linux gpu测试软件

Linux上的GPU测试软件有很多选择，以下是一些常见的软件：

1. FurMark：FurMark是一个针对OpenGL性能的GPU压力测试工具，可以用来测试显卡的稳定性和性能。

2. GpuTest：GpuTest是一个跨平台的GPU测试工具，支持多种渲染引擎和功能测试，包括OpenGL和OpenCL。

3. Unigine Heaven：Unigine Heaven是一个基于Unigine引擎的GPU测试工具，可以测试显卡的渲染性能和稳定性。

4. 3DMark：3DMark是一套用于测试和评估计算机图形性能的工具，包括多个测试场景和不同级别的测试。

5. Phoronix Test Suite：Phoronix Test Suite是一个全面的性能评测和基准测试套件，可以测试不仅仅是显卡性能，还包括整个系统的性能。

这里只是列举了一些常见的GPU测试软件，你可以根据自己的需求选择合适的工具进行测试。

相关问题

tensorflow linux gpu

### 如何在Linux上安装和配置支持GPU的TensorFlow

#### 选择合适的版本
为了确保兼容性和稳定性，在Linux环境中安装带有GPU支持的TensorFlow时，需确认所选TensorFlow版本与CUDA及cuDNN版本之间的匹配情况[^5]。

#### 创建虚拟环境（推荐）
创建一个新的Conda或Python虚拟环境来隔离依赖项是一个良好的实践。这有助于避免不同项目间的库冲突并简化管理。
对于Conda用户来说，可以执行如下命令建立新环境：

conda create -n tf_env python=3.9
conda activate tf_env

#### 安装NVIDIA驱动程序
确保已正确安装适用于系统的最新版NVIDIA显卡驱动程序。通常情况下，官方文档会提供详细的指导说明以帮助完成此步骤[^4]。

#### 配置CUDA Toolkit
下载并安装适当版本的CUDA工具包。注意要依据目标TensorFlow版本挑选对应的CUDA版本号；例如，当计划部署较新的TensorFlow发行版时，可能需要更高版本的CUDA作为支撑。

#### 设置cuDNN SDK
同样地，获取相适应的cuDNN软件开发套件，并将其集成到现有的CUDA路径之下。该过程涉及解压缩文件并将必要的头文件以及二进制组件放置于特定目录内。

#### 安装TensorFlow-GPU
一旦上述准备工作就绪，便可以通过pip或者Conda轻松安装带GPU加速功能的TensorFlow包。这里给出通过pip安装指定版本的例子：

pip install tensorflow==2.15.0

当然也能够利用Conda渠道实现相同目的，比如针对某个具体的历史版本操作如下所示：

conda install tensorflow-gpu==2.2.0

#### 测试安装成果
最后一步至关重要——验证整个流程无误的最佳办法就是运行一段简单的测试代码片段，以此检验能否成功调用GPU资源来进行计算处理工作。下面是一段用于初步检测是否能正常识别本地可用GPU设备的小例子：

import tensorflow as tf
print("Num GPUs Available: ", len(tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')))

linux服务器安装gpu版本的pytorch

### 如何在Linux服务器上安装配置GPU支持的PyTorch

#### 查看操作系统类型
为了确认操作系统的种类，可以执行以下命令来判断是CentOS还是Ubuntu：

cat /etc/redhat-release

对于不同的发行版可能有不同的软件源和工具链[^1]。

#### 创建虚拟环境
建议使用`conda`创建一个新的Python虚拟环境以隔离依赖关系。这可以通过以下命令完成：

conda create -n torch_env python=3.8
conda activate torch_env

这里选择了Python 3.8作为目标解释器版本，并命名为`torch_env`以便管理和区分其他项目环境[^2]。

#### 验证CUDA版本兼容性
在安装特定版本的PyTorch之前，应该先了解当前系统所支持的最大CUDA版本号。通过运行下列指令获取显卡驱动信息以及对应的CUDA版本：

nvidia-smi

该命令会显示有关NVIDIA GPU的信息，在输出的最后一列可以看到可用的最高CUDA版本。确保选择与之匹配或更低版本的PyTorch构建。

#### 安装PyTorch及其依赖项
访问官方文档页面https://pytorch.org/get-started/locally/#start-locally找到适合于已知条件的最佳安装方案。通常推荐采用pip方式进行安装，因为这种方式遇到的问题较少。例如，如果要安装适用于CUDA 11.x系列的稳定版PyTorch，则可按照如下方式操作：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

注意替换URL中的`cu113`部分为实际所需的CUDA版本编号字符串（如`cu111`, `cu102`等）。另外也可以考虑使用清华镜像加速下载速度：

pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

#### 测试安装成功与否
最后一步是在新环境中测试PyTorch是否能够识别到GPU设备。打开Python交互式shell并尝试打印CUDA状态：

import torch
print(torch.cuda.is_available())

当返回值为True时表示已经正确设置了GPU支持；否则可能是由于某些原因导致未能正常加载CUDA库文件，请检查路径设置或其他潜在问题。