• 【服务器】带外管理 | iDRAC接口 | R750显卡风扇异响 | GPU测试程序


    iDRAC

    参考:http://dbase.cc/2017/05/23/tools/Dell%20iDRAC%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8%E8%BF%9C%E7%A8%8B%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%9B%BE%E8%A7%A3/

    iDRAC又称为Integrated Dell Remote Access Controller(集成式戴尔远程控制卡),是戴尔服务器的独有功能。
    iDRAC相当于是附加在服务器上的一个计算机,可以实现一对一的服务器远程管理与监控,通过与服务器主板上的管理芯片BMC进行通信,监控与管理服务器的硬件状态信息。
    iDRAC拥有自己的系统和IP地址,与服务器上的OS无关,是管理员进行远程访问和管理的利器,戴尔服务器集成了iDRAC控制卡,我们就可以扔掉价格昂贵的KVM设备了。

    服务器带外管理和iDRAC 接口

    也就是标识为iDRAC的接口
    在这里插入图片描述

    使用时,将笔记本直接通过网线连接到这个接口
    笔记本上设置以太网连接的属性为手动IP,例如192.168.0.100
    然后ping 192.168.0.120(服务器的默认的带外IP)
    理论上应该是好使的

    查看服务器的iDRAC地址

    可以参考:http://dbase.cc/2017/05/23/tools/Dell%20iDRAC%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8%E8%BF%9C%E7%A8%8B%E6%8E%A7%E5%88%B6%E5%9B%BE%E8%A7%A3/

    以R750为例
    在开机过程中不断按F2,进入这里:
    在这里插入图片描述
    这里就能看到iDRAC的IPV4地址是192.168.0.120

    设置iDRAC地址:官方教程

    https://www.dell.com/support/kbdoc/zh-cn/000181641/14g%e6%9c%8d%e5%8a%a1%e5%99%a8idrac%e8%bf%9c%e7%a8%8b%e6%8e%a7%e5%88%b6%e5%8d%a1%e7%9a%84%e4%bd%bf%e7%94%a8%e6%96%b9%e6%b3%95?lang=zh

    设置iDRAC地址

    以R750为例
    在开机过程中不断按F2,进入这里:
    在这里插入图片描述
    之后不用管,会进入这里:
    在这里插入图片描述

    进入iDRAC Settings,之后进入Network:
    在这里插入图片描述

    之后就可以设置iDRAC的IP地址了:
    在这里插入图片描述
    这里将服务器的iDRAC IP设置为了192.168.0.120

    之后使用笔记本 通过网线连接服务器iDRAC接口
    笔记本以太网地址手动设置为类似192.168.0.100这种
    然后再笔记本上 ping 192.168.0.120 -t应该就可以ping得通
    用笔记本的浏览器访问192.168.0.120就能进行服务器硬件的各种管理了

    恢复iDRAC出厂配置

    机器重启按F2进BIOS ,选择iDRAC Settings
    在这里插入图片描述
    重置iDRAC(根据实际情况选择)

    1. 选择Reset iDRAC configurations to defaults
      将iDRAC重置为出厂默认值将从非易失性存储设置恢复。但保留iDRAC网络设置和用户帐户
    2. 选择Reset iDRAC configurations to defaults all
      将iDRAC重置为出厂默认值将从非易失性存储设置恢复。注意:(iDRAC Settings的所有设置都恢复成默认值)
    3. 选择Reset iDRAC configurations to default factory settings
      将iDRAC配置重置为默认出厂设置将从非易失性存储设置中恢复。注意:用户名和密码重置为系统前面板上系统信息标签上的默认装运值
      在这里插入图片描述
      我这次选的是第二个

    重置之后,iDRAC的IP配置会回到DHCP状态
    这之后需要重新配置为静态IP
    在这里插入图片描述

    R750 消费者级NVIDIA显卡风扇异响

    Dell R750 机架式服务器安装NVIDIA消费者级显卡后,显卡一使用,显卡风扇就发出异响:间歇性啸叫。
    可以通过iDRAC进行硬件配置,来缓解此问题:

    笔记本接入iDRAC接口,笔记本配置好静态IP,使用ssh连接iDRAC:

    ssh root@192.168.0.120
    
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    其中root为用户名,口令为BIOS中设置的iDRAC口令,也就是192.168.0.120网页界面所使用的口令
    之后:

    racadm get System.PCIESlotLFM     //查看所有槽位信息
    racadm get System.PCIESlotLFM.5      // get对应槽位的信息,8 代表需要设定的具体槽位
    racadm set System.PCIESlotLFM.5.LFMMode 2     //对PCIe Slot8 的LFM mode设置成custom, 0 auto(默认),  1 disabled , 2 custom.
    
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    其中System.PCIESlotLFM.5要换成实际有显卡的槽位

    在这里插入图片描述

    再次racadm get System.PCIESlotLFM.5,应该可以看到LFMMode变为Custom
    在这里插入图片描述

    测试显卡风扇情况

    (请ChatGPT帮忙)写了一小段代码,用来提高GPU使用率,观察显卡情况:

    conda activate project
    python testfan.py
    
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    testfan.py内容如下:

    import subprocess
    import torch
    
    # 检查GPU是否可用
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    
    def get_gpu_utilization():
        try:
            result = subprocess.check_output(['nvidia-smi', '--query-gpu=utilization.gpu', '--format=csv,noheader'], universal_newlines=True)
            utilization = float(result.split('\n')[0].strip().rstrip('%'))
            return utilization
        except (subprocess.CalledProcessError, OSError):
            return 0.0
    
    def test_gpu_fan():
        # 设置GPU设备
        torch.cuda.set_device(0)
    
        # 使用一个大型的矩阵进行计算,以增加GPU使用率
        matrix_size = 10000
        matrix = torch.randn(matrix_size, matrix_size).to(device)
        
        while True:
            # 连续计算两个随机矩阵的乘积
            result = torch.mm(matrix, matrix)
            result = torch.mm(result, matrix)
            
            # 同步当前设备,确保所有计算已完成
            torch.cuda.synchronize()
            
            # 输出GPU使用率
            utilization = get_gpu_utilization()
            print("GPU使用率: {:.2f}%".format(utilization))
    
    if __name__ == "__main__":
        print("开始测试GPU风扇...")
        test_gpu_fan()
    
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    此时GPU利用率很高,如果此过程中显卡不异响,说明没问题了。

    在这里插入图片描述

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_39441603/article/details/132890113