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

讯享网

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：

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/000/14g%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：

之后不用管，会进入这里：

进入iDRAC Settings，之后进入Network：

之后就可以设置iDRAC的IP地址了：

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

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
   
   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

R750 消费者级NVIDIA显卡风扇异响

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 

讯享网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. 

其中System.PCIESlotLFM.5要换成实际有显卡的槽位

再次racadm get System.PCIESlotLFM.5，应该可以看到LFMMode变为Custom：

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 

testfan.py内容如下：

讯享网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() 

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。