在 GPU 服务器的性能验证、稳定性排查与运维管理中，压力测试是关键环节，可有效检测硬件极限性能、散热效率及潜在故障。以下从工具原理、核心功能、使用场景等维度，详细介绍三款核心测试工具，帮助用户系统掌握 GPU 服务器压力测试方法。

一、GPU 专属压力测试工具：gpu-burn

gpu-burn是基于 NVIDIA CUDA 框架开发的轻量级 GPU 压力测试工具，专为验证 GPU 核心（CUDA Core）、显存（VRAM）稳定性设计，通过 “饱和式计算” 让 GPU 达到满负载，是检测 GPU 硬件故障（如显存坏块、核心算力衰减）的核心工具。

1. 核心原理

• 算力拉满：调用 CUDA 内核函数，执行密集型浮点运算（支持单精度float、双精度double），使 CUDA Core 利用率接近 100%，模拟 AI 训练、高性能计算等真实高负载场景；
• 显存压榨：分配大尺寸显存缓冲区，循环读写数据，占用 90% 以上显存空间，验证显存带宽、颗粒稳定性，排查显存错误导致的程序崩溃问题；
• 多卡适配：自动识别服务器中所有 NVIDIA GPU，支持单卡、多卡并行压测，适配多 GPU 集群场景。

2. 核心功能与使用场景

• 快速稳定性验证：30-60 秒短期测试，可快速判断 GPU 是否存在明显硬件故障（如开机后检测、显卡更换后的初步验证）；
• 长期稳定性考验：2-24 小时持续压测，模拟生产环境下的长时间高负载（如 AI 模型训练、渲染任务），排查隐性稳定性问题；
• 散热效率评估：压测时实时监控 GPU 核心温度（通常升至 80-90℃），判断服务器散热系统（风扇、风道、散热片）是否满足需求，避免过热降频。

3. 关键注意事项

• 环境依赖：仅支持 NVIDIA GPU，需提前安装匹配的 NVIDIA 显卡驱动（建议≥450.xx 版本）与 CUDA Toolkit（建议≥10.0 版本）；
• 显存预留：指定显存缓冲区大小时（如-s 4096表示 4096MB），需预留 1-2GB 显存给系统，避免显存溢出导致测试中断；
• 结果解读：测试结束后若显示 “No errors detected”，说明 GPU 无硬件错误；若出现 “Error detected”，需优先排查显存故障（如通过nvidia-smi -q查看显存错误日志）。

4.gpunurn

• 两种方式 

          （1）源码：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

                        &