抡锤者

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由于站长和网站管理团队缺乏法律、财务、税务等方面的知识，无法对相关话题做出准确判断，无法确定相关内容是否会对会员产生误导，因此即日起，禁止在论坛讨论相关话题。同时，在网络区禁止讨论翻墙以及其他违反中国法律的相关话题，但是可以讨论服务器配置，网站经营等话题。

本站点坚持以AI技术为核心，交流谈论赚钱，本网站亦无需翻墙即可访问。有违规者，没有警告程序，直接禁言或者封号。由于站长本人在中国大陆，必须遵守法律法规，所以请见谅！

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如题，作者：B站刘悦的技术博客，据大神自己说用到了KJ Nodes，肥猴大佬的部分技术，肥猴在B站也有账号。方便国外没有夸克网盘的朋友们下载，没有模型文件，自己想办法搞定！
work.zip

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老铁这个提醒很对，闲鱼也有不少这种套路，但是说实话找一些靠谱的店购买是个人基本生存能力，有些明显就不能买，有些主播会说自己买了不错，但你买就不一样了。别总想着占便宜，硬件省那一点发不了财

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经过一天的调试，抡锤者社区正式上线。目前支持通过个人邮箱注册，也可以通过谷歌以及Github注册登陆。欢迎大家对发帖，图片上传等基础功能进行测试，如果有问题，请发帖提出或者在这里回复。祝大家有个愉快的体验！

terry

样本测试环境是Ubuntu24.04，显卡4090D 48G魔改卡，用到GPU-RUN，stress-ng等，工具大家不用关心，直接复制脚本给AI，比如DeepSeek或者Gemini，让它们改就行了。主要有简单的显卡压力测试，显存测试，，还有系统内存测试，这些对魔改卡，二手内存都挺有用的。当然，烤机还是建议大家使用3D Mark或者Fury Mark等专业工具。由于跑AI的服务器很多人只装了Linux，而且AI高负载运行本身的烈度就是烤机级别的，所以我个人认为搭配脚本，Nvidia-smi等工具也就差不多了。

下面这个是显存测试脚本，检查显存坏快，对非ECC显存的显卡而言很实用：

cat << 'EOF' > ~/ex/vram_heavy_test.py
import torch
import sys

print(f"📦 正在启动英伟达大显存/魔改卡物理专项分块扫描...")
if not torch.cuda.is_available():
    print("❌ 没找到 GPU 驱动")
    sys.exit(1)

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

# 物理显存总量
total_mem = torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory
print(f"⚡ 物理检测到总显存: {total_mem / (1024**3):.2f} GB")

# 留出 2GB 驱动余量，其余全部压榨
usable_mem = total_mem - 2 * 1024 * 1024 * 1024

# 分块测试：每块分配 8GB
chunk_size_bytes = 8 * 1024 * 1024 * 1024 
num_chunks = int(usable_mem // chunk_size_bytes)
element_per_chunk = int(chunk_size_bytes // 4) # int32 占 4 字节

print(f"🔥 自动开启分块轰炸模式：共分 {num_chunks} 块，每块 {chunk_size_bytes / (1024**3):.1f} GB 滚动压榨...")

try:
    holder = []

    # 模式一：分块写入全 0 并校验物理放电
    print("\n -> [步骤 1/4] 分块写入全 0000 模式并校验物理放电...")
    for i in range(num_chunks):
        chunk = torch.zeros(element_per_chunk, dtype=torch.int32, device=device)
        torch.cuda.synchronize()
        if not (chunk == 0).all().item():
            raise ValueError(f"第 {i+1} 块显存放电校验失败！")
        holder.append(chunk)
    print(f"   [OK] 成功霸占并校验 {len(holder) * 8} GB 显存全 0 写入。")

