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GPU-Burn:多GPU的CUDA压力测试

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简介:
GPU-Burn是一款专为多GPU系统设计的CUDA压力测试工具,旨在全面评估和优化图形处理器在复杂计算任务中的性能与稳定性。 要构建GPU Burn,请执行以下操作:make 若需删除GPU Burn的构建工件,请运行命令:make clean 默认情况下,GPU Burn使用计算能力5.0。如需覆盖此设定,可使用如下指令: make COMPUTE= 在调用make时可以添加CFLAGS来修改编译器标志列表中的内容,例如: make CFLAGS=-Wall 同样地,在调用make命令以修改链接器标志默认设置时,请加入LDFLAGS参数,比如这样操作: make LDFLAGS=-lmylib 如果您需要自定义nvcc的选项,则可以在执行make指令的时候添加NVCCFLAGS变量,例如: make NVCCFLAGS=-ccbin 若要指定非标准安装位置或特定版本的cuda工具包,请使用CUDAPATH参数。

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客服
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  • GPU-BurnGPUCUDA
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    GPU-Burn是一款专为多GPU系统设计的CUDA压力测试工具,旨在全面评估和优化图形处理器在复杂计算任务中的性能与稳定性。 要构建GPU Burn,请执行以下操作:make 若需删除GPU Burn的构建工件,请运行命令:make clean 默认情况下,GPU Burn使用计算能力5.0。如需覆盖此设定,可使用如下指令: make COMPUTE= 在调用make时可以添加CFLAGS来修改编译器标志列表中的内容,例如: make CFLAGS=-Wall 同样地,在调用make命令以修改链接器标志默认设置时,请加入LDFLAGS参数,比如这样操作: make LDFLAGS=-lmylib 如果您需要自定义nvcc的选项,则可以在执行make指令的时候添加NVCCFLAGS变量,例如: make NVCCFLAGS=-ccbin 若要指定非标准安装位置或特定版本的cuda工具包,请使用CUDAPATH参数。
  • GPU-Burner:免费GPU工具
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    GPU-Burner是一款完全免费且开源的GPU压力测试软件,它能够帮助用户检测和评估显卡性能、稳定性及温度控制情况。 GPU燃烧器是一个程序,可以对任何GPU进行压力测试,并且与一台机器上的任意数量的卡兼容。它是免费提供的并且已经编译完成,易于实现。 使用步骤如下: 1. 下载。 2. 授予其执行权限:`chmod +777 gpuburner` 3. 运行程序:`./gpuburner --train.py` 在运行GPU燃烧器时,您可以通过以下命令监控GPU的温度或其他信息: ``` watch -n 0.1 nvidia-smi ```
  • CUDAGPU数据传输
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    本研究聚焦于CUDA环境下GPU的数据传输效率分析,通过详尽实验探讨不同策略对性能的影响,为优化计算任务提供理论依据。 数据传输测试包括三个步骤:首先从主机传输到设备;然后在设备内部进行传输;最后再将数据从设备传回主机。即H-->DD-->DD-->H的过程。
  • CUDA-Based GPU Parallel Programming Development
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    本课程专注于基于CUDA的GPU并行编程开发,深入讲解如何利用GPU的强大计算能力加速应用性能,适用于希望掌握高效并行计算技术的学习者和开发者。 《使用CUDA的GPU并行程序开发》(Chapman & Hall/CRC 计算科学)由Tolga Soyata编写,ISBN-10编号为 1498750753,ISBN-13 编号为 9781498750752。本书的版本是第一版,出版日期为2018年2月16日,共包含477页。 《使用CUDA的GPU并行程序开发》通过展示不同系列GPU之间的差异来教授GPU编程方法,这种方法使读者能够准备迎接下一代乃至未来的GPU技术挑战。书中强调了长期保持相关性的概念,而不是特定平台的具体概念,并同时提供有价值的、依赖于具体平台的解释。 本书分为三个独立的部分:第一部分使用CPU多线程介绍并行性,通过几个简单的程序演示如何将一个大型任务分解成多个平行子任务并在CPU线程中映射。第二部分介绍了GPU的大规模并行处理,在Nvidia的不同平台上对相同的程序进行并行化,并重复性能分析过程。由于CPU和GPU的核心与内存结构不同,结果以有趣的方式有所不同。 本书的最终目标是让程序员意识到所有的好想法以及坏的想法,以便读者在自己的项目中应用好的想法并避免不好的想法。第三部分为希望扩展视野的读者提供指南,介绍了流行的CUDA库(如cuBLAS、cuFFT、NPP和Thrust),OpenCL编程语言,使用其他编程语言和API库进行GPU编程的概述(例如Python、OpenCV、OpenGL以及Apple的Swift 和Metal)及深度学习库 cuDNN。
