一种测试GPU浮点运算性能的方法和系统技术方案

本申请公开了一种测试GPU浮点运算性能的方法和系统，该方法包括：获取GPU的实际浮点运算值；根据每周期运算次数标称值、核数标称值以及每核心频率标称值，计算GPU的标准浮点运算值；根据实际浮点运算值与标准浮点运算值的比值，计算GPU的效率值；判断GPU的效率值是否≥85％；如果是，判定GPU的浮点运行性能测试合格，否则，判定GPU的浮点运算性能不合格。该系统包括实际浮点运算值测试模块、标准浮点运算值计算模块、GPU效率值计算模块和判断模块。通过本申请中的方法和系统，能够同时测试一个或多个GPU的单精度和双精度浮点运行性能，从而能够简单便捷地获取单机GPU服务器的并行运算能力，或GPU服务器的集群性能，有利于节省测试时间，提高测试效率。

【技术实现步骤摘要】
一种测试GPU浮点运算性能的方法和系统
本申请涉及高性能计算服务器
，特别是涉及一种测试GPU浮点运算性能的方法和系统。
技术介绍
随着高性能计算服务器技术的发展，GPU(GraphicsProcessingUnit，图形处理器)服务器广泛应用于深度学习和人工智能等
在这些
中，主要应用GPU的高性能并行计算以及超大规模负载数据中心的能力，而评估GPU并行计算能力的重要指标就是GPU的单精度和双精度浮点运算能力。因此，对GPU的浮点运算性能进行测试，是个进行GPU性能评估的重点。目前，对GPU进行浮点运算性能测试的方法主要是，一次测试针对某一种类型的GPU分别进行单精度测试和双精度测试，而且一次只能测试一种类型的GPU，然后根据单精度测试结果和双精度测试结果，来评估GPU的并行计算性能。然而，目前对GPU所进行的浮点运算性能测试方法，由于一次只能针对一种类型的GPU进行测试，而且单精度测试和双精度测试只能分开测试，占用测试时间较长，测试效率较低。尤其是进行多个GPU的性能测试时，测试效率较低的现象更加明显。
技术实现思路
本申请提供了一种测试GPU浮点运算性能的方法和系统，以解决现有技术中测试效率较低的问题。为了解决上述技术问题，本申请实施例公开了如下技术方案：一种测试GPU浮点运算性能的方法，所述方法包括：根据设定的测试参数，利用shoc-master.zip工具，对GPU进行单精度浮点运算测试和双精度浮点运算测试，获取GPU的实际浮点运算值，所述实际浮点运算值包括单精度实际浮点运算值和双精度实际浮点运算值，所述测试参数包括：待测试GPU的型号、序号和测试规模；根据GPU每周期运算次数标称值、GPU的核数标称值以及每核心频率标称值，计算得出GPU的标准浮点运算值，所述标准浮点运算值包括单精度标准浮点运算值和双精度标准浮点运算值；根据GPU的实际浮点运算值与标准浮点运算值的比值，计算得出GPU的效率值；判断GPU的效率值是否≥85％；如果是，判定GPU的浮点运行性能测试合格，否则，判定GPU的浮点运算性能不合格。可选地，根据设定的测试参数，利用shoc-master.zip工具，对GPU进行单精度浮点运算测试和双精度浮点运算测试，获取GPU的实际浮点运算值之前，所述方法还包括：搭建GPU测试环境，所述测试环境包括CUDA平台，所述CUDA平台用于运行SHOC基准程序。可选地，所述搭建GPU测试环境，包括：根据所获取的第一加载指令，加载GPU驱动程序；根据所获取的安装指令，安装CUDA平台；根据所获取的第二加载指令，在CUDA平台上加载shoc-master.zip工具。可选地，根据GPU每周期运算次数标称值、GPU的核数标称值以及每核心频率标称值，计算得出GPU的标准浮点运算值的方法，包括：根据GPU每周期运算次数标称值、GPU的核数标称值以及每核心频率标称值，利用公式：双精度标准浮点运算值＝每周期运算次数标称值*GPU的核数标称值*每核心频率标称值，计算得出双精度标准浮点运算值；根据GPU每周期运算次数标称值、GPU的核数标称值以及每核心频率标称值，利用公式：单精度标准浮点运算值＝3*每周期运算次数标称值*GPU的核数标称值*每核心频率标称值，计算得出单精度标准浮点运算值。