    # 释放并清理
    del holder; torch.cuda.empty_cache(); holder = []

    # 模式二：分块写入全 1 并校验物理充电
    print("\n -> [步骤 2/4] 分块写入全 1111 模式并校验物理充电...")
    for i in range(num_chunks):
        chunk = torch.full((element_per_chunk,), -1, dtype=torch.int32, device=device)
        torch.cuda.synchronize()
        if not (chunk == -1).all().item():
            raise ValueError(f"第 {i+1} 块显存充电校验失败！")
        holder.append(chunk)
    print(f"   [OK] 成功霸占并校验 {len(holder) * 8} GB 显存全 1 写入。")

    # 释放并清理
    del holder; torch.cuda.empty_cache(); holder = []

    # 模式三 & 四：棋盘格交替位元高频冲刷与深度校验
    print("\n -> [步骤 3/4] 发起物理交替位元高频冲刷 (0101 棋盘格)...")
    
    # 【核心修正】直接利用有符号整型溢出特性得到对应的 int32 标量
    # 0x55555555 -> 1431655765
    # 0xAAAAAAAA -> -1431655766
    p1 = 1431655765
    p2 = -1431655766

    for i in range(num_chunks):
        chunk = torch.empty(element_per_chunk, dtype=torch.int32, device=device)
        # 使用原生 int32 标量通过 fill_ 填充，完美避开 Python 自带的边界拦截
        chunk[0::2].fill_(p1)
        chunk[1::2].fill_(p2)
        holder.append(chunk)
    torch.cuda.synchronize()
    print(f"   [OK] 成功写入并高频冲刷棋盘格位元模式。")

    print("\n -> [步骤 4/4] 正在进行全量显存深度读取校验...")
    for i, chunk in enumerate(holder):
        if not (chunk[0::2] == p1).all().item(): 
            raise ValueError(f"第 {i+1} 块奇数位元干扰校验失败！")
        if not (chunk[1::2] == p2).all().item(): 
            raise ValueError(f"第 {i+1} 块偶数位元干扰校验失败！")
            
    print(f"\n🎉【显存物理体检通过】这块 {total_mem / (1024**3):.1f}GB 的大显存卡通过 100% 逐位读写测试！")

except Exception as e:
    print(f"\n❌【显存检测失败】: {e}")
    sys.exit(1)
EOF

# 再次启动！
python ~/ex/vram_heavy_test.py

GPU- RUN压力测试：

# 1. 强行激活虚拟环境（确保在 venv 状态下）
source /mnt/nvidia/venv_4090/bin/activate

# 2. 直接一行命令写出一个暴力硬件压力测试脚本
cat << 'EOF' > ~/ex/gpu_hardware_test.py
import torch
import time
import sys

print(f"📦 正在检测硬件设备: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
print(f"⚡ 当前 CUDA 版本: {torch.version.cuda}")

# 强行拉起一个 20000x20000 的恐怖巨型浮点矩阵（直接把显存和计算核心撑爆）
device = torch.device("cuda:0")
try:
    print("🚀 正在往显存里疯狂塞入大量物理数据...")
    x = torch.randn(20000, 20000, dtype=torch.bfloat16, device=device)
    y = torch.randn(20000, 20000, dtype=torch.bfloat16, device=device)
    
    print("🔥 矩阵已就绪，正式发起 1000 轮全血满载高频计算轰炸（请盯紧系统状态）...")
    start_time = time.time()
    
    for i in range(1, 1001):
        # 连续进行极其高频的矩阵乘法冲刷
        z = torch.matmul(x, y)
        
        # 每 100 轮强制进行一次物理同步和显存冲刷（专门去踩你之前的 Xid 158 断层）
        if i % 100 == 0:
            torch.cuda.synchronize()
            print(f"   -> [进度] 已顶过 {i}/1000 轮高频轰炸...")
            
    torch.cuda.synchronize()
    print(f"🎉【测试通过】显卡硬件抗住了全部物理轰炸！耗时: {time.time() - start_time:.2f} 秒！")

except Exception as e:
    print(f"\n❌ 软件层捕获到异常: {e}")
    sys.exit(1)
EOF

# 3. 直接开轰！
python ~/ex/gpu_hardware_test.py

系统内存检查：

sudo apt-get install -y stress-ng
# 强行用 8 个线程，把 90% 的系统总内存全部塞满高频读写，测试 2 分钟
stress-ng --vm 8 --vm-bytes 90% --timeout 120s --metrics-brief

