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:
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
bash
git clone https://github.com/pytorch/benchmark.git
cd benchmark
python run.py --model=resnet50 --batch_size=32 --num_gpus=1
bash
git clone https://github.com/NVIDIA/DeepLearningExamples.git
cd DeepLearningExamples/PyTorch/Classification/ConvNets
python main.py --arch=resnet50 --batch-size=32 --gpu=0
bash
git clone https://github.com/mlperf/training.git
cd training
bash run_and_time.sh
bash
git clone https://github.com/baidu-research/DeepBench.git
cd DeepBench/code/nvidia
make
./deepbench
bash
git clone https://github.com/rdadolf/fathom.git
cd fathom
python run.py --model=resnet50 --batch_size=32 --gpu=0
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
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") ```
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。