  • GPU软件
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    GPU测试软件是一款专为评估和优化图形处理器性能而设计的应用程序。它通过运行各种计算密集型任务和图形渲染测试,帮助用户全面了解其显卡的效能、稳定性以及兼容性问题,从而确保最佳的游戏体验与工作效率。 使用GPU测试软件可以检查刷BIOS的显卡真伪。
  • GPU工具
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    GPU测试工具是一款专为评估和优化图形处理器性能设计的应用程序。它能全面检测GPU的各项指标,并提供详尽的分析报告以帮助用户了解设备的实际运行状况及潜在问题。 GPU测试软件是评估计算机图形处理器(GPU)性能及稳定性的关键工具。这类软件能够帮助用户了解其GPU在处理图形密集型任务如游戏、3D建模以及视频渲染等方面的能力。 其中,一款知名的应用程序——GPU-Z_0.6.2主要用于监测和提供详尽的GPU信息,包括制造商、型号、核心频率、显存类型与容量等。此外,它还能实时显示温度、风扇转速及功耗等关键指标,从而帮助用户监控运行状态,并快速检测是否存在故障或在高负载下表现不佳的问题。 进行GPU测试时通常会关注以下方面: 1. **性能测试**:通过像3DMark这样的基准软件来衡量GPU处理图形任务的速度。 2. **稳定性测试**:利用如FurMark等烤机工具确保长时间高负荷运行下的正常工作状态和散热效能。 3. **功耗与温度监控**:实时监测以避免过热导致硬件损坏或影响系统效率的情况出现。 4. **内存测试**:使用MemoryTester等软件检查显存的稳定性和数据传输准确性,防止错误发生。 5. **驱动兼容性**:通过更新最新版本的GPU驱动来提升性能并解决可能出现的问题。 6. **超频潜力**:尝试安全地调整核心频率和电压以提高工作速度,但同时需要注意增加功耗与温度的风险。 7. **对比分析**:比较不同型号之间在各种任务中的表现差异,有助于选择合适的硬件升级或了解配置对游戏性能的影响。 GPU测试软件为电脑爱好者及专业人士提供了重要的数据支持,并帮助优化和理解其系统的图形处理能力。尽管版本较旧,但GPU-Z_0.6.2依然能够胜任许多基础的监测与诊断工作。
  • CUDA 10.0 + CuDNN 7.4.1 + TensorFlow-GPU 1.14.0
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    该简介针对的是高性能计算环境配置,包括NVIDIA CUDA 10.0、CuDNN 7.4.1以及TensorFlow-GPU版本1.14.0的安装和设置。此组合旨在优化深度学习模型在GPU上的运行效率。 您提供的文本“qwerfqwedqrfqrdfas”中并没有包含任何具体的联系方式或链接信息。因此,无需进行改动。如果需要对含有实际联系信息的其他段落进行处理,请提供具体内容,我将帮助去除其中的所有联系方式和网址等敏感信息,同时保持原文意思不变。
  • OpenCV 4.5.0 GPU版(含CUDA 10)
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    简介:OpenCV 4.5.0 GPU版结合了CUDA 10技术,提供强大的实时计算机视觉功能和图形处理能力。该版本支持大量GPU加速算法,适用于高性能计算环境。 在window环境下,并且使用cuda10的情况下编译了opencv4.5.0-gpu版本。opencv的目录结构包括bin、include以及x64下的cuda10目录包含bin、include、lib。
  • TensorFlow-gpu版检
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    本项目旨在提供一份详细的教程和指南,用于在安装了NVIDIA GPU的环境中搭建并验证TensorFlow-gpu测试版本的正确性和稳定性。适合深度学习开发者参考。 TensorFlow-gpu版本测试代码用于检测当前设备所使用的GPU类型。
  • Matlab FFT 代码 - 1D 4096 FFT with CUDA: GPU FFT CUDA
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    这段内容提供了一个使用CUDA在GPU上进行一维4096点快速傅里叶变换(FFT)的MATLAB代码示例,适用于需要高性能计算和并行处理的应用场景。 在Maxwell架构上实测的FFT算法介于计算密集型与访存密集型两类之间,在充分优化的情况下,计算时间可以掩盖访存时间。本项目采用Stockham结构实现并行FFT算法,并达到了与cuFFT相同的速度水平。通过整合内核,实现了比直接调用cuFFT更快的整体执行速度。此外,cuFFT分配了用户无法访问的显存空间,而本项目避免了这一问题。 在测试阶段,我们对8192组4096点时域递增数的一维FFT进行了计算,并将结果保存在一个txt文件中,以便使用MATLAB进行对比验证。目前只提供了4096点FFT的实现代码。运行环境为WIN7x64+CUDA7.5。