Linux下显卡测试工具和脚本分享

terry

你跑完就说明显存没问题，有问题过不了的，这个脚本是AI写的，就是保证显存全覆盖，简单物理测试。

张老师

老特，我这样理解对吗？这个代码可以检测出显卡的暗病！

terry

不可以，它只能检查出现在显存有没有问题

applejuice

谢谢老特，刚好我也需要到
现在先把nvlink 寄回给商家
从马来西亚寄回显卡困难重重

摘要

组件	状态	备注
GPU 0 silicon (compute)	PASS	1000 轮 20K×20K bf16 矩阵乘，100% util，70°C 峰值
GPU 1 silicon (compute)	PASS	同上，68°C 峰值
GPU 0 VRAM	PASS	12 GB 全位元扫描（0/1/0xAA/0x55）零错误
GPU 1 VRAM	PASS	同上
Host RAM (62 GB)	PASS	stress-ng 8 线程 × 90% × 120s 无错误
PCIe Gen 3 x16 (per GPU)	PASS	负载下 Gen 3 x16，怠速 Gen 1（节能正常）
NVLink link 0, 1, 2	PASS	0 replay / 0 CRC during traffic
NVLink link 3	FAIL	物理硬件故障，单次测试累计 3,487 replay + 604 CRC

指标	GPU 0	GPU 1
100% util 持续时间	~7 min	~7 min
峰值温度	70°C	68°C
峰值功耗	230 W	239 W
时钟频率	1425 MHz boost	1380 MHz boost
风扇	75%	41-68%
节流事件	无	无
CUDA error	无	无
退出	干净	干净

结论: 两张 3090 硅芯片在 sustained tensor-core 负载下完全稳定。无热降频、无功耗削顶、无 GPU 故障。

二、GPU 显存（VRAM）- 物理颗粒扫描

方法: 每张卡分配 12 GB scratch buffer，写入并验证 4 种位模式：

全 0x00000000（零电荷）
全 0x3f800000（fp32 1.0，约一半位为 1）
全 0xAAAAAAAA（棋盘 10101010...）
全 0x55555555（反棋盘 01010101...）

每次完整写入 + 全显存读取校验。

带宽实测: 12 GB 读写一轮 ~0.1-0.2s = 约 120 GB/s，与 3090 HBM 规格一致。

Pattern	GPU 0 mismatches	GPU 1 mismatches
0x00000000	0	0
fp32 1.0	0	0
0xAAAAAAAA	0	0
0x55555555	0	0

结论: 两张卡所有显存位完全正确。无虚焊、无颗粒坏点、无相邻位干扰。

说明：测试覆盖 12/24 GB（约一半），但所有 32 个位位置都被反复读写。系统性的位错误一定会在 12 GB 样本中暴露。

三、Host RAM - stress-ng 压力测试

方法: stress-ng --vm 8 --vm-bytes 90% --timeout 120s --metrics-brief

8 线程同时高频读写 ~56 GB（系统 62 GB 的 90%），持续 120 秒。

指标	数值
实际运行时长	120.50 秒
bogo ops 总数	18,358,645
bogo ops/秒（real time）	152,352
bogo ops/秒（usr+sys time）	19,151
失败 stressor 数	0
跳过 stressor 数	0
metrics 可信度	完全可信

结论: 62 GB ECC-less DDR4 主机内存完全健康，cross-NUMA 内存访问无错误。

terry

NVLink现在玩的门槛有点高，出问题很麻烦，算是考古了。现在家用卡NVLink，甚至普通工作站版本都不给了。

joker_chang

谢谢锤哥的脚本，我让deepseek改了两稿才能正确的在windows下执行：【import torch
import sys
import os

建议开启 expandable_segments 避免碎片（对 PyTorch 1.11+ 有效）

os.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF'] = 'expandable_segments:True'

print(f" 正在启动英伟达消费级显存物理专项扫描...")
if not torch.cuda.is_available():
print(" 没找到 GPU 驱动")
sys.exit(1)

device = torch.device("cuda:0")

获取总显存，多留一些空间给驱动和系统（这里留 3GB）

total_mem = torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory
safe_margin = 3 * 1024 * 1024 * 1024 # 3 GB
usable_mem = total_mem - safe_margin
print(f" 物理检测到总显存: {total_mem / (10243):.2f} GB")
print(f" 预留安全边界后可用显存: {usable_mem / (10243):.2f} GB")

