这篇“ubuntu中怎么测试gpu性能”文章的知识点大部分人都不太理解，所以小编给大家总结了以下内容，内容详细，步骤清晰，具有一定的借鉴价值，希望大家阅读完这篇文章能有所收获，下面我们一起来看看这篇“ubuntu中怎么测试gpu性能”文章吧。
1.测试系统自动分配设备示例：
计算
安全
数据库
网络和加速
企业服务
#-*- coding:utf-8 -*-import tensorflow as tf# 新建一个 graph.a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')c = tf.matmul(a, b)# 新建session with log_device_placement并设置为True.sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))# 运行这个 op.print(sess.run(c))输出如下:
Device mapping:/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: Tesla K40c, pci busid: 0000:05:00.0b: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0a: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0[[ 22. 28.][ 49. 64.]]
2.测试手动指定分配设备示例：
#-*- coding:utf-8 -*-import tensorflow as tf# 新建一个graph.with tf.device('/cpu:0'):a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')c = tf.matmul(a, b)# 新建session with log_device_placement并设置为True.sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))# 运行这个op.print(sess.run(c))a和b操作都被指派给了cpu:0，输出如下:
Device mapping:/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0 -> device: 0, name: Tesla K40c, pci busid: 0000:05:00.0b: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0a: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0[[ 22. 28.][ 49. 64.]]
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