nvbandwidth是一款用于 NVIDIA 图形处理器带宽测量的工具,nvbandwidth 会使用复制引擎或内核复制方法来测量不同链路上各种 memcpy 模式的带宽。nvbandwidth 会报告您系统当前的测量带宽。要达到最大峰值带宽,可能需要针对特定系统进行额外的调优。
1.测试环境要求
我们先来部署下测试环境。nvbandwidth有以下环境要求。
依赖软件 | 版本要求 | 备注 |
---|---|---|
gcc | >=7.x | 7.x或者更高版本 |
cuda | >=11.x | 多节点需要12.3及以上版本 |
driver | - | 多节点需要550驱动或者更高版本 |
cmake | >=3.20 | 建议使用 3.24 或更高版本的 CMake |
2.安装软件依赖包
apt install -y libboost-program-options-dev g++ gcc dkms openssl libssl-dev
3.GPU驱动安装
./NVIDIA-Linux-x86_64-570.169.run -sZ --dkms
安装完成以后使用nvidia-smi进行验证,注意安装完驱动以后建议重启系操作系统。
4.cuda库安装
./cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run --toolkit --no-drm --silent
#添加环境变量到profile
echo "export PATH=/usr/local/cuda-12.4/bin:\$PATH" >> /etc/profile
source /etc/profile
#然后进行验证
nvcc -V
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2024 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Feb_27_16:19:38_PST_2024
Cuda compilation tools, release 12.4, V12.4.99
Build cuda_12.4.r12.4/compiler.33961263_0
5.gcc安装
由于带的gcc已经满足需求所以不需要再另外进行安装
6.编译安装cmake
cmake可以使用apt进行安装,但是安装的版本不符合要求,所以我们进行编译安装
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.31.8/cmake-3.31.8.tar.gz
tar -zxvf cmake-3.31.8.tar.gz
cd cmake-3.31.8
./bootstrap
make -j8
make install
#验证
cmake --version
cmake version 3.31.8
CMake suite maintained and supported by Kitware (kitware.com/cmake).
7.编译安装nvbandwidth
nvbandwidth编译比较简单,直接编译就行
git clone https://github.com/NVIDIA/nvbandwidth.git
cmake .
make
8.使用nvbandwidth测试
测试命令也比较简单,直接执行即可。
./nvbandwidth
测试结果如下截图
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