Linux越来越容易上手和使用，其用户越来越多，如何在Linux下测试CPU/GPU等性能呢？...Hardinfo是Linux的图形实用程序，可显示有关PC中各种硬件组件的信息，例如处理器，RAM模块，传感器，硬盘驱动器等。...Linux并非以其游戏能力和可能性而闻名，自然而然，没有太多可供用户用来测试其图形硬件的GPU基准测试工具。但是，有些基准测试套件可以帮助精确确定GPU性能的各个方面。...从技术上讲，Linux中所有可用的GPU基准测试工具当然只能在OpenGL渲染器下进行测试。尽管GPU可能与某些版本的Direct3D兼容，但无法在Linux下测试此渲染器。...2020-06-16 16-40-50 的屏幕截图.png 最小的Sanctuary，2007年推出，Linux包只有28MB； 最大的Superposition，2017年推出，Linux包已经达到1564MB
文档描述NV官方当前以fieldiag的结果做为RMA的标准，现场对GPU最通用的压测手段也是fieldiag，那么此工具具体测试的内容有哪些？本文档对具体测试内容进行了一个简单介绍。...工具特征该工具对不同型号，不同形态的GPU均支持使用fieldiag压测。各个厂商针对不同的GPU都有匹配的fieldiag工具。...I suite of tests--level2Run the comprehensive Level Il suite of tests检测步骤总体上来看fieldiag压测内容由以下test组成：测试名称.../模组测试时长SITLevel 1Level 2测试描述skucheck～15minSupportedSupportedSupportedSystem level check of components...总结fieldiag总体上能对GPU，GPU链路，CUDA核心，GPU供电和温度，关联接口等进行压测，涉及一些资料可以参考链接，当前文档主要是介绍HGX 8-GPU（Ampere&Hooper）模组的压测内容
多 GPU CUDA 压力测试# 1.下载软件 $ wget https://codeload.github.com/wilicc/gpu-burn/zip/master 2.解压缩 $ unzip gpu-burn-master.zip...3.进入目录编译(确保cuda环境变量已经配置成功 nvcc -v能显示结果) $ cd gpu-burn-master make 4.编译成功后,会在当前目录生成 gpu_burn 这个文件 $ gpu_burn...5.默认执行,跑全部GPU卡,空格后面参数为时间,一般快速测试设置100,稳定性测试为500 $ ..../gpu_burn 100 6.可以指定某几张卡跑,比如指定0和1号卡 $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ..../gpu_burn 100 References# http://wili.cc/blog/gpu-burn.html GPU burn 测试gpu 如何对 Linux 操作系统的 GPU 实例进行压测
之前⼀直使⽤ Tensorflow 训练模型，第⼀次训练Pytorch模型的时候，发现速度很慢，仔细观察，发现GPU 内存占⽤为0，基本没有使⽤GPU。...AssertionError: CUDA unavailable, invalid device 0 requestedcuda不可⽤报错，现实没有有效的驱动可使⽤测试cuda是否配置正确import...torchprint(torch.cuda.is_available())重新安装cuda检测本地GPU CUDA版本 nvidia-smi图片pip3 install torch1.9.0+cu101...torch===1.8.1torchvision===0.9.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html终于安装成功，满⼼欢⼼重新测试
第四部分：安装opencv3.0.0 参考：ubuntu14.04+opencv 3.0安装及测试 Installation in Linux 4.1- 安装opencv所需的库 GCC 4.4.x...4.4- 测试opencv【不必要】 4.4.1- 创建工作目录 mkdir ~/opencv-lena cd ~/opencv-lena gedit DisplayImage.cpp 4.4.2- 编辑如下代码...八 测试caffe (Le-Net 5) %获取数据 cd data/mnist sudo sh ....examples/mnist/create_mnist.sh %训练Le-net 5 %注意如果是使用CPU模式的话，需要修改目录下的lenet_solver.prototxt文件，将 %solver_mode:GPU...为此时模型的准确率，loss为测试的代价函数。
查看显卡的硬件状况 nvidia-smi 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图...
