NVIDIA GPU Linpack 测试：配置与编译指南

"本文档详细介绍了在配备NVIDIA C2050 GPU的Redhat 5.5系统上运行Linpack测试时的GPU卡参数设置和环境变量配置过程。" 在进行GPU卡上的Linpack测试时，首先要确保系统驱动与硬件版本匹配，这至关重要，因为不兼容的驱动可能导致编译错误。Linpack是一个用于测量计算机性能的基准测试工具，特别是针对浮点运算能力。在这个场景中，我们使用的是NVIDIA C2050 GPU卡，它是一款高性能的计算卡，适用于科学计算和大数据处理。 首先，我们需要安装适当的编译器。这里推荐使用Intel的编译器，包括icc（C++编译器）和ifort（Fortran编译器），因为它们通常能提供更好的性能优化。确保icc版本至少为2.91.66，可以通过`gcc --version`检查当前版本。对于ifort，没有特定的版本要求。 接下来，设置环境变量是关键步骤。打开`.bashrc`文件（对于当前用户的环境变量）或`/etc/profile`（全局环境变量），添加以下行来源化Intel编译器的配置脚本，并设定C、C++、Fortran的编译器路径： ```bash source /opt/intel/.../bin/iccvars.sh intel64 source /opt/intel/.../bin/ifortvars.sh intel64 export CXX=icc export CC=icc export FC=ifort export F77=ifort export F90=ifort ``` 随后，需要安装NVIDIA的驱动程序。这通常需要在字符终端（非图形界面）下执行，例如通过`init 3`切换到文本模式，然后运行下载的`.run`文件进行安装。安装完成后，还需要安装CUDA Toolkit，它包含许多库文件和头文件，对后续编译HPL（High Performance Linpack）非常必要。选择默认路径`/usr/local/cuda`进行安装。 进一步，安装GPU Computing SDK，这包含CUDA runtime的开发包。同样，选择默认路径进行安装。这两个步骤确保了必要的库和工具可用。 环境变量的设置是必不可少的。在`/etc/profile`或`.bashrc`中添加CUDA的路径到`PATH`和`LD_LIBRARY_PATH`： ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib:$LD_LIBRARY_PATH ``` 这些改动确保了能够找到CUDA工具包中的命令，并且能够正确链接所需的库文件。如果在编译时遇到找不到库的错误，可能需要手动添加库文件路径至`LD_LIBRARY_PATH`。 最后，执行`init 6`重启系统，使环境变量设置生效。然后，可以在CUDA的安装目录下找到并编译`cudart`，这是CUDA运行时库的一部分，对于运行Linpack测试是必需的。 总结来说，要在NVIDIA C2050 GPU上成功运行Linpack测试，需要正确配置编译器、安装驱动和CUDA工具包，设置环境变量，并编译必要的CUDA组件。这个过程虽然复杂，但遵循以上步骤可以确保顺利进行Linpack基准测试，从而评估GPU的计算性能。