GPU在Ubnutu系统的兼容性测试方法、装置、终端及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种GPU在Ubnutu系统的兼容性测试方法、装置、终端及存储介质，包括：利用准备脚本搭建测试环境；编译并执行CUDA测试工具获取测试数据；根据GPU型号获取相应spec数据作为标准参数；通过对比测试数据和标准参数生成测试结果。本发明专利技术能够自动配置测试环境并执行测试，将测试复杂简单化，能够有效避免频繁复杂的手动配置出现配置错误，通过自动化，简化测试流程，并且通用性较强，适用于多种型号服务器。

Compatibility test methods, devices, terminals and storage media of GPU in Ubnutu system

The invention provides a GPU compatibility test method, device, terminal and storage medium in Ubnutu system, including: setting up test environment by preparing scripts; compiling and executing CUDA test tools to obtain test data; acquiring corresponding spec data as standard parameters according to GPU model; and generating test results by comparing test data with standard parameters. The invention can automatically configure the test environment and execute the test, simplify the test, effectively avoid frequent and complex manual configuration errors, simplify the test process by automation, and has strong versatility, and is suitable for various types of servers.

【技术实现步骤摘要】
GPU在Ubnutu系统的兼容性测试方法、装置、终端及存储介质
本专利技术属于服务器测试
，具体涉及一种GPU在Ubnutu系统的兼容性测试方法、装置、终端及存储介质。
技术介绍
近几年，人工智能开始进入大众的普通生活，人工智能实现的基础就是GPU的强大计算能力，GPU服务器也应运而生。GPU之所以会被选为超算的硬件，是因为目前要求最高的计算问题正好非常适合并行，用GPU硬件来加速也最为合适。例如，在GPU上进行的神经网络训练能比CPU系统快许多倍。当前GPU的兼容性测试基本停留在RHEL系统下，实际应用中，会有一部分客户由于生产环境中，以及系统集成厂商提供的维护服务等等原因，选择使用Ubuntu系统，因此各大服务器厂商为了迎合客户需求，需要在Ubuntu系统下进行GPU的兼容性测试。在GPU的兼容性测试中，一般使用官方驱动，在RHEL系统下通过手动安装驱动，并使用驱动自带测试工具，实现GPU卡在各种机型上的兼容性测试。然而搭配Ubuntu系统，则无法参考RHEL系统下兼容测试方法。在Ubuntu系统下，需要安装系统依赖包以及更改环境变量，相关操作复杂，并且容易出现配置错误，导致测试无法进行。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提供一种GPU在Ubnutu系统的兼容性测试方法、装置、终端及存储介质，以解决上述技术问题。第一方面，本申请实施例提供一种GPU在Ubnutu系统的兼容性测试方法，所述方法包括：利用准备脚本搭建测试环境；编译并执行CUDA测试工具获取测试数据；根据GPU型号获取相应spec数据作为标准参数；通过对比测试数据和标准参数生成测试结果。结合第一方面，在第一方面的第一种实施方式中，所述利用准备脚本搭建测试环境包括：安装测试驱动和依赖包；根据预先设置的变量参数进行环境变量写入；重启系统并对测试环境有效性进行校验。结合第一方面，在第一方面的第二种实施方式中，所述编译并执行CUDA测试工具获取测试数据包括：切换到测试工具目录；编译带宽测试工具并利用带宽测试工具获取带宽测试数据；切换到带宽延时测试工具目录；编译带宽延时测试工具并利用带宽延时测试工具获取带宽延时测试数据；输出并保存带宽测试数据和带宽延时测试数据。结合第一方面，在第一方面的第三种实施方式中，所述通过对比测试数据和标准参数生成测试结果包括：判断所述测试数据与所述标准参数是否一致：是，则判定测试通过；否，则判定测试未通过并输出测试参数中不一致的错误参数。第二方面，本申请实施例提供一种GPU在Ubnutu系统的兼容性测试装置，所述装置包括：环境搭建单元，配置用于利用准备脚本搭建测试环境；测试执行单元，配置用于编译并执行CUDA测试工具获取测试数据；标准获取单元，配置用于根据GPU型号获取相应spec数据作为标准参数；结果判断单元，配置用于通过对比测试数据和标准参数生成测试结果。结合第二方面，在第二方面的第一种实施方式中，所述环境搭建单元包括：安装模块，配置用于安装测试驱动和依赖包；写入模块，配置用于根据预先设置的变量参数进行环境变量写入；重启模块，配置用于重启系统并对测试环境有效性进行校验。结合第二方面，在第二方面的第二种实施方式中，所述测试执行单元包括：第一切换模块，配置用于切换到测试工具目录；第一测试模块，配置用于编译带宽测试工具并利用带宽测试工具获取带宽测试数据；第二测试模块，配置用于编译带宽延时测试工具并利用带宽延时测试工具获取带宽延时测试数据；第二切换模块，配置用于切换到带宽延时测试工具目录；数据保存模块，配置用于输出并保存带宽测试数据和带宽延时测试数据。结合第二方面，在第二方面的第三种实施方式中，所述结果判断单元包括：一致判断模块，配置用于判断所述测试数据与所述标准参数是否一致；通过判定模块，配置用于判定测试通过；错误输出模块，配置用于判定测试未通过并输出测试参数中不一致的错误参数。第三方面，提供一种终端，包括：处理器、存储器，其中，该存储器用于存储计算机程序，该处理器用于从存储器中调用并运行该计算机程序，使得终端执行上述的终端的方法。第四方面，提供了一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面所述的方法。第五方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面所述的方法。本专利技术的有益效果在于，本专利技术提供的GPU在Ubnutu系统的兼容性测试方法、装置、终端及存储介质，通过利用准备脚本自动搭建测试环境，并通过编译CUDA测试工具获取测试数据，最后通过将测试数据与GPU标准参数进行对比生成测试结果。本专利技术能够自动配置测试环境并执行测试，将测试复杂简单化，能够有效避免频繁复杂的手动配置出现配置错误，通过自动化，简化测试流程，并且通用性较强，适用于多种型号服务器。此外，本专利技术设计原理可靠，结构简单，具有非常广泛的应用前景。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本申请一个实施例的方法的示意性流程图。图2是本申请一个实施例的装置的示意性框图。图3为本专利技术实施例提供的一种终端的结构示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术中的技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。下面对本申请中出现的关键术语进行解释。图1是本申请一个实施例的方法的示意性流程图。其中，图1执行主体可以为一种GPU在Ubnutu系统的兼容性测试装置。如图1所示，该方法100包括：步骤110，利用准备脚本搭建测试环境；步骤120，编译并执行CUDA测试工具获取测试数据；步骤130，根据GPU型号获取相应spec数据作为标准参数；步骤140，通过对比测试数据和标准参数生成测试结果。可选地，作为本申请一个实施例，所述利用准备脚本搭建测试环境包括：安装测试驱动和依赖包；根据预先设置的变量参数进行环境变量写入；重启系统并对测试环境有效性进行校验。可选地，作为本申请一个实施例，所述编译并执行CUDA测试工具获取测试数据包括：切换到测试工具目录；编译带宽测试工具并利用带宽测试工具获取带宽测试数据；切换到带宽延时测试工具目录；编译带宽延时测试工具并利用带宽延时测试工具获取带宽延时测试数据；输出并保存带宽测试数据和带宽延时测试数据。可选地，作为本申请一个实施例，所述通过对比测试数据和标准参数生成测试结果包括：判断所述测试数据与所述标准参数是否一致：是，则判定测试通过；否，则判定测试未通过并输出测试参数中不一致的错误参数。为了便于对本专利技术的理解，下面以本专利技术GPU在Ubnutu系统的兼容性测试方法的原理，结合实施例中对GPU兼容性进行测试的过程，对本专利技术提供的GPU在Ubnutu系统的兼容性测试方法做进一步的描述。本方法使用shell脚本实现自动配置本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种GPU在Ubnutu系统的兼容性测试方法，其特征在于，所述方法包括：利用准备脚本搭建测试环境；编译并执行CUDA测试工具获取测试数据；根据GPU型号获取相应spec数据作为标准参数；通过对比测试数据和标准参数生成测试结果。