可选地，所述方法可用于GPU单机测试以及GPU集群测试。一种测试GPU浮点运算性能的系统，所述系统包括：实际浮点运算值测试模块，用于根据设定的测试参数，利用shoc-master.zip工具，对GPU进行单精度浮点运算测试和双精度浮点运算测试，获取GPU的实际浮点运算值，所述实际浮点运算值包括单精度实际浮点运算值和双精度实际浮点运算值，所述测试参数包括：待测试GPU的型号、序号和测试规模；标准浮点运算值计算模块，用于根据GPU每周期运算次数标称值、GPU的核数标称值以及每核心频率标称值，计算得出GPU的标准浮点运算值，所述标准浮点运算值包括单精度标准浮点运算值和双精度标准浮点运算值；GPU效率值计算模块，用于根据GPU的实际浮点运算值与标准浮点运算值的比值，计算得出GPU的效率值；判断模块，用于判断GPU的效率值是否≥85％，如果是，判定GPU的浮点运行性能测试合格，否则，判定GPU的浮点运算性能不合格。可选地，所述系统还包括测试环境搭建模块，用于搭建GPU测试环境，所述测试环境包括CUDA平台。可选地，所述测试环境搭建模块包括：GPU驱动程序加载单元，用于根据所获取的第一加载指令，加载GPU驱动程序；CUDA平台安装单元，用于根据所获取的安装指令，安装CUDA平台；测试工具加载单元，用于根据所获取的第二加载指令，在CUDA平台上加载shoc-master.zip工具。可选地，所述标准浮点运算值计算模块，包括：双精度标准浮点运算值计算单元，用于根据GPU每周期运算次数标称值、GPU的核数标称值以及每核心频率标称值，利用公式：双精度标准浮点运算值＝每周期运算次数标称值*GPU的核数标称值*每核心频率标称值，计算得出双精度标准浮点运算值；单精度标准浮点运算值计算单元，用于根据GPU每周期运算次数标称值、GPU的核数标称值以及每核心频率标称值，利用公式：单精度标准浮点运算值＝3*每周期运算次数标称值*GPU的核数标称值*每核心频率标称值，计算得出单精度标准浮点运算值。可选地，所述系统可用于GPU单机测试以及GPU集群测试。本申请的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本申请提供一种测试GPU浮点运算性能的方法，首先根据设定的测试参数，利用shoc-master.zip工具，对GPU进行单精度浮点运算测试和双精度浮点运算测试，获取GPU的实际浮点运算值；其次根据GPU每周期运算次数标称值、GPU的核数标称值以及每核心频率标称值，计算得出GPU的标准浮点运算值；然后根据GPU的实际浮点运算值与标准浮点运算值的比值，计算得出GPU的效率值；最后判断GPU的效率值是否≥85％；如果是，判定GPU的浮点运行性能测试合格，否则，判定GPU的浮点运算性能不合格。相比于现有技术，本申请通过在CUDA平台上运行SHOC基准程序，能够同时测试一个或多个GPU的单精度和双精度浮点运行性能，从而能够简单便捷地获取单机GPU服务器的并行运算能力，或GPU服务器的集群性能。利用本申请的方法编写脚本，能够实现GPU浮点运行性能的自动化测试，有利于节省测试时间，提高测试效率。本申请还提供一种测试GPU浮点运算性能的系统，该系统包括实际浮点运算值测试模块、标准浮点运算值计算模块、GPU效率值计算模块和判断模块。