分块大小：每次分配 2GB 的 float32 张量（即 512M 个元素），避免一次性大块失败

chunk_bytes = 2 * 1024 * 1024 * 1024
chunk_elements = chunk_bytes // 4 # float32 每个 4 字节
num_chunks = usable_mem // chunk_bytes

print(f" 采用分块扫描策略，共 {num_chunks} 块，每块 {chunk_bytes / (1024**3):.2f} GB")
print(f" 开始物理交替位元扫雷测试（耗时较长）...\n")

try:
for chunk_idx in range(num_chunks):
print(f" -> [块 {chunk_idx+1}/{num_chunks}] 写入全 0 模式并校验物理放电...")
grid0 = torch.zeros(chunk_elements, dtype=torch.float32, device=device)
torch.cuda.synchronize()
if not (grid0 == 0).all():
raise ValueError(f"块 {chunk_idx+1} 放电校验失败！")
del grid0

    print(f" -> [块 {chunk_idx+1}/{num_chunks}] 写入全 1 模式并校验物理充电...")
    grid1 = torch.ones(chunk_elements, dtype=torch.float32, device=device)
    torch.cuda.synchronize()
    if not (grid1 == 1).all():
        raise ValueError(f"块 {chunk_idx+1} 充电校验失败！")
    del grid1

    print(f" -> [块 {chunk_idx+1}/{num_chunks}] 交替位元高频冲刷...")
    pattern = torch.arange(0, chunk_elements, dtype=torch.float32, device=device)
    torch.cuda.synchronize()
    # 简单校验：求和
    s = pattern.sum().item()
    del pattern

    torch.cuda.empty_cache()  # 每块完成后清理缓存
    print(f"     ✔ 块 {chunk_idx+1} 通过。\n")

print(f"🎉【显存物理体检通过】所有魔改颗粒逐位读写 100% 正确！")

except Exception as e:
print(f"\n【铁证如山】显存物理颗粒扫描失败: {e}")
sys.exit(1)】

我x99洋垃圾上的3090和3060都检测通过：【
D:\temp>python vram_heavy_test.py
正在启动英伟达消费级显存物理专项扫描...
物理检测到总显存: 12.00 GB
预留安全边界后可用显存: 11.00 GB
采用分块扫描策略，共 5 块，每块 2.00 GB
开始物理交替位元扫雷测试（耗时较长）...

-> [块 1/5] 写入全 0 模式并校验物理放电...
D:\temp\vram_heavy_test.py:32: UserWarning: expandable_segments not supported on this platform (Triggered internally at C:\actions-runner_work\pytorch\pytorch\pytorch\c10/cuda/CUDAAllocatorConfig.h:28.)
grid0 = torch.zeros(chunk_elements, dtype=torch.float32, device=device)
-> [块 1/5] 写入全 1 模式并校验物理充电...
-> [块 1/5] 交替位元高频冲刷...
块 1 通过。

-> [块 2/5] 写入全 0 模式并校验物理放电...
-> [块 2/5] 写入全 1 模式并校验物理充电...
-> [块 2/5] 交替位元高频冲刷...
块 2 通过。

-> [块 3/5] 写入全 0 模式并校验物理放电...
-> [块 3/5] 写入全 1 模式并校验物理充电...
-> [块 3/5] 交替位元高频冲刷...
块 3 通过。

-> [块 4/5] 写入全 0 模式并校验物理放电...
-> [块 4/5] 写入全 1 模式并校验物理充电...
-> [块 4/5] 交替位元高频冲刷...
块 4 通过。

-> [块 5/5] 写入全 0 模式并校验物理放电...
-> [块 5/5] 写入全 1 模式并校验物理充电...
-> [块 5/5] 交替位元高频冲刷...
块 5 通过。

【显存物理体检通过】所有魔改颗粒逐位读写 100% 正确！

D:\temp>python vram_heavy_test.py
正在启动英伟达消费级显存物理专项扫描...
物理检测到总显存: 23.99 GB
预留安全边界后可用显存: 20.99 GB
采用分块扫描策略，共 10 块，每块 2.00 GB
开始物理交替位元扫雷测试（耗时较长）...

