MacBook Pro Retinaにストレスをかけるには?


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追加のソフトウェアツールをロードせずに、rMBPコンポーネント(CPU / GPU / RAMなど)にストレスをかける必要があります。

背景-rMBPにハードウェア障害があり(この問題と同様)、システムがフリーズし、それが数時間使用されて毎日負荷がかかった場合にのみ現れます(平均して1日4/5回フリーズ)-使用できますgeekbenchは、システムを非常に急速にフリーズさせますが、サードパーティのソフトウェアがインストールされていない状態でエラーを迅速に再現したいため、High Sierraの新規インストールで問題が再現可能であり、サードパーティのソフトウェアがインストールされていなくても問題を再現できることを示しています診断プロセスを強化し、ユーザーエラーを排除します。

現在、4KのYouTubeビデオを視聴してgreensock.comにアクセスし、Safariにストレスをかけ、写真を開こうとしていますが、マシンは余分な負荷に気づいていません!


圧縮オプションを使用して、いくつかのファイルを処理します。データで満たされたいくつかのフォッカー...
Solar Mike

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住宅ローン、クレジットカードの借金、上手くできない上司と行き止まりの仕事、そして私立学校の2人の子供が大学を卒業して入学しようとしています。すぐにストレスがたまるでしょう。
アラン

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Apple Diagnosticsのセルフテストはいつでも試すことができます。
SilverWolf-モニカの復活

質問に実際に答えていないため、コメントとして投稿しました。しかし、Macのストレステストを行う私のお気に入りの方法は、BOINCを実行することです。各コアとGPUでSETI @ Homeなどを実行します。しかし間違いなくサードパーティです。
l008com

回答:


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すべてのCPUコアを消費する

次のコマンドは、yes各CPUコアのインスタンスを実行し、コンピューターの処理能力を最大限に消費します。

CPU=$(sysctl -n hw.ncpu)
seq $CPU | xargs -I{} -P $CPU yes > /dev/null

このコマンドは、マイクの答えに基づいて作成されますが、yeswithの複数のインスタンスを実行しますxargs。1つのyesプロセスでCPUコアが最大になるため、複数のプロセスが必要です。このコマンドを改良してくれた@ lights0123に感謝します。

これはCPUを扱いますが、GPUまたはRAMは扱いません。

CPU + GPU = WebGL

CPUとGPUにストレスをかけるには、WebGLの実験であるShibuyaCrowdオープンソース)にアクセスしてください

このサイトを実行してから1分後、MacBook Proは適切な計算負荷にさらされるはずです。

ここに画像の説明を入力してください


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自動的にコアの数を取得するにCPU="$(sysctl -n hw.ncpu)" seq $CPU | xargs -I{} -P $CPU yes > /dev/nullは、動作します。
-lights0123

ありがとうございました。あなたの提案を答えに加えました。
グラハムミル

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あなたのyesテクニックはCPUを加熱しますが、実際にはそれを強調しません:それはキャッシュにほとんど触れず、浮動小数点計算ユニットで何もしません。障害が実際に使用するCPUのごく一部にある場合を除き、フリーズは発生しません。
マーク

@Mark代わりの組み込みコマンドを提案してください。ただし、WebGLリンクはCPUに合理的に負荷をかけます。
グラハムミル

ShibuyaCrowdを実行すると、一度に数秒間少しグリッチが発生する場合があります。それは私のPCについて何か言っていると思いますか?ibb.co/dR43A7
5uperdan

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yes > /dev/nullターミナルセッションでコマンドを入力するだけです。Ctrl-Cを押すか、ターミナルウィンドウを閉じるまで、CPUコアは最大になります。


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シングルコア用。
するThorbjörnRavnアンデルセン

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これは、Prime95ストレステストほどCPUを加熱することにはなりません。 CPU内のクロックサイクルごとに実際にスイッチングするトランジスタの数に関して、すべての「100%CPU」ワークロードが等しいわけではありません。
ピーター

@PeterCordesは、CPUをより完全に実行する代替の組み込みコマンドを提案できますか?
グラハムミル

@GrahamMiln:正直なところ、Prime95をダウンロードすることをお勧めします。OS Xに付属しているIDKは、非常に多くの計算を必要とします。Python + numpy、、octaveまたは他の数値言語が付属している場合は、ループ内で中規模の行列乗算を行うことができます。SIMD FP乗算実行ユニットは、ビジー状態が続くと大量の熱を発生します。ああ、ビデオエンコードは非常に要求が厳しく、特にh.264のようなより複雑なコーデックです。使用するソースデータがある場合は、これでうまくいくかもしれません。ただし、GPUオフロード(低電力固定機能)を使用しないでください。CPUエンコードが必要です。
ピーター

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@GrahamMiln:cat /dev/urandom > /dev/nullCPUをビジー状態に保つ可能性があります。ただし、カーネルのPRNGがどのようにマルチスレッド化されているかによっては、複数のコアで実行することは役に立ちません。awk 'BEGIN { while(1){} }'おそらくyes、システムコールにすべての時間を費やしているだけではなく、(そして、ユーザー->カーネル移行中にストールしてもCPUはあまり熱を発しません。)
Peter Cordes
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