GPU Burn：多GPU CUDA压力测试工具详解

GPU Burn：多GPU CUDA压力测试工具详解

【免费下载链接】gpu-burn Multi-GPU CUDA stress test 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/gpu-burn

GPU Burn是一款专为测试GPU性能和稳定性设计的开源工具，它通过高强度的矩阵运算来模拟GPU在极限负载下的工作状态。无论是硬件评测、系统优化还是故障诊断，这个工具都能为你提供准确可靠的数据支持。

工具亮点速览

• 多GPU并行测试：支持同时测试系统中所有可用的GPU设备
• 内存占用可控：可自定义使用内存大小或百分比
• 精度模式选择：支持单精度浮点和双精度浮点运算
• 张量核心支持：可充分利用现代GPU的张量计算能力
• 实时监控反馈：运行期间实时显示温度、性能和错误信息

工作原理揭秘

GPU Burn的核心基于CUDA并行计算框架，通过执行大规模的矩阵乘法运算来对GPU施加压力。它使用8192×8192的大尺寸矩阵，通过CUBLAS库调用SGEMM（单精度）和DGEMM（双精度）运算，这些运算对GPU的计算能力和内存带宽都有极高的要求。

工具通过以下方式实现压力测试：

1. 为每个GPU分配大量显存用于存储矩阵数据
2. 循环执行矩阵乘法运算，持续保持GPU高负载
3. 实时比较计算结果，检测可能的硬件错误

实战应用指南

快速开始测试

克隆项目仓库并编译：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/gpu-burn
cd gpu-burn
make

常用测试命令

• 基础测试：./gpu_burn 3600（测试1小时）
• 双精度测试：./gpu_burn -d 3600
• 指定内存使用：./gpu_burn -m 80% 3600
• 单GPU测试：./gpu_burn -i 0 3600

Docker容器部署

使用Docker可以快速部署测试环境：

docker build -t gpu_burn .
docker run --rm --gpus all gpu_burn

性能对比分析

GPU型号	单精度性能	双精度性能	稳定温度
RTX 4090	82.4 TFLOPS	1.3 TFLOPS	72°C
RTX 3080	29.8 TFLOPS	0.9 TFLOPS	78°C
A100	19.5 TFLOPS	9.7 TFLOPS	65°C
V100	14.1 TFLOPS	7.0 TFLOPS	70°C

进阶使用技巧

自定义编译参数

# 指定计算能力
make COMPUTE=75

# 添加编译器标志
make CFLAGS=-Wall

# 指定CUDA路径
make CUDAPATH=/usr/local/cuda-11.8

温度监控优化

工具会自动调用nvidia-smi或tegrastats来监控GPU温度。对于Jetson设备，使用tegrastats；对于其他NVIDIA GPU，使用nvidia-smi。

常见问题解答

Q: 测试过程中GPU温度过高怎么办？ A: 这是正常现象，工具会持续监控温度。如果担心过热，可以缩短测试时间或降低内存使用比例。

Q: 如何判断GPU是否通过测试？ A: 测试结束后会显示每个GPU的状态，"OK"表示通过，"FAULTY"表示发现问题。

Q: 测试结果中出现错误信息是否正常？ A: 出现少量错误可能是正常的，但如果错误数量持续增加，可能表明GPU存在硬件问题。

Q: 是否支持非NVIDIA GPU？ A: 目前仅支持NVIDIA GPU，因为工具基于CUDA和CUBLAS库开发。

Q: 测试时间应该设置多长？ A: 建议至少测试30分钟以上，以充分检测GPU的稳定性。对于专业用途，建议测试数小时。

通过GPU Burn的全面测试，你可以深入了解GPU的性能极限和稳定性表现，为硬件选择、系统优化提供重要参考依据。

【免费下载链接】gpu-burn Multi-GPU CUDA stress test 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/gpu-burn