的页面是否有过度绘制问题，通过minicap和opencv图像识别做的；该工具还可以配合monkey的自动化运行，对有页面进行监控，对于有监控绘制的可能，会自动化截图； 其他话不多，重点在于实践及业务测试场景的使用...其中要注意测试过程一定要进入开发者模式，把过度绘制的开关打开，另外不要把过度绘制的标准为0或者超过100，关闭的时候，其余功能看下就明白了； 2.连接设备后，并确认设备已跟电脑连接上，可在dos下，输入...以上，就是关于gpu过度绘制监控工具的使用，其中还有一个缺点如果背景为红色的，也会统计进来毕竟过度绘制也是对于图层红色进行判断的；至于判断标准值请根据你的app进行调整；
Linux中查看GPU的信息与使用情况 1.查看显卡信息 由于测试环境使用的是NVIDIA的显卡，这里直接通过lspci命令即可查询具体显卡信息 lspci | grep -i nvidia lspci...总线的相关信息； Disp.A：是Display Active的意思，表示GPU的显示是否初始化； Memory Usage：显存的使用率； Volatile GPU-Util：浮动的GPU利用率； Compute...M：计算模式； 下边的Processes显示每块GPU上每个进程所使用的显存情况，上述测试环境没有，可参考它图如下： image.png 3.周期性的输出显卡的使用情况 可以参考如下命令： watch...常用管理命令 1.列出所有可用的Nvidia设备 nvidia-smi -L image.png 2.列出每个GPU卡的详细信息 nvidia-smi --query-gpu=index,name,...加上-r参数可以重启某个GPU卡（0是GPU卡的序号） nvidia-smi -r -i 0
测试程序# Pythonimport tensorflow as tfhello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')...=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))>>>Device mapping:/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU
AMD LINUX电源管理框架 AMD GPU的Linux电源管理框架是一个由内核模块、用户空间工具和ACPI方法等组成的复杂系统，旨在优化AMD GPU在Linux系统下的能耗和性能表现。...在AMD GPU的Linux电源管理框架中，内核模块负责实现GPU的功耗监测、功率管理和功率限制等功能，同时提供了一组名为“pp_*”函数的API，供用户空间程序调用。...AMD GPU的Linux电源管理框架在Linux内核中已经得到了很好的支持，并且已经成为了Linux操作系统中GPU电源管理的标准框架之一。...通过使用AMD GPU的Linux电源管理框架，用户可以更好地控制GPU的能耗和性能表现，从而提高计算机的稳定性和可靠性，同时也可以延长GPU的使用寿命。...Radeon-profile Radeon-profile是一个第三方开源的工具，用于在Linux上管理和监控AMD Radeon显卡。
1 查看GPU 编号及其使用信息 参考文章Linux下查看NVIDIA的GPU使用情况 $ nvidia-smi ?...其中左上侧有0、1、2、3的编号，表示GPU的编号，在后面指定GPU时需要使用这个编号。...2 方法一：在终端执行程序时指定GPU $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python run_file.py 可用以下形式： CUDA_VISIBLE_DEVICES=1...0,2,3 Devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked CUDA_VISIBLE_DEVICES="" No GPU...will be visible 3 方法二：在Python代码中指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
最主要的是keras和tensorflow-gpu的版本不匹配造成的。...python==3.6.7(这个环境以前以为要和以前安装的python版本对应，其实是不必要的，这个版本可以根据代码要求设定，比如可以3.5或3.6.）2.安装tensorflow,因为自己用的服务器可以使用GPU...,所以这里安装tensorflow-gpu版本：conda install tensorflow-gpu==1.12.0(这一步会自动安装 cudatoolkit 9.2 和 cudnn 7.6.0)3
本文介绍在Linux操作系统的发行版本Ubuntu中，配置可以用CPU或GPU运行的Python新版本深度学习库tensorflow的方法。 ...；而在本文中，我们就介绍一下在Linux Ubuntu环境中，CPU与GPU版本tensorflow库的配置方法。 ...首先，建议大家按照文章Linux Ubuntu配置Anaconda与Python环境中提及的内容，首先配置好Anaconda环境；其次，如果大家需要在虚拟环境中配置tensorflow库，那么就可以自行创建一个虚拟环境后开始后续的操作...这里有必要提一句，其实我们通过前述方法配置的tensorflow库，其自身原理上也是支持GPU运算的——因为在Linux操作系统中，从tensorflow库的1.15版本以后，就不再区分CPU与GPU版本了...GPU）。
