英伟达A100测试SHOC

已于 2024-01-24 17:39:04 修改
阅读量482 收藏 6
点赞数 8
文章标签： gpu算力 服务器 深度学习 c++
于 2024-01-18 09:35:20 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42232737/article/details/135665898
版权
文章讨论了在使用单卡时可以正常运行的计算任务，但在多卡环境下遇到错误，结果显示为负值。解决方法包括升级OpenMPI版本、更新NVIDIA驱动（针对非ARM架构）以及降级CUDA到11或更低版本以适应ARM环境。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

问题：单卡能正常计算出结果，多卡无法获取正确结果

Running benchmark MaxFlops
    result for maxspflops:                      -2.0000
    result for maxdpflops:                      -2.0000

解决办法1：

更换openmpi版本，主要还是openmpi的问题

解决办法2：

更换NVIDIA驱动

解决办法3：

如果你是arm架构的，那么你要知道CUDA12是不支持的，你得换一个CUDA11或者更低的版本
Samhau
关注
英伟达A100 GPU的核心数，Tesla系列
ZJQ的博客
07-30 515
技术架构：A100基于NVIDIA Ampere架构，是NVIDIA数据中心平台的引擎。该架构针对AI推理进行了优化，提供了更高的计算密度和更低的延迟。核心数：A100拥有6912个CUDA核心，为深度学习等计算密集型任务提供强大的计算能力。此外，还配备了432个Tensor Core，支持Tensor Float 32（TF32）和混合精度（FP16）计算，显著提升深度学习训练和推理的速度。显存：A100提供多种显存配置，包括40GB、80GB和160GB的HBM2e高速显存选项，内存带宽高达。
英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100、A800、H100、H800、V100如何选择，含架构技术和性能对比带你解决疑惑
丨汀、的博客
01-29 3万+
英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100、A800、H100、H800、V100如何选择，含架构技术和性能对比带你解决疑惑
shoc:SHOC基准套件
05-24
可伸缩异构计算（SHOC）基准测试套件是一组基准测试程序，用于测试使用具有非传统体系结构的计算设备进行通用计算的系统的性能和稳定性。 它最初的重点是包含图形处理单元（GPU）和多核处理器的系统，以及OpenCL编程标准。 它可以在群集以及单个主机上使用。 SHOC用户手册中SHOC源代码树的doc子目录中包含有关配置，构建和运行SHOC基准程序的文档。 文件INSTALL.txt包含用于快速安装的这些说明的草图。 任何对configure和make有经验的人都应该熟悉安装，有关一些示例，请参见config目录。 另外，如果您的平台需要重新生成configure脚本，请参阅build-aux / bootstrap.sh和手册以获取更多详细信息。 最后更新：2014-04-13 15:39:22 kspaff
服务器测试之GPU shoc-master测试
qq_41897488的博客
08-07 1256
shoc-master
nvidia t4 shoc 测试问题
a_tiny_boy_of_it的博客
08-19 820
nvidia t4 跑shoc benchmark测试的时候遇到问题如下， 注意，跑 neuralnet 之前，要解压nn_data到 pwd 下面，但是依然报错 用strace 跟踪 执行 strace -f -o gm.truss /home/shoc-master/bin/Serial/CUDA/NeuralNet -s 4 -d 1 25353 execve("/home/shoc-master/bin/Serial/CUDA/NeuralNet", ["/home/shoc-m.
***测试工具实战技巧合集
weixin_34114823的博客
06-27 1954
最好的 NMAP 扫描策略#适用所有大小网络最好的nmap扫描策略#主机发现，生成存活主机列表$nmap-sn-T4-oGDiscovery.gnmap192.168.56.0/24 $grep"Status:Up"Discovery.gnmap|cut-f2-d''>LiveHosts.txt#端口发现，发现大部分常用端...
ORNL SHOC（CUDA & OpenCL） 编译简记
ruilinruirui
11-18 977
先说结果，我编译结果是CUDA未编译成功，OpenCL反而成功了。若有编译CUDA成功的可以交流一下。不过貌似这不大影响我测试NVIDIA GPU及集群的结果吧。 一、ORNL简介： ORNL是橡树岭国家实验室（Oak Ridge National Laboratory，简称ORNL）是美国能源部所属最大的科学和能源研究实验室，成立于1943年，现由田那西大学和Battelle纪念研究所共同管理...
机器学习笔记：FLOPs
qq_40206371的博客
09-13 1666
1FLOPS与FLOPs FLOPS：floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。 FLOPs：注意s小写，是floating point operations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。 2 卷积的FLOPs 结论：卷积层的计算能力（FLOPs）等于上图中两个立方体（绿色和橙色）体积的乘积（V1*V2） 卷积层 wx + b 需要计..
GPU和CPU计算速度
GRF-Sunomikp31
08-25 3762
GPU和CPU计算速度
英伟达A100/1800/H100是CHATGPT最佳选择了吗
YUANZY888的博客
05-04 2218
人工智能最新成果CHATGPT惊艳出师，国内大厂代表百度也在奋起直追，如果说之前的科技产品解放了人的四肢，那么接下来的人的大脑被替代也是必然，是否就意味着人类失去了生存的优势及意义了吗？
英伟达A100和A800的区别
05-12
英伟达A100和A800都是英伟达公司推出的GPU，但它们有一些区别： 1. 架构不同：A100采用了英伟达新一代的Ampere架构，而A800则采用了之前的Volta架构。 2. 性能不同：A100的性能比A800更高，A100的理论峰值性能为...
