Тестирование инфраструктуры

Тестирование GPU выполняется с использованием PyTorch

1. Создаем директорию для pytorch-gpu-benchmark:

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

2. Клонируем git-репозиторий:

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

3. Создаем виртуальное окружения Python (необходимо находиться 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. Устанавливаем все 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. Переходим в каталог с бенчмарком и запускаем скрипт по тестированию:

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

6. Итог работы скрипта

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

Отчет по последнему "прогону" скрипта находится в:

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