GPU服务器使用

本文将介绍如何创建并使用GPU云服务器。

前言

GPU云服务器（GPU Compute service）是提供 GPU 算力的弹性计算服务，拥有超强的计算能力，能高效服务于机器学习、科学计算、图形处理、视频编解码等多种场景，本文将介绍如何创建并使用GPU云服务器。

• 预计部署时间：30分钟
• 级别：初级
• 相关产品：GPU云服务器
• 受众： 通用

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步骤1：创建GPU实例

1. 进入到云服务器管理界面ECS实例控制台
2. 点击创建实例。
   
3. 选择“计费类型” ---> 选择“地域及可用区” ---> 选择“GPU计算型” ---> 选择“GUP实例规格” ---> 选择“镜像及其版本” ---> 点击“确定”。
   
4. 选择“私有网络” ---> 选择“分配弹性公网IP”，根据实际需求选择计费类型以及带宽大小，点击“下一步：高级配置”。
   
5. 选择“登录凭证” ---> 输入“登录密码” ---> 输入“实例名称” ---> 点击“下一步：确认订单”。
   

步骤2：安装CUDA Toolkit

具体安装步骤请参英伟达CUDA安装说明

步骤3：安装GPU_BURN

1. GPU_BURN下载以及使用方法参考文档GPU_BURN下载以及使用方法
2. 安装GPU_BURN，使用如下命令。

tar zxvf gpu_burn-1.1.tar.gz 

3. 编辑Makefile，CUDAPATH=/usr/local/cuda这里需要更改为自己安装cuda的位置即可，删除-arch=compute_30。
   
   编辑后的配置文件如图所示。
   
4. 执行make命令，生成gpu_burn可执行文件，具体如图所示。
   

步骤4：使用GPU_BURN对GPU卡进行压测

1. 执行命令./gpu_burn 300执行结果如下。
   
2. 打开其他终端，执行命令nvidia-smi执行结果如下。