【技术特征摘要】
1.一种GPU在Ubnutu系统的兼容性测试方法，其特征在于，所述方法包括：利用准备脚本搭建测试环境；编译并执行CUDA测试工具获取测试数据；根据GPU型号获取相应spec数据作为标准参数；通过对比测试数据和标准参数生成测试结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用准备脚本搭建测试环境包括：安装测试驱动和依赖包；根据预先设置的变量参数进行环境变量写入；重启系统并对测试环境有效性进行校验。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述编译并执行CUDA测试工具获取测试数据包括：切换到带宽测试工具目录；编译带宽测试工具并利用带宽测试工具获取带宽测试数据；切换到带宽延时测试工具目录；编译带宽延时测试工具并利用带宽延时测试工具获取带宽延时测试数据；输出并保存带宽测试数据和带宽延时测试数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过对比测试数据和标准参数生成测试结果包括：判断所述测试数据与所述标准参数是否一致：是，则判定测试通过；否，则判定测试未通过并输出测试参数中不一致的错误参数。5.一种GPU在Ubnutu系统的兼容性测试装置，其特征在于，所述装置包括：环境搭建单元，配置用于利用准备脚本搭建测试环境；测试执行单元，配置用于编译并执行CUDA测试工具获取测试数据；标准获取单元，配置用于根据GPU型号获取相应spec数据作为...

【专利技术属性】
技术研发人员：李萌，
申请(专利权)人：郑州云海信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：河南,41