CN109783378A - GPU在Ubnutu系统的兼容性测试方法、装置、终端及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种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。
Description
技术领域
本发明属于服务器测试技术领域，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。
背景技术
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。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供一种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。
本发明的有益效果在于，
本发明提供的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。本发明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，本发明设计原理可靠，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发明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为本发明实施例提供的一种终端的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
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。
为了便于对本发明的理解，下面以本发明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，对本发明提供的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脚本实现自动配置组件包，安装驱动，并配置测试环境，进行GPUCUDA自动测试，实现GPU与server之间的带宽测试，以及GPU与GPU之间的p2pBandwidthLatencyTest。在测试前需要在测试平台安装好GPU，能够正常上电开机并正确识别GPU，测试平台安装好Ubuntu系统，检查网络是否正常。在安装好的Ubuntu系统下，挂载系统镜像。
具体的，所述GPU在Ubnutu系统的兼容性测试方法包括：
S1、利用准备脚本搭建测试环境。
准备脚本为“CUDAinstall.sh”，可以实现系统组件包安装，驱动安装，配置环境变量，执行重启生效，组件包安装需要测试机器能够连接到互联网。
正常连接网络后，执行“CUDAinstall.sh”脚本即可，“CUDAinstall.sh”脚本中会执行如下相关命令：
rpm–invidia-diag-dirver-local-repo-rhel7-384.111-1.0-1.x86_64.rpm
yum clean all
yum install cuda-drivers
yum install dkms-2.3.5.20170523git8c3065c.el7.noarch.rpm
yum install libvdpau-1.1-2.el7.x86_64.rpm
以上相关命令，可以实现自动安装驱动以及相关依赖包，安装完成后，自动写入环境变量，保证相关参数以及路径能够使测试程序顺利调用，如不加环境变量则会导致程序运行时，出现报错。环境变量如下：
#echo'export PATH＝/usr/local/cuda-9.0/bin:$PATH'>>～/.bashrc
#echo'exportLD_LIBRARY_PATH＝/usr/local/cuda-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH'>>～/.bashrc
#source～/.bashrc
#nvcc–V
以上相关脚本命令可以保证测试环境自动搭建成功，成功后自动重启，重启后需要对环境重要设置参数进行验证，保证相关设置能够生效。
S2、编译并执行CUDA测试工具获取测试数据。
GPU与server之间带宽测试(带宽测试)：切换到测试工具目录，编译并执行带宽测试，输出结果到桌面bandwidth.txt
#cd/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/bandwidthTest/
#make
#./bandwidthTest|tee/root/Desktop/bandwidth.txt
GPU与GPU之间p2pBandwidthLatencyTest测试(带宽延时测试)切换到p2pBandwidthLatencyTest测试工具目录，编译并执行p2pBandwidthLatency测试，结果输出到桌面p2p.txt文件
#cd/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/p2pBandwidthLatencyTest/
#make
#./p2pBandwidthLatencyTest|tee/root/Desktop/p2p.txt
S3、根据GPU型号获取相应spec数据作为标准参数。
根据GPU型号从NVIDIA官网或者接口人获取相应spec数据。
S4、通过对比测试数据和标准参数生成测试结果。
判断所述测试数据与所述标准参数是否一致：若一致，则判定测试通过；若不一致，则判定测试未通过并输出测试参数中不一致的错误参数。
如图2示，该装置200包括：
环境搭建单元210，所述环境搭建单元210用于利用准备脚本搭建测试环境；
测试执行单元220，所述测试执行单元220用于编译并执行CUDA测试工具获取测试数据；
标准获取单元230，所述标准获取单元230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240，所述结果判断单元240用于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。
可选地，作为本申请一个实施例，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。
可选地，作为本申请一个实施例，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。
图3为本发明实施例提供的一种终端装置300的结构示意图，该终端装置300可以用于执行本申请实施例提供的GPU在Ubnutu系统的兼容性测试方法。
其中，该终端装置300可以包括：处理器310、存储器320及通信单元330。这些组件通过一条或多条总线进行通信，本领域技术人员可以理解，图中示出的服务器的结构并不构成对本申请的限定，它既可以是总线形结构，也可以是星型结构，还可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
其中，该存储器320可以用于存储处理器310的执行指令，存储器320可以由任何类型的易失性或非易失性存储终端或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。当存储器320中的执行指令由处理器310执行时，使得终端300能够执行以下上述方法实施例中的部分或全部步骤。
处理器310为存储终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器320内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，以执行电子终端的各种功能和/或处理数据。所述处理器可以由集成电路(Integrated Circuit，简称IC)组成，例如可以由单颗封装的IC所组成，也可以由连接多颗相同功能或不同功能的封装IC而组成。举例来说，处理器310可以仅包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)。在本申请实施方式中，CPU可以是单运算核心，也可以包括多运算核心。
通信单元330，用于建立通信信道，从而使所述存储终端可以与其它终端进行通信。接收其他终端发送的用户数据或者向其他终端发送用户数据。
本申请还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质可存储有程序，该程序执行时可包括本申请提供的各实施例中的部分或全部步骤。所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(英文：read-only memory，简称：ROM)或随机存储记忆体(英文：random access memory，简称：RAM)等。