百度-芯片顶会Hot Chips报告免费放送：一文了解英伟达A100（英文）-2020.11-18页 精品报告2020.pdf
04-24
英伟达A100作为对比，也可能是文档内容的一部分，但由于信息有限，我们将侧重于百度Kunlun AI处理器的相关内容。 百度Kunlun处理器是一项针对多样AI应用和场景设计的人工智能处理器。在描述百度Kunlun的愿景时，...
硬件加速器及其深度神经网络模型的性能指标理解
qq_73992463的博客
11-03 1103
介绍了硬件加速器及其深度神经网络模型的性能指标，包括单位换算、GPU指标/性能指标和深度神经网络性能指标。通过以A100为例，详细介绍了各个指标的含义和应用。同时，还对一些易混指标进行了对比和解释。
Ubuntu 16.04 Nvidia驱动安装
热门推荐
Stories_Untold的博客
11-13 5万+
安装好好多天的Nvidia驱动，在用 nvidia-smi 命令检查的时候，总是提示 NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running. 试过了很多方法，最后总...
服务器测试之GPU基础汇总
qq_41897488的博客
09-06 1万+
GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。一个专门的图形核心处理器。GPU是显示卡的“大脑”，决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D显示卡的区别依据。可以形象的理解为90%的ALU(运算单元)，5%的Control(控制单元)、5%的Cache(缓存单元)GPU的设计原理——总结为大量的简单运算。
探索高性能计算新领域：Scalable Heterogeneous Computing (SHOC) 项目深度解析
gitblog_00038的博客
05-28 594
探索高性能计算新领域：Scalable Heterogeneous Computing (SHOC) 项目深度解析 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在当今的数字时代，对高性能计算的需求日益增长，特别是在处理复杂数据集和密集型任务时。因此，Scalable Heterogeneous Computing (SHOC) 项目以其前沿的技术视角和强大的功能脱颖而出，成为...
linux 3d性能测试 arm,ARM平台常用性能测试方法
weixin_31198993的博客
05-12 581
测试磁盘读写速度：通过安装hdparm，可以测试EMMC的读写速度：dolphin@localhost:~$ sudo apt-get install hdparmdolphin@localhost:/dev$ sudo hdparm -Tt /dev/mmcblk1/dev/mmcblk1:Timing cached reads: 1202 MB in 2.00 seconds = 601...
NVIDIA A100 GPU - 推理基准测试分析
weixin_50197960的博客
10-14 3498
运行最先进的文本到图像模型需要什么？游戏卡可以完成这项工作，还是选择A100？如果只有一个 CPU 怎么办？为了阐明这些问题，我们提出了在不同 GPU 和 CPU 上稳定扩散的推理基准。我们的基准测试使用文本提示作为输入并输出分辨率图像512x512。我们使用Huggingface 的扩散器库中的模型实现，并从速度、内存消耗、吞吐量和输出图像的质量方面分析推理性能。
超算常用Benchmark
Forskamse's Blog
01-22 3519
Super Computer常用到的测试基准可以分为应用基准和微观基准两类，其中应用基准是偏向于某种应用的Benchmark，测试更具有针对性，而微观基准则更具普适性，更加偏向于纯粹的工具性能测试。 1. 应用基准 Linpack Linpack是国际上流行的用于测试高性能计算机系统浮点性能的benchmark。通过利用高性能计算机，用高斯消元法求解N元一次稠密线性代数方程组的测试，评价高性...
英伟达A100和英伟达A1000区别
最新发布
02-07
### NVIDIA A100 和 NVIDIA RTX A1000 差异分析 #### 性能规格对比 NVIDIA A100 是一款专为数据中心设计的强大加速器，采用 Ampere 架构，具备高密度计算能力和强大的 AI 训练能力。相比之下，RTX A1000 主要面向专业工作站环境，适用于图形处理、虚拟化以及轻量级的机器学习工作负载[^1]。 - **架构** - A100 基于 GA100 芯片构建，拥有完整的 Tensor Core 支持。 - RTX A1000 使用的是较新的 Ampere 架构变体，针对桌面端优化，在 CUDA 核心数量上有所减少。 - **显存配置** - A100 提供高达 80GB HBM2 显存选项，并支持 NVLink 连接技术以扩展带宽。 - RTX A1000 则配备 16GB GDDR6 显存，适合大多数专业应用场景的需求。 - **功耗表现** - 数据中心级别的 A100 功率消耗较大，典型 TDP 达到 250W 至 300W。 - RTX A1000 设计更加节能高效，TDP 控制在约 95W 左右，便于部署于标准台式机平台内。 #### 应用领域区分 由于两者定位不同，适用范围也存在明显区别： - **A100** 更加侧重于大规模并行运算任务，如深度神经网络模型训练、高性能计算集群中的科学仿真模拟等复杂作业；同时也广泛应用于云服务提供商的数据中心解决方案之中。 - **RTX A1000** 定位为企业级创意工作者提供强大助力，特别是在 CAD/CAM、DCC (Digital Content Creation) 流程里表现出色，能够流畅运行各类专业软件工具集，满足日常办公需求的同时兼顾一定规模下的 AI 推理性能要求。 ```python # 对比两个GPU的关键参数 comparison = { "Model": ["A100", "RTX A1000"], "Architecture": ['GA100', 'Ampere'], "Memory Size": ['Up to 80GB HBM2', '16GB GDDR6'], "Power Consumption(TDP)": ['250~300W', '~95W'] } print(comparison) ```
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值