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GPU加速已經(jīng)成為現(xiàn)代計算機科學中重要的一部分，它們被廣泛應用于各種應用程序和工作負載中。 特別是在數(shù)據(jù)密集型任務方面，GPU可以提供比CPU更快的速度，因為它們可以并行化處理大量數(shù)據(jù)。 在Linux系統(tǒng)中，在進行任何GPU加速任務之前，更好了解浮點數(shù)性能測試，這將確保您知道計算機可以處理多少工作負載。
GPU浮點數(shù)性能測試是用數(shù)字測試GPU的速度和精度的過程。 它還可以幫助開發(fā)人員找出GPU硬件或編程問題，并為高性能計算提供更佳設置。 本文將探討有關GPU的浮點數(shù)性能測試的信息，以及如何在Linux系統(tǒng)上執(zhí)行這些測試。
浮點數(shù)性能測試的類型
GPU浮點數(shù)性能測試可分為兩類測試:
1．單精度性能測試(Single-Precision Testing)
單精度性能測試使用32位浮點數(shù)執(zhí)行操作。 這種測試適用于大多數(shù)GPU應用程序，因為它們通常使用單精度浮點數(shù)運算。 例如，訓練神經(jīng)網(wǎng)絡、進行數(shù)值模擬等都使用單精度數(shù)。
2．雙精度性能測試(Double-Precision Testing)
雙精度性能測試使用64位浮點數(shù)執(zhí)行操作。 與單精度測試相比，雙精度測試通常慢得多，因為它們需要更多的硬件資源。
如何執(zhí)行GPU浮點數(shù)性能測試
現(xiàn)在您已經(jīng)了解了有關GPU浮點數(shù)性能測試的基礎知識，讓我們來看看如何在Linux系統(tǒng)中測試GPU的浮點數(shù)性能。 具體而言，我們將演示如何使用NVIDIA的CUDA工具包進行浮點數(shù)性能測試。
1．安裝CUDA
要在Linux系統(tǒng)上運行GPU浮點數(shù)性能測試，必須先安裝CUDA工具包。 CUDA工具包是由NVIDIA提供的支持CUDA平臺的一組GPU加速器的軟件開發(fā)工具。 要安裝CUDA，請訪問NVIDIA的CUDA下載頁面并根據(jù)您的操作系統(tǒng)、系統(tǒng)架構和CUDA版本下載合適的安裝包。
2．編寫測試腳本
一旦安裝了CUDA，您需要編寫一個測試腳本來測試GPU的浮點數(shù)性能。 下面是一個簡單的CUDA測試腳本的示例：
“`
#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．運行測試腳本
現(xiàn)在您已準備好運行您的測試腳本了。 在終端窗口中，導航到您的CUDA測試腳本所在的目錄，然后使用以下命令編譯和運行腳本：
“`
nvcc -o test test.cu
./test
“`
CUDA將使用GPU執(zhí)行腳本，然后將結果返回到主機內(nèi)存。 測試腳本輸出結果的時間不同于使用CPU的測試腳本。 一旦運行腳本，您將能夠查看單精度和雙精度浮點性能測試。
結論
相關問題拓展閱讀：
- Linux中如何管理Nvidia GPU卡
Linux中如何管理Nvidia GPU卡
1.查看顯卡信息
由于測試環(huán)境使用的是NVIDIA的顯卡，這里直接通過lspci命令即可查詢具體顯卡信息
“00:06.0”，這一個參數(shù)是總線編號，第二個是插槽編號，第三個是功能編號，它們都是十六進制的數(shù)字。
2.查看顯存以及GPU的使用情況
Nvidia自帶一個命令行工具可以查看顯存的使用情況：
nvidia-i
參數(shù)解釋：
Fan：
顯示風扇轉(zhuǎn)速，數(shù)值在0到100%之間，是計算機的期望轉(zhuǎn)速，如果計算機不是通過風扇冷卻或者風扇壞了，顯示出來就是N/A；
Temp：
顯卡內(nèi)部的溫度，單位是攝氏度；
Perf：
表征性能狀態(tài)，從P0到P12，P0表示更大性能，P12表示狀態(tài)最小性能；
Pwr：
能耗表示；
Bus-Id：
涉及GPU總線的相關信息；
Disp.A：
是Display Active的意思，表示GPU的顯示是否初始化；
Memory Usage：
顯存的使用率；
Volatile GPU-Util：
浮動的GPU利用率；
Compute M：
計算模式；
下邊的Processes顯示每塊GPU上每個進程所使用的顯存情況，上述測試環(huán)境沒有，可參考它圖如下：
3.周期性的輸出顯卡的使用情況
可以參考如下命令：
命令行參數(shù)-n后邊跟的是執(zhí)行命令的周期，以s為單位。
1.列出所有可用的Nvidia設備
2.列出每個GPU卡的詳細信息
3.查詢某個GPU卡的詳細信息
（指定GPU卡的id，只截圖一部分）
4.要以1秒的更新間隔監(jiān)控GPU的總體使用情況
5.要以1秒的更新間隔監(jiān)視每叢枯個進程的GPU使用情數(shù)鄭散況
6.加上-pm參數(shù)可設置持久模式：0/禁用，1/啟用
7.加上-e參數(shù)可以切換ECC支持：0/禁用，1/啟用
8. 加上-r參數(shù)可以重啟某個GPU卡（0是GPU卡的薯氏序號）
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