Тестирование инфраструктуры

Тестирование GPU выполняется с использованием PyTorch

1. Создайте каталог для pytorch-gpu-benchmark:

   mkdir /home/<user>/testgpu
   cd /home/<user>/testgpu

2. Клонируйте git-репозиторий:

   git clone https://github.com/ryujaehun/pytorch-gpu-benchmark.git

3. Создайте виртуальное окружение Python. Команды выполняйте в созданном ранее каталоге:

   sudo apt install pip
   sudo apt install python3-venv
   python3 -m venv venv  # Эта команда создаст новый каталог venv, содержащий копию бинарных файлов Python
   source venv/bin/activate  # Активируем виртуальное окружение

4. Установите зависимости:

   (venv) pip install matplotlib
   (venv) pip install torch==2.0.0
   (venv) pip install torchvision
   (venv) pip install pandas
   (venv) pip install plotly
   (venv) pip install cufflinks
   (venv) pip install psutil

5. Перейдите в каталог с бенчмарком и запустите скрипт тестирования:

   cd /home/<user>/testgpu/pytorch-gpu-benchmark
   ./test.sh

Итог работы скрипта

Скрипт измеряет время, необходимое для обучения моделей. Чем «мощнее» профиль GPU, тем меньше времени требуется.

Отчёт по последнему прогону скрипта находится в:

/home/<user>/testgpu/pytorch-gpu-benchmark/result/system_info.txt