通过实际浮点运算值测试模块，根据设定的测试参数，利用shoc-master.zip工具，对GPU进行单精度浮点运算测试和双精度浮点运算测试，获取GPU的实际浮点运算值；利用标准浮点运算值计算模块根据GPU每周期运算次数标称值、GPU的核数标称值以及每核心频率标称值，计算得出GPU的标准浮点运算值；利用GPU效率值计算模块，根据GPU的实际浮点运算值与标准浮点运算值的比值，计算得出GPU的效率值；最后通过判断模块根据效率值是否≥85％来判断GPU的浮点运行性能测试是否合格，从而实现对单机GPU浮点运算性能的评估，或GPU集群浮点运算本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种测试GPU浮点运算性能的方法，其特征在于，所述方法包括：根据设定的测试参数，利用shoc‑master.zip工具，对GPU进行单精度浮点运算测试和双精度浮点运算测试，获取GPU的实际浮点运算值，所述实际浮点运算值包括单精度实际浮点运算值和双精度实际浮点运算值，所述测试参数包括：待测试GPU的型号、序号和测试规模；根据GPU每周期运算次数标称值、GPU的核数标称值以及每核心频率标称值，计算得出GPU的标准浮点运算值，所述标准浮点运算值包括单精度标准浮点运算值和双精度标准浮点运算值；根据GPU的实际浮点运算值与标准浮点运算值的比值，计算得出GPU的效率值；判断GPU的效率值是否≥85％；如果是，判定GPU的浮点运行性能测试合格，否则，判定GPU的浮点运算性能不合格。

【技术特征摘要】
1.一种测试GPU浮点运算性能的方法，其特征在于，所述方法包括：根据设定的测试参数，利用shoc-master.zip工具，对GPU进行单精度浮点运算测试和双精度浮点运算测试，获取GPU的实际浮点运算值，所述实际浮点运算值包括单精度实际浮点运算值和双精度实际浮点运算值，所述测试参数包括：待测试GPU的型号、序号和测试规模；根据GPU每周期运算次数标称值、GPU的核数标称值以及每核心频率标称值，计算得出GPU的标准浮点运算值，所述标准浮点运算值包括单精度标准浮点运算值和双精度标准浮点运算值；根据GPU的实际浮点运算值与标准浮点运算值的比值，计算得出GPU的效率值；判断GPU的效率值是否≥85％；如果是，判定GPU的浮点运行性能测试合格，否则，判定GPU的浮点运算性能不合格。2.根据权利要求1所述的一种测试GPU浮点运算性能的方法，其特征在于，根据设定的测试参数，利用shoc-master.zip工具，对GPU进行单精度浮点运算测试和双精度浮点运算测试，获取GPU的实际浮点运算值之前，所述方法还包括：搭建GPU测试环境，所述测试环境包括CUDA平台，所述CUDA平台用于运行SHOC基准程序。3.根据权利要求2所述的一种测试GPU浮点运算性能的方法，其特征在于，所述搭建GPU测试环境，包括：根据所获取的第一加载指令，加载GPU驱动程序；根据所获取的安装指令，安装CUDA平台；根据所获取的第二加载指令，在CUDA平台上加载shoc-master.zip工具。4.根据权利要求1所述的一种测试GPU浮点运算性能的方法，其特征在于，根据GPU每周期运算次数标称值、GPU的核数标称值以及每核心频率标称值，计算得出GPU的标准浮点运算值的方法，包括：根据GPU每周期运算次数标称值、GPU的核数标称值以及每核心频率标称值，利用公式：双精度标准浮点运算值＝每周期运算次数标称值*GPU的核数标称值*每核心频率标称值，计算得出双精度标准浮点运算值；根据GPU每周期运算次数标称值、GPU的核数标称值以及每核心频率标称值，利用公式：单精度标准浮点运算值＝3*每周期运算次数标称值*GPU的核数标称值*每核心频率标称值，计算得出单精度标准浮点运算值。5.根据权利要求1-4中任一所述的一种测试GPU浮点运算性能的方法，其特征在于，所述方法可用于GPU单机测试以及GPU集群...

【专利技术属性】
技术研发人员：段春焕，
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