Nvidia GPU benchmark压力测试工具

一、参考资料

使用Pytorch测试cuda设备的性能（单卡或多卡并行）

GPU：使用gpu-burn压测GPU

二、GPU压力测试方法

1. PyTorch 方式

使用 torch.ones 测试CUDA设备。

import torch
import time


def cuda_benchmark(device_id, N=1000000):
    # 指定要使用的显卡设备
    torch.cuda.set_device(device_id)

    # 创建输入数据
    data = torch.ones(N).cuda()

    # 启动CUDA操作，并记录执行时间
    start_time = time.time()
    for i in range(10000):
        data += 1
    torch.cuda.synchronize()  # 等待CUDA操作执行完成
    end_time = time.time()

    # 将结果从GPU内存下载到主机内存
    result = data.cpu().numpy()

    # 打印Benchmark结果和执行时间
    print(f"Benchmark结果：{result[:10]}")
    print(f"执行时间：{end_time - start_time} 秒")


if __name__ == '__main__':
    # 测试第一块显卡
    device_id = 0
    cuda_benchmark(device_id, 10000000)

2. CUDABenchmarkModel 方式

使用自带的 CUDABenchmarkModel 测试CUDA设备。

import torch
import torch.nn as nn
import time


class CUDABenchmarkModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CUDABenchmarkModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 10).cuda()

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)


def cuda_benchmark(device_ids, N=10000000):
    # 创建模型
    model = CUDABenchmarkModel()
    model = nn.DataParallel(model, device_ids=device_ids)

    # 创建输入数据
    data = torch.ones(N, 10).cuda()

    # 启动CUDA操作，并记录执行时间
    start_time = time.time()
    for i in range(10000):
        output = model(data)
    torch.cuda.synchronize()  # 等待CUDA操作执行完成
    end_time = time.time()

    # 打印执行时间
    print(f"执行时间：{end_time - start_time} 秒")


if __name__ == '__main__':
    # 同时测试3块显卡
    device_ids = [0, 1, 3]
    cuda_benchmark(device_ids=device_ids)

3. nccl 方式

使用nccl多进程的方式测试CUDA设备。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.distributed as dist
import torch.multiprocessing as mp
import time


def cuda_benchmark(device_id, N=10000000):
    # 指定要使用的显卡设备
    torch.cuda.set_device(device_id)
    print(f"该GPU的核心数量为：{torch.cuda.get_device_properties(device_id).multi_processor_count}")
    # 创建输入数据
    data = torch.ones(N).cuda()

    # 启动CUDA操作，并记录执行时间
    start_time = time.time()
    for i in range(10000):
        data += 1
    torch.cuda.synchronize()  # 等待CUDA操作执行完成
    end_time = time.time()

    # 将结果从GPU内存下载到主机内存
    result = data.cpu().numpy()

    # 打印Benchmark结果和执行时间
    print(f"Benchmark结果：{result[:10]}")
    print(f"执行时间：{end_time - start_time} 秒")


def main(num):
    # 初始化多进程
    mp.spawn(run, args=(num,), nprocs=num)


def run(rank,world_size):
    """每个进程的入口函数"""
    # 初始化进程组
    dist.init_process_group("nccl", init_method="tcp://127.0.0.1:23456", rank=rank, world_size=world_size)
    # 指定设备ID
    device_id = rank

    # 在多个GPU上并行执行操作
    model = cuda_benchmark(device_id)


if __name__ == '__main__':
    # 同时启用3个进程（一个进程对应一块显卡）
    device_numbers = 3
    main(device_numbers)

4. gpu-burn 方式

gpu_burn 代码仓库：https://github.com/wilicc/gpu-burn

4.1 总体步骤

git clone https://github.com/wilicc/gpu-burn
cd gpu-burn
make

4.2 make编译

yoyo@yoyo:~/360Downloads/gpu-burn$ make COMPUTE=8.6
g++  -O3 -Wno-unused-result -I/usr/local/cuda/include -std=c++11 -DIS_JETSON=false -c gpu_burn-drv.cpp
PATH="/opt/ros/kinetic/bin:/home/yoyo/360Downloads/cmake-3.21.1-linux-x86_64/bin:/home/yoyo/miniconda3/condabin:/home/yoyo/bin:/home/yoyo/.local/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin:/usr/local/cuda/bin::." /usr/local/cuda/bin/nvcc  -I/usr/local/cuda/include -arch=compute_86 -ptx compare.cu -o compare.ptx
g++ -o gpu_burn gpu_burn-drv.o -O3  -lcuda -L/usr/local/cuda/lib64 -L/usr/local/cuda/lib64/stubs -L/usr/local/cuda/lib -L/usr/local/cuda/lib/stubs -Wl,-rpath=/usr/local/cuda/lib64 -Wl,-rpath=/usr/local/cuda/lib -lcublas -lcudart

安装成功

编译成功后，将生成 gpu_burn 二进制文件。

yoyo@yoyo:~/360Downloads/gpu-burn$ ./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
-c FILE	Use FILE as compare kernel.  Default is compare.ptx
-stts T	Set timeout threshold to T seconds for using SIGTERM to abort child processes before using SIGKILL.  Default is 30
-h	Show this help message

Examples:
  gpu-burn -d 3600 # burns all GPUs with doubles for an hour
  gpu-burn -m 50% # burns using 50% of the available GPU memory
  gpu-burn -l # list GPUs
  gpu-burn -i 2 # burns only GPU of index 2

4.3 测试GPU

测试单卡：

yoyo@yoyo:~/360Downloads/gpu-burn$ ./gpu_burn 120
Using compare file: compare.ptx
Burning for 120 seconds.
GPU 0: NVIDIA GeForce RTX 3060 (UUID: GPU-a460cb29-b0ea-f6a5-b261-590f0a23f79e)
Initialized device 0 with 12050 MB of memory (11457 MB available, using 10311 MB of it), using FLOATS
Results are 268435456 bytes each, thus performing 38 iterations
10.8%  proc'd: 76 (7234 Gflop/s)   errors: 0   temps: 57 C 
	Summary at:   2024年 09月 05日 星期四 22:53:05 CST

25.0%  proc'd: 190 (7106 Gflop/s)   errors: 0   temps: 62 C 
	Summary at:   2024年 09月 05日 星期四 22:53:22 CST

37.5%  proc'd: 266 (7019 Gflop/s)   errors: 0   temps: 65 C 
	Summary at:   2024年 09月 05日 星期四 22:53:37 CST

50.0%  proc'd: 380 (7000 Gflop/s)   errors: 0   temps: 67 C 
	Summary at:   2024年 09月 05日 星期四 22:53:52 CST

测试多卡：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
./gpu_burn 100