GPU Burn测试指导

本文主要是介绍GPU Burn测试指导，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

工具下载链接：

https://codeload.github.com/wilicc/gpu-burn/zip/master

测试方法：
上传工具到操作系统下，解压缩工具，使用make命令完成编译（确保cuda环境变量已经配置成功、 nvcc -v能显示结果）。
如果安装异常，请根据提示检查是否缺少依赖包，根据缺少的包安装依赖包比如gcc、g++等。

指定CPU卡进行测试：

# export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1  表示指定GPU1测试，该排序是以nvidia-smi显示的GPU编号来参考（编号是从0开始，客户4个GPU编号就是0,1,2,3）的。

指定GPU后，然后执行./gpu_burn 500 开始测试：

测试过程，再开个窗口执行nvidia-smi ，可以查看GPU当前状态，如下显示举例，查看当前跑的GPU1的状态

可以查看当前gpu burn测试进度，如下表示进度32.4%

测试完成后，会有记录当前性能数值，以及提示GPU卡是否OK。

注意事项和截图

1， 对每个GPU单独测试，覆盖T4和V100。
2， 截图保存每个GPU最终测试结果，可以参考下面这个截图，然后把各个测试都截图发回来。区分好T4和V100。

3， 测试过程，需要观察nvidia-smi 查看被测试的GPU 温度/功耗/Memory-Usage是否都用起来了。
4， 测试过程 ，并行开窗口观察频率，因为GPU如果温度达到门限，会降频保护，性能就会下降。
可以通过命令nvidia-smi dmon -s pucvmet 观察这项数值，如果降到一半左右，表明降频了。
也可以用 nvidia-smi dmon -s pucvmet |tee monitor.log 来保存log。

日常记录

这篇关于GPU Burn测试指导的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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