1、p2pBandwidthLatencyTest cuda-samples/Samples/5_Domain_Specific/p2pBandwidthLatencyTest at master · NVIDIA/cuda-samples · GitHub 编译后运行: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 make./p2pBandwidthLatencyTest 后面还会给出相应的带宽测试结果: 2、simpleP2P cuda-samples/Samples/0_Introduction/simpleP2P at master · NVIDIA/cuda-samples...
P2P应用P2P应用指的是P2P体系结构的网络应用,所谓的P2P体系结构就是在这样的网络中,没有固定的服务器,而绝大多数的交互都是使用对等方式通信(P2P)。 具有集中目录服务器的P2P工作方式 最早的P2P工作方式的是Napster软件。 用户X向Napster目录服务器查询(客户-服务器模式) ... 目录服务 服务器 数据 文件共享 体系...
二、GPU 显存带宽测试 测试工具：使用bandwidthTest命令行工具。 测试结果：实际显存带宽低于理论峰值，设备到设备速度低于理论值19%。影响因素包括系统架构、配置、驱动程序和其他软件等。三、GPU 之间的 P2P 带宽和延迟测试 测试工具：利用p2pBandwidthLatencyTest工具。 测试结果：V100卡间通信正常，延迟值与...
1、p2pBandwidthLatencyTest cuda-samples/Samples/5_Domain_Specific/p2pBandwidthLatencyTest at master · NVIDIA/cuda-samples · GitHub 编译后运行: make ./p2pBandwidthLatencyTest 1. 2. 后面还会给出相应的带宽测试结果: 2、simpleP2P cuda-samples/Samples/0_Introduction/simpleP2P at master · NVIDIA/cuda...
带宽是指两个GPU之间传输数据的速度,一般用GB/s作为单位。p2pBandwidthLatencyTest测试结果中,带宽值越高表示两个GPU之间传输数据的速度越快,性能越好。一般来说,如果两个GPU连接到同一个根节点,则带宽会比连接到不同根节点的GPU之间的带宽要快。延迟是指两个GPU数据传输所需要的时间,一般用us作为单位。p2p...
三、 GPU 之间的 P2P 带宽和延迟测试1. 环境配置 显卡规格:A100 40GB PCIe *2、CUDA 版本:12.0、NVIDIA 驱动版本:525.60.11 2. 测试工具 NVIDIA 官方提供的命令行工具 p2pBandwidthLatencyTest 3. 测试目的 评估两个 GPU 之间的连接性能,包括带宽和延迟,从而评估 GPU 之间的数据传输性能。在多 GPU 并行计算中...
运行bandwidthTest后，你将看到测试结果的图表，直观展示GPU的带宽性能。同样，对于p2p的带宽测试，你也将在该目录找到相应的结果图表。测试中，我们使用的是v100显卡，拥有5120个CUDA核心，最大时钟频率为1.6 GHz。根据这些参数，我们计算出该GPU的理论算力为8192 GFlops（每秒浮点运算次数）。
sysbench的内存写操作严重影响了DMA Read的延迟性能;DMA p2p的读性能完全不受任何内存负载的影响;DMA p2p的读延迟性能相对于普通DMA要稍高一些。 第二个测试用于考察内存负载对于网络通信性能的影响。硬件使用Intel XL710网卡,物理带宽40Gbps,作者修改了一个开源的以太网通信框架netmap,使其可以将IO设备内存作为网络...
三、GPU之间的P2P带宽和延迟测试 测试配置与前两节相同。测试工具使用了NVIDIA官方提供的命令行工具p2pBandwidthLatencyTest。测试目的是评估两个GPU之间的连接性能，包括带宽和延迟，以评估GPU之间的数据传输性能。在多GPU并行计算中，高速数据传输是保证计算性能的重要因素。测试结果包括带宽和延迟的评估，带宽...