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社区首页 >问答首页 >Nvidia GPU的内存带宽测试

Nvidia GPU的内存带宽测试
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Stack Overflow用户
提问于 2013-05-23 16:34:00
回答 2查看 10.4K关注 0票数 0

我尝试使用nvidia发布的代码并进行内存带宽测试,但得到了一些令人惊讶的结果

使用的程序在这里:https://developer.nvidia.com/content/how-optimize-data-transfers-cuda-cc

在桌面上(使用MacOS)

代码语言:javascript
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Device: GeForce GT 650M
Transfer size (MB): 16

Pageable transfers
Host to Device bandwidth (GB/s): 4.053219
Device to Host bandwidth (GB/s): 5.707841

Pinned transfers
Host to Device bandwidth (GB/s): 6.346621
Device to Host bandwidth (GB/s): 6.493052

在Linux服务器上:

代码语言:javascript
复制
Device: Tesla K20c
Transfer size (MB): 16

Pageable transfers
Host to Device bandwidth (GB/s): 1.482011
Device to Host bandwidth (GB/s): 1.621912

Pinned transfers
Host to Device bandwidth (GB/s): 1.480442
Device to Host bandwidth (GB/s): 1.667752

顺便说一句,我没有root权限。

我不知道为什么在特斯拉设备上它会更少。谁能指出原因是什么?

EN

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2013-12-23 16:32:53

最有可能的情况是,服务器中的GPU不在16通道PCI express插槽中。我期望像K20C这样的PCI-e v2.0设备能够在合理指定的现代服务器上达到4.5-5.5 6Gb/s的峰值吞吐量(在台式机系统上,集成PCI-e控制器可能约为6 6Gb/s)。你的结果看起来就像你在一个只有8个甚至4个活动通道的16x插槽中托管GPU。

也可能有其他因素在起作用,如CPU-IOH亲和性,它可以增加托管GPU的PCI-e总线与运行测试的处理器及其内存之间的“跳数”。但是提供进一步的分析将需要关于服务器配置和硬件的更多细节,这确实超出了StackOverflow的范围。

票数 5
EN
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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/16709181

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