GPU burn 测试GPU
1.下载软件
https://github.com/wilicc/gpu-burn
wget https://codeload.github.com/wilicc/gpu-burn/zip/master
2.解压缩
unzip gpu-burn-master.zip
3.进入目录编译(确保cuda环境变量已经配置成功 nvcc -v能显示结果)
cd gpu-burn-master
make
4.编译成功后,会在当前目录生成 gpu_burn 这个文件
./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 2: Tesla V100 (UUID: GPU-f6cf184f-9173-1edd-648f-71e841afe152)
GPU 3: Tesla V100 (UUID: GPU-044f96e6-cc66-cc93-6283-07b829216f91) Initialized device 2 with 11178 MB of memory (10993 MB available, using 9894 MB of it), using FLOATS
Initialized device 1 with 11178 MB of memory (10993 MB available, using 9894 MB of it), using FLOATS
Initialized device 3 with 11178 MB of memory (10993 MB available, using 9894 MB of it), using FLOATS
Initialized device 0 with 11178 MB of memory (10993 MB available, using 9894 MB of it), using FLOATS
6.可以指定某几张卡跑,比如指定0和1号卡
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
./gpu_burn 100
如何找出故障卡
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,3,4,5,6,7 #2不写在里面
./gpu_burn 100
压测一周命令:nohup ./gpu_burn 604800 &
top可以查看8卡同时在跑
抓取GPU压测温度功耗:nvidia-smi -l 10 --format=csv --filename=report.csv --query-gpu=timestamp,name,temperature.gpu,power.draw
10秒后可以看到日志信息里有数据
抓取信息命令需要在tmux里执行