在 GPU 服務器的性能驗證、穩定性排查與運維管理中，壓力測試是關鍵環節，可有效檢測硬件極限性能、散熱效率及潛在故障。以下從工具原理、核心功能、使用場景等維度，詳細介紹三款核心測試工具，幫助用戶系統掌握 GPU 服務器壓力測試方法。

一、GPU 專屬壓力測試工具：gpu-burn

gpu-burn是基于 NVIDIA CUDA 框架開發的輕量級 GPU 壓力測試工具，專為驗證 GPU 核心（CUDA Core）、顯存（VRAM）穩定性設計，通過 “飽和式計算” 讓 GPU 達到滿負載，是檢測 GPU 硬件故障（如顯存壞塊、核心算力衰減）的核心工具。

1. 核心原理

• 算力拉滿：調用 CUDA 內核函數，執行密集型浮點運算（支持單精度float、雙精度double），使 CUDA Core 利用率接近 100%，模擬 AI 訓練、高性能計算等真實高負載場景；
• 顯存壓榨：分配大尺寸顯存緩沖區，循環讀寫數據，占用 90% 以上顯存空間，驗證顯存帶寬、顆粒穩定性，排查顯存錯誤導致的程序崩潰問題；
• 多卡適配：自動識別服務器中所有 NVIDIA GPU，支持單卡、多卡并行壓測，適配多 GPU 集群場景。

2. 核心功能與使用場景

• 快速穩定性驗證：30-60 秒短期測試，可快速判斷 GPU 是否存在明顯硬件故障（如開機后檢測、顯卡更換后的初步驗證）；
• 長期穩定性考驗：2-24 小時持續壓測，模擬生產環境下的長時間高負載（如 AI 模型訓練、渲染任務），排查隱性穩定性問題；
• 散熱效率評估：壓測時實時監控 GPU 核心溫度（通常升至 80-90℃），判斷服務器散熱系統（風扇、風道、散熱片）是否滿足需求，避免過熱降頻。

3. 關鍵注意事項

• 環境依賴：僅支持 NVIDIA GPU，需提前安裝匹配的 NVIDIA 顯卡驅動（建議≥450.xx 版本）與 CUDA Toolkit（建議≥10.0 版本）；
• 顯存預留：指定顯存緩沖區大小時（如-s 4096表示 4096MB），需預留 1-2GB 顯存給系統，避免顯存溢出導致測試中斷；
• 結果解讀：測試結束后若顯示 “No errors detected”，說明 GPU 無硬件錯誤；若出現 “Error detected”，需優先排查顯存故障（如通過nvidia-smi -q查看顯存錯誤日志）。

4.gpunurn

• 兩種方式 

          （1）源碼：https://github.com/wilicc/gup-burn

                    git  clone https://github.com/wilicc/gpu-burn

                     cd gpu-burn

                      make

                      ./gpu_burn

                      ./gpu_burn 60

                       ./gpu_burn -tc 300 (major >=7)

             （2）tar.gz:http://wili.cc/blog/gpu-burn.html

                        tar -zxvf  xx.tar.gz  -C

                        &