因此，本申请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。本发明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，本实施例所能达到的技术效果可以参见上文中的描述，此处不再赘述。
本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请实施例中的技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中如U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，包括若干指令用以使得一台计算机终端(可以是个人计算机，服务器，或者第二终端、网络终端等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
本说明书中各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。尤其，对于终端实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例中的说明即可。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
尽管通过参考附图并结合优选实施例的方式对本发明进行了详细描述，但本发明并不限于此。在不脱离本发明的精神和实质的前提下，本领域普通技术人员可以对本发明的实施例进行各种等效的修改或替换，而这些修改或替换都应在本发明的涵盖范围内/任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
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。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，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。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，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；
第二切换模块，配置用于切换到带宽延时测试工具目录；
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；
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。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，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。
9.一种终端，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器的执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行权利要求1-4任一项所述的方法。
10.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110377502A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-10-25 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 基于脚本的功能测试方法、装置及终端设备 |
| CN110442389A (zh) * | 2019-08-07 | 2019-11-12 | 北京技德系统技术有限公司 | 一种多桌面环境共享使用gpu的方法 |
| CN111338862A (zh) * | 2020-02-16 | 2020-06-26 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种gpu模式切换稳定性测试方法、系统、终端及存储介质 |
| CN111552600A (zh) * | 2020-04-27 | 2020-08-18 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种信号测试方法、系统、装置及可读存储介质 |
| CN114062887A (zh) * | 2020-07-30 | 2022-02-18 | 合肥本源量子计算科技有限责任公司 | 一种量子芯片测试方法、装置、系统及存储介质 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120060059A1 (en) * | 2010-09-08 | 2012-03-08 | Joshua Alan Johnson | Gpu computational assist for drive media waveform generation of media emulators |
| CN104268046A (zh) * | 2014-10-17 | 2015-01-07 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种Linux下人工交互的NVIDIA GPU自动化测试方法 |
| CN109062807A (zh) * | 2018-09-14 | 2018-12-21 | 口碑(上海)信息技术有限公司 | 测试应用程序的方法及装置、存储介质、电子装置 |
-
2019
- 2019-01-02 CN CN201910002848.0A patent/CN109783378A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120060059A1 (en) * | 2010-09-08 | 2012-03-08 | Joshua Alan Johnson | Gpu computational assist for drive media waveform generation of media emulators |
| CN104268046A (zh) * | 2014-10-17 | 2015-01-07 | 浪潮电子信息产业股份有限公司 | 一种Linux下人工交互的NVIDIA GPU自动化测试方法 |
| CN109062807A (zh) * | 2018-09-14 | 2018-12-21 | 口碑(上海)信息技术有限公司 | 测试应用程序的方法及装置、存储介质、电子装置 |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110377502A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-10-25 | 深圳壹账通智能科技有限公司 | 基于脚本的功能测试方法、装置及终端设备 |
| CN110442389A (zh) * | 2019-08-07 | 2019-11-12 | 北京技德系统技术有限公司 | 一种多桌面环境共享使用gpu的方法 |
| CN110442389B (zh) * | 2019-08-07 | 2024-01-09 | 北京技德系统技术有限公司 | 一种多桌面环境共享使用gpu的方法 |
| CN111338862A (zh) * | 2020-02-16 | 2020-06-26 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种gpu模式切换稳定性测试方法、系统、终端及存储介质 |
| CN111552600A (zh) * | 2020-04-27 | 2020-08-18 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种信号测试方法、系统、装置及可读存储介质 |
| CN111552600B (zh) * | 2020-04-27 | 2022-06-07 | 苏州浪潮智能科技有限公司 | 一种信号测试方法、系统、装置及可读存储介质 |
| CN114062887A (zh) * | 2020-07-30 | 2022-02-18 | 合肥本源量子计算科技有限责任公司 | 一种量子芯片测试方法、装置、系统及存储介质 |
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