如何测试服务器网速，这里安利一个测试工具--speedtest-cli 可以在其他电脑上下载好 然后ftp上传到服务器上 # 获取方式有很多 pip install speedtest-cli
最近发现了一个不错的靶场，里面各种渗透测试的虚拟机，大家可以下载进行尝试学习。还有就是一个漏洞利用存档，可以找到很多我们可以利用的学习的东西。...0x03 漏洞利用 经过简单的测试发现http://192.168.0.170/jabcd0cs/ajax_udf.php?q=1&add_value=odm_user处确实注入。 ? ?...附Linux渗透小技巧： bash去掉history记录 export HISTSIZE=0 export HISTFILE=/dev/null Linux添加uid为0的用户 useradd -o -
Linux有三种网络方式：Bridged桥接模式，nat，Host-Only仅主机模式 修改了网络方式需要重启 远程登录工具：xshell，secureCRT，putty logout – 退出 reboot...– 关机 ifconfig – 查看ip 文件上传下载： 工具：Xftp、Filezilla 安装命令：yum install lrzsz -y 命令：rz、sz uname -r –查看内核版本，Linux...这个目录存放着最经常使用的命令，例如cp、mv、ls等 /boot 这里存放的是启动Linux时使用的一些核心文件，包括一些链接文件以及镜像文件。 /dev dev是Device(设备)的缩写。...该目录下存放的是Linux的外部设备，在Linux中访问设备的方式和访问文件的方式是相同的。.../etc 是 Etcetera(等等) 的缩写，这个目录用来存放所有的系统管理所需要的配置文件和子目录 /home 用户的主目录，在Linux中，每个用户都有一个自己的目录，一般该目录名是以用户的账号命名的
linux常用shell命令=命令+选项+参数 find 查找文件/目录 cd (change directory)切换目录 cd #root根目录 cd / #...aaaaa”，追加到名为tet文档的最后 echo dddd > tet 用字符串“dddd”替换原来tet中所有的文档 ls >> tet 将ls指令显示的内容追加到文档tet中 ps -ef 查看linux
可以使用EGL Pixmap例子测试MPSoC GPU性能。运行EGL Pixmap，要使用fbdev作为egl backend。...lrwxrwxrwx 1 root root 27 Oct 22 09:53 /usr/lib/libMali.so.8.0 -> /usr/lib/x11/libMali.so.8.0 测试打印...root@zcu106_vcu_trd:~# uname -a Linux zcu106_vcu_trd 4.19.0-xilinx-v2019.1 #1 SMP Thu Oct 24 08:37:37...UTC 2019 aarch64 aarch64 aarch64 GNU/Linux root@zcu106_vcu_trd:~# ls /usr/lib/libMali.so.8 -l lrwxrwxrwx...117.910927 FPS: = 117.762765 FPS: = 117.934893 FPS: = 117.415290 FPS: = 117.758240 FPS: = 117.990914 测试使用
---- 新智元报道 编辑：David 【新智元导读】英伟达宣布开源Linux GPU内核驱动模块，开发者纷纷表示「活久见」，不会和之前Linux之父对英伟达的「友善度词汇」有关吧？...不过有一点点条件，一是Linux系统，二是开源的是GPU的内核模块。...5月12日，英伟达官网发布消息，将Linux GPU内核模块作为开放源码发布，具有GPL/MIT双重许可证，开源从R515驱动版本开始。...英伟达称，这是改善Linux系统下GPU使用体验的重要一步，使GPU与Linux操作系统的结合变得更紧密，也便于开发人员进行调试、整合和反馈信息。...我们对英伟达决定开源GPU内核驱动程序表示赞赏。Red Hat与英伟达合作多年，我们很高兴看到他们终于迈出了这一步」 被「Linux之父」骂的？
Linux服务器测试包括压力测试、负载测试和性能测试，其中性能测试包括涉及到吞吐量、响应时间、CPU占用率、并发用户数等不同指标。我们在测试服务器的过程中，经常会遇到性能上不去。...查看CPU，网络，IO消耗都挺低的，就是定位不到问题的原因，这时候往往需要进一步深入定位问题，下图详细列举了针对不同性能目前常用的测试工具。 QQ图片20190213174115.jpg
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