvidia-smi执行结果如下。 CUDA sample deviceQuery 可用性测试 编译二进制文件,并执行可用性测试。 cd/usr/local/cuda-11.0/samples/1_Utilities/deviceQuery make ./deviceQuery 测试结果如下,则 cuda 安装成功。 band...
1、下载gpu-burn工具 下载地址:https://github.com/wilicc/gpu-burn 2、上传到系统后安装 # unzip gpu-burn-master.zip # 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...
gpu_burn 5.默认执行,跑全部GPU卡,空格后面参数为时间,一般快速测试设置100,稳定性测试为500 [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-1ba2-42a0-151ed9907d57)...
GPU模拟测试 探索GPU燃烧测试工具:GPU Burn 是一个开源项目,专为测试和优化GPU性能而设计。它利用了现代GPU的计算能力,通过持续执行繁重的图形运算,以最大程度地激发GPU的工作负荷,从而帮助用户评估GPU的耐久性和稳定性。 技术分析 GPU Burn采用了OpenCL编程接口,这是一个跨平台的并行计算框架,允许开发者编写程序,...
Centos7系统压力测试GPUburn 后台运行,从服务器发起压测的优点:1.服务器的性能比我们普通的机器性能要好,大多数pc机性能有限,无法同时启太多线程,经常是服务器的压力还没上去,我们pc测试机器已经卡死了。2.带宽限制:本地测试机器受限于办公网或家庭网络的带宽限制,
一、gpuburn的原理 gpuburn通过使用GPU进行高负载的计算,来测试显卡的性能和稳定性。它可以模拟各种计算场景,包括图形渲染、物理模拟、深度学习等。通过对显卡进行长时间的高负载测试,可以检测显卡在高负载下的稳定性,并评估显卡的性能。 二、gpuburn的使用方法 1. 下载和安装gpuburn软件:可以在官方网站或其他可靠的...
git clone https://github.com/wilicc/gpu-burncd gpu-burn/make 测试 ./gpu_burn 60 Killing processes.. Freed memory for dev 7 这样我们就能看到每张gpu的性能了。测试单精度 ./gpu_burn 60 双精度 ./gpu_burn -d 60 tensor core ./gpu_burn -tc 60 可用环境变量指定测哪个显卡 export CUDA_...
在安装好GPU驱动和CUDA后，我尝试了gpu-burn工具。编译成功后，即可执行压力测试。长时间的压力测试设定为43200秒。测试过程中，我仔细观察了各个阶段的数据，从左至右，这些数据反映了GPU在不同时间点的性能表现。使用gpu-burn命令进行测试的详细指导如下：如果希望避免在本地进行安装，可以考虑使用Docker...