1. 常用2u 伺服器配備有8張nvidia tesla v100 gpu卡，效能測試結果說明：
如果你具有一台伺服器，並且購買了超強計算能力的gpu卡，那麼恭喜你，可以進行一次關於計算機超萬億次計算能力的體驗。
接下來是您要做的：
我們來說說cuda包是幹嘛的，首先大家都知道，驅動，就是對應硬體裝置的使能軟體，那麼為什麼又需要cuda這個東西呢。
因為我們要使用gpu的話，是為了把應用程式跑到gpu上面，那麼，就只能通過nvidia他自己提供的api，以及lib庫，來使用它的gpu。
可以看到下面這張圖，從下至上，從屋裡裝置到應用加速，其中涉及的很多中介軟體。
安裝完成之後，
使用 nvidia-,按tab，來檢視nvidia相關的一些相關命令，
nvidia-smi： 而其中最常用的就是nvidia-smi 這個命令，可以檢視一下幫助文件。這個命令會列印每張卡的溫度，記憶體利用，gpu利用率，功耗，執行的任務，等等。
note：如果您沒有發現該命令， 請確認，是否使用了yum localinstall *.rpm 進行了本地安裝，提示安裝完成了，但在此之後，並沒有把很多相關依賴的包進行安裝，進入
/etc/yum.repos.d/ 目錄，此時，多了乙個yum源的配置檔案，叫cuda***,檢視內容，會發現，它指向了/var/路徑，進入到此路徑之後，發現會有一大批的包沒有安裝，
此時，把所有的包都進行安裝，才是安裝完成。
要進行測試的話，其實很簡單，cuda它本身提供了很多的sample程式，並且其中的乙個cublas，也是用來進行測試gpu計算能力的程式。
當然，你也可以對這些程式進行參考，寫自己的程式。
下面我們來跑乙個例子，進入到目錄：/usr/local/cuda-9.0/samples/5_simulations/
可以看到，其中有乙個nbody程式的資料夾，
這個程式，是對物理學中n個質子，說白了就是n個物體，進行互相之間的萬有引力計算，會涉及很對大量的單雙精度浮點的計算，該程式就是實現了這個計算過程，並且呼叫了gpu，還可以讓使用者通過命令列引數，來控制程式執行的過程。
cd ./nbody 進入到該資料夾。
make
執行：./nbody -benchmark
。此時可以看到程式執行了，並且會列印出來一些可選的引數，如果要使用8個卡均執行的話，那就在linux上面執行8個程序，每個程序分別繫結到單卡即可。
具體值如下：
9958.723
9942.739
9919.522
9852.494
9757.071
9717.97
9670.115
9592.821
根據官方提供的10.6tflops的理論效能值，以及官網描述的能夠達到80%的實際測量值即可，可知，這些測量資料，是效能幾乎接近了理論值，達到了94%的效能。
接下來會寫一篇關於gpu 卡直通的部落格，歡迎繼續關注。
今天在裝了乙個boost等一堆rpm包之後，
gpu的效能已經跑到了標準值。
結果如下：
= 10426.414 single-precision gflop/s at 20 flops per interaction
= 10417.990 single-precision gflop/s at 20 flops per interaction
= 10424.031 single-precision gflop/s at 20 flops per interaction
= 10413.620 single-precision gflop/s at 20 flops per interaction
= 10415.790 single-precision gflop/s at 20 flops per interaction
= 10408.605 single-precision gflop/s at 20 flops per interaction
= 10400.214 single-precision gflop/s at 20 flops per interaction
= 10392.723 single-precision gflop/s at 20 flops per interaction
GPU效能 Overdraw功能
overdraw功能 總填充數峰值 專案執行過程中，單幀總填充畫素數量的最大值 m表示百萬，20m就是說有一幀內填充了 2000 萬個畫素 填充倍數峰值 專案執行過程中，單幀的最大填充倍數。10.0x相當於在這一幀螢幕重新整理了 10遍 單幀填充倍數 該幀總填充數 該幀渲染相機的解析度 需要注意的地...
GPU效能優化，One Step！
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