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GPUの負荷テストツール「gpu-burn」

linux

環境

やりたいこと

GPUの負荷テストを行うためには、CPUやディスクの負荷テストで使われるstressコマンドとは異なり、GPU専用のツールが必要になる。

そこで見つけたのがgpu-burnというツールだ。gpu-burnは、NVIDIAのGPUに対して特化した負荷テスト用ライブラリで、CUDAを利用してGPU資源をフルに活用する。

gpu-burnの特徴

  • マルチ-GPU対応: 複数のGPUで同時に負荷テストを実施可能。
  • シンプルな使用感: Dockerコンテナを使うことで、簡単に環境構築ができる。
  • 高いダイナミックレンジ: さまざまなGPUモデルに対して効率的に動作するよう設計されている。

これらの特徴から、GPUの性能を最大限に引き出すためのツールとして非常に有用だ。負荷テストに特化した設計が成されており、特にCUDAを用いた計算に最適化されているため、科学計算や機械学習の処理能力を検証したい方に最適だ。これからgpu-burnのインストールと実行方法について詳しく説明する。

インストール

wilicc/gpu-burn: Multi-GPU CUDA stress test

Dockerでの仕様が推奨されている。事前にNvidiaのドライバーがインストールされていてDockerコンテナからGPUが見れるようにしておく。

git clone https://github.com/wilicc/gpu-burn
cd gpu-burn
docker build -t -- .

実行

docker run --rm --init --gpus all gpu_burn

以下のように出力しつつ、全力でGPUを消費する。

$ docker run --rm --init --gpus all gpu_burn

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== CUDA ==
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CUDA Version 11.8.0

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https://developer.nvidia.com/ngc/nvidia-deep-learning-container-license

A copy of this license is made available in this container at /NGC-DL-CONTAINER-LICENSE for your convenience.

GPU 0: NVIDIA GeForce RTX 3060 (UUID: GPU-8d286a01-6472-8816-acae-30e0e2d131f6)
GPU 1: NVIDIA GeForce RTX 4080 (UUID: GPU-9e89c544-03e0-af89-8bce-00eec4a2add2)
Using compare file: compare.ptx
Burning for 60 seconds.
10.0%  proc'd: 200 (34547 Gflop/s) - 39 (9144 Gflop/s)   errors: 0 - 0   temps: 73 C - 69 C

停止する際はCtrl+CでOK