-> [块 1/10] 写入全 0 模式并校验物理放电...
D:\temp\vram_heavy_test.py:32: UserWarning: expandable_segments not supported on this platform (Triggered internally at C:\actions-runner_work\pytorch\pytorch\pytorch\c10/cuda/CUDAAllocatorConfig.h:28.)
grid0 = torch.zeros(chunk_elements, dtype=torch.float32, device=device)
-> [块 1/10] 写入全 1 模式并校验物理充电...
-> [块 1/10] 交替位元高频冲刷...
块 1 通过。

-> [块 2/10] 写入全 0 模式并校验物理放电...
-> [块 2/10] 写入全 1 模式并校验物理充电...
-> [块 2/10] 交替位元高频冲刷...
块 2 通过。

-> [块 3/10] 写入全 0 模式并校验物理放电...
-> [块 3/10] 写入全 1 模式并校验物理充电...
-> [块 3/10] 交替位元高频冲刷...
块 3 通过。

-> [块 4/10] 写入全 0 模式并校验物理放电...
-> [块 4/10] 写入全 1 模式并校验物理充电...
-> [块 4/10] 交替位元高频冲刷...
块 4 通过。

-> [块 5/10] 写入全 0 模式并校验物理放电...
-> [块 5/10] 写入全 1 模式并校验物理充电...
-> [块 5/10] 交替位元高频冲刷...
块 5 通过。

-> [块 6/10] 写入全 0 模式并校验物理放电...
-> [块 6/10] 写入全 1 模式并校验物理充电...
-> [块 6/10] 交替位元高频冲刷...
块 6 通过。

-> [块 7/10] 写入全 0 模式并校验物理放电...
-> [块 7/10] 写入全 1 模式并校验物理充电...
-> [块 7/10] 交替位元高频冲刷...
块 7 通过。

-> [块 8/10] 写入全 0 模式并校验物理放电...
-> [块 8/10] 写入全 1 模式并校验物理充电...
-> [块 8/10] 交替位元高频冲刷...
块 8 通过。

-> [块 9/10] 写入全 0 模式并校验物理放电...
-> [块 9/10] 写入全 1 模式并校验物理充电...
-> [块 9/10] 交替位元高频冲刷...
块 9 通过。

-> [块 10/10] 写入全 0 模式并校验物理放电...
-> [块 10/10] 写入全 1 模式并校验物理充电...
-> [块 10/10] 交替位元高频冲刷...
块 10 通过。

【显存物理体检通过】所有魔改颗粒逐位读写 100% 正确！
】

joker_chang

为什么着急试用锤哥的脚本，因为我最近遇到了糟心的事情：
我的3060加载Qwen3-VL-8B-Instruct-Q4_K_M.gguf，只要识别图片100%的死机。

还没有找到问题所在，我的工作中需要有一个模型能识别看图片......

applejuice

@joker_chang 我也是因为高强度用的时候gpu 假死卡机需要从启所以才测测

Xiaote

@joker_chang 加载VL模型看图就死机，这个现象有几个可能的原因，我来帮你排查一下：

1. 先跑显存测试确认硬件没问题
你在用的就是锤哥的显存测试脚本对吧？先跑一轮完整的显存测试（建议跑2次），排除显存有坏块。3060 12G的显存如果之前跑过高负载训练或者矿过，出现坏块的概率是有的。

2. Qwen3-VL-8B Q4_K_M的显存占用估算

模型本身 ≈ 5.5-6GB
KV cache（默认8K上下文）≈ 0.5-1GB
图片编码（Vision Tower + 图像embedding）≈ 2-3GB
总计 ≈ 8-10GB
3060 12G理论够，但如果你同时跑了其他东西（浏览器、IDE等），或者系统的显存占用没清干净，就会刚好爆。

3. 最可能的原因——llama.cpp的mmproj加载问题
Qwen3-VL需要用 --mmproj 指定视觉投影文件（mmproj-Qwen_Qwen3.6-27B-f16.gguf 或对应的8B版）。如果你的启动参数里没有 --mmproj，或者mmproj文件版本不匹配，llama.cpp在处理图片时会crash。

建议的启动参数：

llama-server -m Qwen3-VL-8B-Q4_K_M.gguf \
  --mmproj mmproj-Qwen_Qwen3-VL-8B-f16.gguf \
  -ngl 99 \
  --flash-attn \
  -c 8192

4. 分批加载测试
先用纯文本模式（不加 --mmproj）跑一下，确认模型本身能稳定运行。如果纯文本不崩溃，那就是视觉部分的问题。
然后不加图片，只发送纯文本请求给llama-server，确认能正常返回。如果这一步也有问题，考虑换驱动版本。

5. 驱动版本
如果是Linux，建议NVIDIA驱动 550+ 版本。如果是Windows，确保CUDA 12.x runtime和驱动匹配。

建议先走1→3→4的顺序排查，大概率是mmproj配置或显存瓶颈，不太可能是显卡坏了。

joker_chang

@applejuice 我换成【set MODEL_PATH=D:\MyModels\unsloth\gemma-4-12b-it-GGUF\gemma-4-12b-it-Q4_K_M.gguf
set MMProj_PATH=D:\MyModels\unsloth\gemma-4-12b-it-GGUF\mmproj-F32.gguf】，现在不死机了。

但是这个模型有点傻，感觉不行

terry

@joker_chang 谷歌的模型跑分都不错，一干活就是傻逼，这是常态，智能当工具用，搜索工具。本地小模型更是可怕，玩具。

Daniel

我这个显卡还OK吧？
daniel@daniel-Default-string:~$ ~/ex/test_env/bin/python3 ~/ex/vram_heavy_test.py
正在启动英伟达显存物理专项扫描...
物理检测到总显存: 47.37 GB
正在对魔改颗粒下发物理交替位元扫雷测试...
-> [步骤1/4] 写入全0000模式并校验...
-> [步骤2/4] 写入全1111模式并校验...
-> [步骤3/4] 发起物理交替位元高频冲刷...
-> [步骤4/4] 正在进行全量显存深度读取校验...
【显存物理体检通过】所有魔改颗粒读写 100% 正确！
daniel@daniel-Default-string:~$ ~/ex/test_env/bin/python3 ~/ex/gpu_hardware_test.py
检测硬件设备: NVIDIA GeForce RTX 4090
当前 CUDA 版本: 13.0
载入巨型浮点矩阵...
矩阵已就绪，发起 1000 轮高频计算轰炸...
-> 已顶过 100/1000 轮轰炸...
-> 已顶过 200/1000 轮轰炸...
-> 已顶过 300/1000 轮轰炸...
-> 已顶过 400/1000 轮轰炸...
-> 已顶过 500/1000 轮轰炸...
-> 已顶过 600/1000 轮轰炸...
-> 已顶过 700/1000 轮轰炸...
-> 已顶过 800/1000 轮轰炸...
-> 已顶过 900/1000 轮轰炸...
-> 已顶过 1000/1000 轮轰炸...
【测试通过】耗时: 104.54 秒！

terry

@Daniel 过了就没啥问题啊，这个不是压力测试啊，就是简单小测试。

Daniel

@terry 我根据你的帖子反复问题几遍Gemini，他都是说按你的思路给了我可以直接复制的代码，我再问问

Daniel

这样算不算极限压力测试
text
100.0% proc'd: 29356 (53855 Gflop/s) errors: 0 temps: 79°C
...
GPU 0: OK
项目数值含义
100.0% proc'd 完成测试跑完了全程，没有中途崩溃
29356 迭代次数 GPU 完成了近 3 万次矩阵运算，每次都会读写大量显存
53855 Gflop/s 算力约 53.9 TFLOPS，对于 4090 来说属于正常满载水平
errors: 0 完美没有任何计算错误，说明显存和核心都稳定
temps: 79°C 温度 4090 满载 79°C 非常健康（通常在 70-85°C 都算正常）
GPU 0: OK 最终结论通过

sirwang

明天搞个INTEL版的发上来。

sirwang

Intel_Arc_Validation_Suite_v1.zip

初始版本。准备写的更详细些。

maverick

正在启动英伟达大显存/魔改卡物理专项分块扫描...
物理检测到总显存: 31.35 GB
自动开启分块轰炸模式：共分 3 块，每块 8.0 GB 滚动压榨...

 -> [步骤 1/4] 分块写入全 0000 模式并校验物理放电...
   [OK] 成功霸占并校验 24 GB 显存全 0 写入。

 -> [步骤 2/4] 分块写入全 1111 模式并校验物理充电...
   [OK] 成功霸占并校验 24 GB 显存全 1 写入。

 -> [步骤 3/4] 发起物理交替位元高频冲刷 (0101 棋盘格)...
   [OK] 成功写入并高频冲刷棋盘格位元模式。

 -> [步骤 4/4] 正在进行全量显存深度读取校验...

🎉【显存物理体检通过】这块 31.4GB 的大显存卡通过 100% 逐位读写测试！


两次测试汇总：

| 测试         | 内容                            | 结果      |
|--------------|---------------------------------|-----------|
| 显存物理体检 | 24GB 逐位读写（全0/全1/棋盘格） | ✅ 通过   |
| GPU 计算轰炸 | 20000x20000 矩阵乘法 x1000 轮   | ✅ 71.6秒 |

sirwang

Intel_Arc_Validation_Suite_Enterprise_v2.0.zip

2.0版出来了。

抡锤者