深度学习显卡性能测试代码去哪里找？

要测试深度学习显卡的性能，你可以使用一些常见的深度学习框架和基准测试工具。以下是一些常用的资源和代码库，可以帮助你进行显卡性能测试：

1. TensorFlow Benchmarks

• GitHub 仓库: TensorFlow Benchmarks
• 描述: 这是 TensorFlow 官方提供的基准测试工具，支持多种模型和硬件配置。你可以使用它来测试不同显卡在训练和推理任务中的性能。
• 使用方法: bash git clone https://github.com/tensorflow/benchmarks.git cd benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarks python tf_cnn_benchmarks.py --num_gpus=1 --model=resnet50 --batch_size=32

2. PyTorch Benchmarks

• GitHub 仓库: PyTorch Benchmarks
• 描述: PyTorch 社区提供的基准测试工具，支持多种模型和硬件配置。你可以使用它来测试不同显卡在训练和推理任务中的性能。
• 使用方法: bash git clone https://github.com/pytorch/benchmark.git cd benchmark python run.py --model=resnet50 --batch_size=32 --num_gpus=1

3. NVIDIA Deep Learning Examples

• GitHub 仓库: NVIDIA Deep Learning Examples
• 描述: NVIDIA 提供的深度学习示例代码库，包含了多种深度学习模型的实现和性能测试脚本。你可以使用这些脚本来测试显卡的性能。
• 使用方法: bash git clone https://github.com/NVIDIA/DeepLearningExamples.git cd DeepLearningExamples/PyTorch/Classification/ConvNets python main.py --arch=resnet50 --batch-size=32 --gpu=0

4. MLPerf

• 官方网站: MLPerf
• 描述: MLPerf 是一个开放的基准测试平台，旨在衡量机器学习系统的性能。它提供了多种深度学习任务的基准测试，包括图像分类、目标检测、自然语言处理等。
• 使用方法: bash git clone https://github.com/mlperf/training.git cd training bash run_and_time.sh

5. DeepBench

• GitHub 仓库: DeepBench
• 描述: DeepBench 是百度研究院开发的一个基准测试工具，专注于深度学习中的基本操作（如矩阵乘法、卷积等）的性能测试。
• 使用方法: bash git clone https://github.com/baidu-research/DeepBench.git cd DeepBench/code/nvidia make ./deepbench

6. Fathom

• GitHub 仓库: Fathom
• 描述: Fathom 是一个用于评估深度学习工作负载性能的工具，支持多种深度学习模型和硬件配置。
• 使用方法: bash git clone https://github.com/rdadolf/fathom.git cd fathom python run.py --model=resnet50 --batch_size=32 --gpu=0

7. DLBS (Deep Learning Benchmarking Suite)

• GitHub 仓库: DLBS
• 描述: DLBS 是一个用于深度学习基准测试的工具套件，支持多种框架（如 TensorFlow、PyTorch、MXNet 等）和硬件配置。
• 使用方法: bash git clone https://github.com/HewlettPackard/dlcookbook-dlbs.git cd dlcookbook-dlbs python experiments/tensorflow/tf_cnn_benchmarks.py --model=resnet50 --batch_size=32 --num_gpus=1

8. NVIDIA NGC

• 官方网站: NVIDIA NGC
• 描述: NVIDIA NGC 提供了许多预训练的模型和基准测试工具，你可以直接下载并使用这些工具来测试显卡性能。

9. 自定义测试脚本

如果你有特定的需求，也可以自己编写测试脚本。以下是一个简单的 PyTorch 测试脚本示例： ```python import torch import time

# 检查是否有可用的 GPU device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") print(f"Using device: {device}")

# 创建一个大的张量 x = torch.randn(10000, 10000).to(device)

# 测试矩阵乘法性能 start_time = time.time() for _ in range(100): torch.matmul(x, x) elapsed_time = time.time() - start_time print(f"Elapsed time: {elapsed_time:.4f} seconds") ```

总结

以上是一些常用的深度学习显卡性能测试工具和代码库。你可以根据自己的需求选择合适的工具进行测试。如果你需要更详细的性能分析，可以考虑使用 NVIDIA 的 nvprof 或 Nsight Systems 工具来进行更深入的性能剖析。