iDRAC
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
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
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
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）
- 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
- 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）
- 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
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 [email protected]
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.
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：
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):return0.0
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。
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