在win系统下测试工具比较多，现在 N 卡多用于深度学习，有时候会在 Linux下进行 N 卡测试。

测试工具 gpu-burn: Multi-GPU CUDA stress test，github地址：https://github.com/wilicc/gpu-burn

动手能力强的同学可以直接看 README.md 文档。我来说下我的测试过程。

补充一点，现在各种信息鱼龙混杂，遇到问题先找官网资料！

主要原理：利用Nvidia发布的Cuda镜像，在容器里编译后测试。用到的软件：

• CentOS/Ubuntu 等发行版系统；
• N卡驱动，尽量用最新的驱动；
• Docker-ce 和 nvidia-container-runtime
• Nvidia 发布的Cuda镜像
• gpu-burn

步骤：

1、安装系统和nvidia驱动

系统下载可以到阿里云和国内镜像源，安装可以自行搜索；

驱动安装可以到Nvidia官网下载 Linux 驱动，安装过程也很简单。

驱动地址给个官方路径：Official Drivers | NVIDIA

安装完成，可以通过 nvidia-smi 进行验证，能看到显卡信息即正常。

2、安装 docker 和 nvidia-container-runtime

docker的安装可以参考阿里云的步骤，或者直接看官方资料。

安装 nvidia-container-runtime，参考文档，安装也比较简单：

https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-runtime

nvidia-container-runtime 是帮助docker在容器里调用到宿主机GPU。

3、nvidia发布的docker镜像

cuda镜像的Docker Hub地址：nvidia/cuda Tags | Docker Hub

比如：docker pull nvidia/cuda:11.2.0-cudnn8-devel-ubuntu18.04

在选镜像的时候注意，一般下载devel版本，不要选在runtime版本，devel版本，开发用的包比较完整，一般选cudnn装好的版本，开发cuda，cudnn一般是必备的，最最重要的是cuda版本不要太高，不能高于刚刚安装的驱动支持的cuda版本，其他的根据你的爱好去选就好了。

这个过程比较考验你的网速了，现在的cuda的镜像都要2G+了

4、下载gpu burn开始测试

从github下载最新版本：GitHub - wilicc/gpu-burn: Multi-GPU CUDA stress test

https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-runtime/archive/refs/heads/main.zip

下载好，上传到服务器上，比如放在 gputest 目录下，开始启动容器测试。

先解压：unzip main.zip

docker run -it --rm -v /gputest:/gputest nvidia/cuda:11.2.0-cudnn8-devel-ubuntu18.04 bash

自动进入容器，进入 /gputest 目录，可以看到帮助文件  cat README.md

开始测试：

# To build GPU Burn，需要指定 cuda 路径
make CUDAPATH=/usr/local/cuda-<version>

# 先查看帮助
./gpu_burn -h
GPU Burn
Usage: gpu_burn [OPTIONS] [TIME]

-m X	Use X MB of memory.
-m N%	Use N% of the available GPU memory.  Default is 90%
-d	Use doubles
-tc	Try to use Tensor cores
-l	Lists all GPUs in the system
-i N	Execute only on GPU N
-h	Show this help message

Examples:
  gpu-burn -d 3600 # burns all GPUs with doubles for an hour
  gpu-burn -m 50% # burns using 5017651154300f the available GPU memory
  gpu-burn -l # list GPUs
  gpu-burn -i 2 # burns only GPU of index 2
root@3f6c1167dd43:/gputest/gpu-burn-master# 

# 根据帮助进行测试
gpu-burn -d 3600  # 测试所有 GPU 一小时

nvidia-smi -l 查看 gpu利用率

或者通过gpustat，gpustat 通过pip安装。