gpu-burn

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多 GPU CUDA 压力测试 http://wili.cc/blog/gpu-burn.html

• gpu-burn
• 轻松构建和运行 Docker
• 二进制包
• 建筑
• 使用

易于构建和运行 Docker

git clone https://github.com/wilicc/gpu-burn
cd gpu-burn
docker build -t gpu-burn .
docker run --rm --gpus all gpu-burn

您可以传递构建参数来指定 CUDA 版本、计算能力和基础镜像分发版本,例如:

docker build --build-arg CUDA_VERSION=13.0.0 --build-arg COMPUTE=75 --build-arg IMAGE_DISTRO=ubi8 -t gpu-burn .

二进制包

https://repology.org/project/gpu-burn/versions

建筑

要构建 GPU Burn: make 要删除 GPU Burn 生成的伪像: make clean GPU Burn 使用默认的 7.5 计算能力,如 NVIDIA 的 CUDA GPU 计算能力 所规定。 要用不同的值覆盖此值:

make COMPUTE=<compute capability value>

COMPUTE 选择单一的虚拟体系结构作为默认的 -arch 标志。对于针对多个体系结构的大型二进制文件,或者要选择体系结构条件 (sm_90a) 或家族特定的 (compute_100f) 功能,请将 COMPUTE= 设置为抑制默认值,并通过 NVCCFLAGS 完全从 -gencode 标志中驱动构建:

NVCCFLAGS 可以在调用 make 时添加,以添加到默认的 nvcc 标志列表中: