Linux下显卡测试工具和脚本分享

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

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