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nvidia-smi和top命令來(lái)測試??CPU和GPU性能。服務(wù)如何在美國GPU服務(wù)(wu)器Ubuntu 20.04 Linux系統上測試CPU和GPU性能
1、系統U性安裝必要的上測試軟件包
打開(kāi)終端并登錄到Ubuntu 20.04服務(wù)( ?ヮ?)器。
運行以下命令以更新軟件包列表：
“`
sudo apt update
“`
安裝以下軟件包，何美用于測試??CPU和GPU性能：
“`
sudo apt install buildessential cmake nvcc
“`
2、服務(wù)下載并編譯CUDA工具包
訪(fǎng)問(wèn)NVIDIA官方網(wǎng)站（https://developer.nvidia.com/cudadownloads）下載適用于您的系統U性??GPU的CUDA工具包。
解壓下載的上測試文件到適當的目錄中。
進(jìn)入解壓后的何美目錄，并運行以下命令以編譯CUDA工具包：
“`
sudo make j$(nproc)
sudo sudo make install
“`
3、服務(wù)安裝其他必要的系統U性軟件包
運行以下命令以安裝其他必要的軟件包：
(′?｀)220;`
sudo( ?° ?? ?°) apt in(′；д；`)stall g++ libopenblasdev liblapackdev libx11dev libxmudev libglib2.0dev lib??g??tk3dev libboostalldev libeigen3dev libcudnn7=7.6.5.321+cuda10.1 libcudnn7dev=7.6.5.3(′_｀)21+cuda10.1 libcufft7=7.6.5.321+cuda10.1 libcufft7dev=7.6.5.321+cuda10???.1 libcurand7=7.6.5.321+cuda10.1 libcurand7dev=7.6.5.321+cuda10.1 libnccl2=2.8.3??1+cuda10.1 libnccl2dev=2.8.31+cuda10.1 libnpp=7.6.5.321+cuda10.1 libnppdev=7.6.5.321+cuda10.1 libnppc=7.6.5.321+cuda1??0.1 libnppcdev=7.6.5.321+cuda10.1 libnumba=0.49.0 dfs??g5+cuda10.1 libnumbadev=0.49.0 dfsg5??+cuda10.1 libomp5 libomp5dev libopencvcore3.4 libopencvhighgui3.4 libopencvimgcodecs3.4 libopencv??imgpro??c3.4 libopencvvideoio3.4 libopencvfeatures2d3.4 libopencvcalib3d3.4 libopencvml3.4 libopencvobjdetect3.4 libopencvcontrib3.4 libopencvflann3.4 libopencvstitching3.4 libo??(′?｀)pencvsuperres3.4 lib??op??encvvideo4.4 libopencvvideoio4.4 libopencvtracking4.4 libopencvtext3.4 libopencvdn(°o°)n3 python3numpy python3scipy python3matplotlib python3pandas python3sklearn python3tensorflow python3pytorch python3jupyter python3jupyterlab python3sympy python3cython python3h5py python3mpi4py python3pyyaml python3networkx python3nlopt python3pygame python3pyqt5 python3pyqtgraph python3pyqtgraph_notebook python??3pyqtgraph_examples python3pyqtgraph_widgets python3pyqtgraph_viewer python3pyqtgraph_mpl_interaction python3pyqtgraph_multiplottool python3pyqtgraph??_console python3pyqtgraph_customize python3pyqtgraph_parallel pybind11 tbb cmake qtbase5de(O_O)v qttools5dev?? qttools5dev(′Д` )tools qtmultimedia5dev qtdeclarative5dev qtquickcヽ(′▽?zhuān)?ノontrols25 qmlscene?? qmltest qtwebengine5 qtxcb qtscript5
4、編寫(xiě)一個(gè)簡(jiǎn)單的上測試程序來(lái)測試CPU和GPU性能
在終端中創(chuàng )建一個(gè)新的Python文件（例如te??stヾ(′?｀)?_performance.py），并輸入以下代??碼：
“`python
import timeit
# CPU性能測試函數
def test_cpu():
retur??n np.sum(np.random.rand(??1000,何美 1000))
# GPU性能測試函數
def test_gpu():
import torch
a = torch.randn(1000, 1000).cuda()
b = torch.randn(1000, 1000(′?_?`)).cuda((′?｀))
return (a + b).sum().item()
# 測試CPU性能并ˉ\_(ツ)_/ˉ輸出結果
start_time = timeit.default_timer()
re(????)sult_cpu = te(?⊿?)st_cpu()
end_time = timeit.default_timer()
print("CPU性能測試結果：", result_cpu, "時(shí)間：", end_time start_time)
# 測試GPU性能并輸出結果
star??t_time = timeit.default_timer()
resヽ(′▽?zhuān)?ノult_gpu = test_gpu()
end_time = tim??eit.default_timer()
“`
保存文件后，在終端中運行以下命令執行測試程序：
“`
python test_performance.py
“`
程序將輸出CPU和GPU性能測試的服務(wù)結果以及所(suo)需的時(shí)間。
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