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...
gpuburn(或gpu_burn)是一个用于对NVIDIA GPU进行压力测试的工具。根据你的问题,你需要了解如何指定某张GPU卡进行测试。以下是如何使用gpuburn指定某张GPU卡进行测试的详细步骤: 确认gpuburn支持指定GPU卡的功能: 是的,gpuburn支持通过环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定要测试的GPU卡。 查找gpuburn命令行参数中,用...
gpu_burn命令使用帮助: GPU Burn Usage: gpu_burn [OPTIONS] [TIME] -m X Use X MB of memory -m N% Use N% of the available GPU memory -d Use doubles -tc Try to use Tensor cores (if available) -l List all GPUs in the system -i N Execute only on GPU N -h Show this help mess...
这个时候输入“ifconfig”命令就会看到eth0这个网卡,如图39.4.6所示: 图39.4.6 当前工作的网卡 接下来就是个eth0设置IP地址,如果你的开发板连接的路由器,那么可以通过路由器自动分配IP地址,命令如下: udhcpc -i eth0 //通过路由器分配IP地址 如果你的开发板连接着电脑,那么就可以手动设置IP地址,比如设置为192.168...
执行make命令,生成gpu_burn可执行文件,具体如图所示。 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。
# 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命令使用帮助: # ./gpu_burn -h GPU Burn ...
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容器进行部署，完成测试后务必删除容器以保持系统整洁。
比如,下面的 pidstat 命令,就间隔 1 秒展示了进程的 5 组 CPU 使用率,包括: 用户态 CPU 使用率 (%usr); 内核态 CPU 使用率(%system); 运行虚拟机 CPU 使用率(%guest); 等待CPU 使用率(%wait); 以及总的 CPU 使用率(%CPU)。 1. 2.
tar zxvf gpu_burn-1.1.tar.gz bash 编辑Makefile,CUDAPATH=/usr/local/cuda这里需要更改为自己安装cuda的位置即可,删除-arch=compute_30。 编辑后的配置文件如图所示。 执行make命令,生成gpu_burn可执行文件,具体如图所示。 步骤4:使用GPU_BURN对GPU卡进行压测 ...
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