一、相關軟件安裝：

1、GPU驅動：https://blog.csdn.net/liu_feng_zi_/article/details/107232252

2、CUDA：https://blog.csdn.net/liu_feng_zi_/article/details/107234271

3、MKL數學庫：https://blog.csdn.net/liu_feng_zi_/article/details/107427102

4、OpenMPI：https://blog.csdn.net/liu_feng_zi_/article/details/107429347

5、平臺：CentOS Linux release 7.6.1810 (Core)?

6、編譯器：系統自帶的GNU編譯器

二、下載HPL包：

https://developer.nvidia.com/computeworks-developer-exclusive-downloads

三、環境搭建：

1、將壓縮包上傳到服務器并解壓

tar zxf hpl-2.0_FERMI_v15.tgz

?2、進入解壓后的文件夾，修改Make.CUDA的參數

TOPdir = /Linpack/hpl-2.0_FERMI_v15 #hpl所在的路徑目錄 ..............................................................MPdir = /usr/local/openmpi #openmpi的安裝目錄 MPinc = -I$(MPdir)/include MPlib = $(MPdir)/lib/libmpi.so ..............................................................LAdir =/opt/intel/mkl/lib/intel64 #MKL庫文件目錄..............................................................CC =/usr/local/openmpi/bin/mpicc..............................................................

3、編譯

make arch= CUDA clean_arch_all make arch= CUDA

4、完成

/hpl/bin/CUDA目錄下生成兩個文件：HPL.dat和xhpl

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Linux搭建Linpack环境测试GPU性能的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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