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选方案三，我时常在考虑换车，目前我是开比亚迪，我的方案一是换成布加迪，方案二是换成奥迪。方案三是继续开比亚迪。我也想麻烦你给我想想，我选哪个？

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感谢@tony-wang 的提醒：论坛的图片上传, 没有过滤 exif 信息, 请大家注意下自己的隐私，这里面可能记录了你的位置，总之相机，手机拍摄的图片要过滤下再发，比如可以用图片处理工具处理下，截图工具重新截取下，直接粘贴到聊天框即可。

另外论坛有聊天功能，严禁任何人滥用聊天功能打扰其他人。聊天工具是给会员内部交流用的，借用它推销将被直接封号。另外论坛封禁了几个用户，有取名不符合规范的，也有滥发AI生成的假教程的，一经查实就是永久封号。论坛可以自由讨论，但不得发布误导性内容。

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已经增加了几个技术大牛，徽章显示为绿色，很特别的颜色，该群组可以申请加入，我会根据贡献决定是否批准，超级版主可以在电报群把合格的名单发给我。

绿色象征畅通无阻，生机盎然，经过论坛认证的，都是当前账号或者过往账号曾经发布优质帖子，对论坛发展有帮助的朋友。当然了，版主中也有技术大牛，但版主本身就是一种肯定，所以没有考虑加入版主，版主也不得申请该徽章。

暂时就是荣誉，技术大牛可以带签名，签名可以链接自己的网站或者社交账号，也可以使用特权聊天，后期会考虑开放一些实用特权。你也可以在这里回帖申请，怕被拒绝不好意思的，可以私信超级版主申请，不准私信我。

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1，升级了服务器，把内存空2G扩展到了4G，防止因为内存不够而宕机。目前CPU监测记录良好，网站负载健康。
2，升级了Nginx，打上安全补丁。
3，设置了虚拟内存，之前完全没设置，内存泄露后论坛立刻崩掉。

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@sirwang 那也挺有价值啊，我们喷归喷，很需要你的实际数据，比我们云强多了。再发一个我给置顶，发AI音视频区域，测试下ComfyUI。

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老铁你内存也太抠了，给弄个32g啊

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截止发帖时间，论坛声望截图如下，除我本人外，共有3位大雕声望达到100，对他们表示热烈祝贺！

由于我和 @kop-wang 是超级版主，所以不参与荣誉勋章评比。根据论坛规章制度，技术大牛声望达到100后自动授予<超凡大师>称号。
所以，恭喜 @566656661 获得<超凡大师> 荣誉。撤销其他一切荣誉。
希望紧随其后的 @abaalei @imbiplaza-asus 大神努力进取，争取早入达成<超凡大师>荣誉称号。该称号享有近似于超级版主的权限，但不参与网站管理。
论坛将会增设新的荣誉称号，在声望达到300时授予，名称暂时保密。希望 @mark 大神努力发帖，早日解锁新称谓。论坛在流量壮大后，将为大家提供更多真实福利。
另外，早期称号授予标准较低，随着流量壮大，会提升授予标准，请知悉！

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对，我昨天还和刘强东通了电话，字节张一鸣都打电话咨询我，黄仁勋电话被我拒接了。

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国内有最低6万多的，我还是建议上京东买，7万起步。另外你名字改下，违规了。

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@mankit-fu 它只有高负载的时候才耗电，待机功耗很低，加载了数据又没运算，就相当于放到硬盘中一样，最低功耗而已。你写个脚本坚实下功耗，让Gemini教你，跑通了来贴下脚本。让它统计一天的真实功耗。

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@艷陽天我重新看了一遍，这个回复可以理解为酸，也可以理解为真实感受。不过你的20t/s确实让我立刻联想到酸，我不知道你怎么跑出来的数据。难以理解。无论如何我骂你你不对，你也可以骂我傻逼，因为我看不得那些不尊重别人发帖的人。这一轮我输了，向你道歉，对不起！

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