探究Linux GPU的浮点数性能测试 (linux gpu浮点数测试)
GPU加速已经成为现代计算机科学中重要的一部分，它们被广泛应用于各种应用程序和工作负载中。 特别是在数据密集型任务方面，GPU可以提供比CPU更快的速度，因为它们可以并行化处理大量数据。 在Linux系统中，在进行任何GPU加速任务之前，更好了解浮点数性能测试，这将确保您知道计算机可以处理多少工作负载。
GPU浮点数性能测试是用数字测试GPU的速度和精度的过程。 它还可以帮助开发人员找出GPU硬件或编程问题，并为高性能计算提供更佳设置。 本文将探讨有关GPU的浮点数性能测试的信息，以及如何在Linux系统上执行这些测试。
浮点数性能测试的类型
GPU浮点数性能测试可分为两类测试:
1．单精度性能测试(Single-Precision Testing)
单精度性能测试使用32位浮点数执行操作。 这种测试适用于大多数GPU应用程序，因为它们通常使用单精度浮点数运算。 例如，训练神经网络、进行数值模拟等都使用单精度数。
2．双精度性能测试(Double-Precision Testing)
双精度性能测试使用64位浮点数执行操作。 与单精度测试相比，双精度测试通常慢得多，因为它们需要更多的硬件资源。
如何执行GPU浮点数性能测试
现在您已经了解了有关GPU浮点数性能测试的基础知识，让我们来看看如何在Linux系统中测试GPU的浮点数性能。 具体而言，我们将演示如何使用NVIDIA的CUDA工具包进行浮点数性能测试。
1．安装CUDA
要在Linux系统上运行GPU浮点数性能测试，必须先安装CUDA工具包。 CUDA工具包是由NVIDIA提供的支持CUDA平台的一组GPU加速器的软件开发工具。 要安装CUDA，请访问NVIDIA的CUDA下载页面并根据您的操作系统、系统架构和CUDA版本下载合适的安装包。
2．编写测试脚本
一旦安装了CUDA，您需要编写一个测试脚本来测试GPU的浮点数性能。 下面是一个简单的CUDA测试脚本的示例：
“`
#include
#include
#include
__global__ void kernel(float *a, float *b, float *c, int n)
{
int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if(i
{
// Perform single-precision addition
c[i] = a[i] + b[i];
}
}
int mn(int argc, char const *argv[])
{
int n = 1024 * 1024;
float *a, *b, *c;
float *dev_a, *dev_b, *dev_c;
// Allocate memory on the host
a = (float*)malloc(n*sizeof(float));
b = (float*)malloc(n*sizeof(float));
c = (float*)malloc(n*sizeof(float));
// Initialize host arrays with random values
for (int i=0; i
{
a[i] = rand()/(float)RAND_MAX;
b[i] = rand()/(float)RAND_MAX;
}
// Allocate memory on the device
cudaMalloc((void **)&dev_a, n*sizeof(float));
cudaMalloc((void **)&dev_b, n*sizeof(float));
cudaMalloc((void **)&dev_c, n*sizeof(float));
// Copy host arrays to device
cudaMemcpy(dev_a, a, n*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(dev_b, b, n*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
// Launch kernel
kernel>>(dev_a, dev_b, dev_c, n);
// Copy results from device to host
cudaMemcpy(c, dev_c, n*sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
// Free memory on device
cudaFree(dev_a);
cudaFree(dev_b);
cudaFree(dev_c);
// Free memory on host
free(a);
free(b);
free(c);
return 0;
}
“`
3．运行测试脚本
现在您已准备好运行您的测试脚本了。 在终端窗口中，导航到您的CUDA测试脚本所在的目录，然后使用以下命令编译和运行脚本：
“`
nvcc -o test test.cu
./test
“`
CUDA将使用GPU执行脚本，然后将结果返回到主机内存。 测试脚本输出结果的时间不同于使用CPU的测试脚本。 一旦运行脚本，您将能够查看单精度和双精度浮点性能测试。
结论
相关问题拓展阅读：
Linux中如何管理Nvidia GPU卡
1.查看显卡信息
由于测试环境使用的是NVIDIA的显卡，这里直接通过lspci命令即可查询具体显卡信息
“00:06.0”，这一个参数是总线编号，第二个是插槽编号，第三个是功能编号，它们都是十六进制的数字。
2.查看显存以及GPU的使用情况
Nvidia自带一个命令行工具可以查看显存的使用情况：
nvidia-i
参数解释：
Fan：
显示风扇转速，数值在0到100%之间，是计算机的期望转速，如果计算机不是通过风扇冷却或者风扇坏了，显示出来就是N/A；
Temp：
显卡内部的温度，单位是摄氏度；
Perf：
表征性能状态，从P0到P12，P0表示更大性能，P12表示状态最小性能；
Pwr：
能耗表示；
Bus-Id：
涉及GPU总线的相关信息；
Disp.A：
是Display Active的意思，表示GPU的显示是否初始化；
Memory Usage：
显存的使用率；
Volatile GPU-Util：
浮动的GPU利用率；
Compute M：
计算模式；
下边的Processes显示每块GPU上每个进程所使用的显存情况，上述测试环境没有，可参考它图如下：
3.周期性的输出显卡的使用情况
可以参考如下命令：
命令行参数-n后边跟的是执行命令的周期，以s为单位。
1.列出所有可用的Nvidia设备
2.列出每个GPU卡的详细信息
3.查询某个GPU卡的详细信息
（指定GPU卡的id，只截图一部分）
4.要以1秒的更新间隔监控GPU的总体使用情况
5.要以1秒的更新间隔监视每丛枯个进程的GPU使用情数郑散况
6.加上-pm参数可设置持久模式：0/禁用，1/启用
7.加上-e参数可以切换ECC支持：0/禁用，1/启用
8. 加上-r参数可以重启某个GPU卡（0是GPU卡的薯氏序号）
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