显卡矩阵计算通常是指利用显卡的并行处理能力来进行大规模的数学运算，这在科学计算、大数据处理、以及深度学习等领域非常常见。而3DMark的甜甜圈烤机（Dynamoometer）则是一种专门用于测试显卡在连续运行高负载3D图形渲染时的性能和稳定性的工具。
虽然显卡矩阵计算可以体现显卡的并行计算能力，但它并不能完全替代3DMark甜甜圈烤机的功能，原因如下：

1. 测试目的不同：3DMark甜甜圈测试主要关注的是显卡在持续高负载下的3D图形渲染能力，包括处理复杂图形、光影效果、纹理填充等方面的性能。而显卡矩阵计算更多地关注的是显卡的浮点运算能力，尤其是在进行科学计算和深度学习等任务时的性能。
2. 测试内容不同：3DMark甜甜圈测试是通过模拟实际的3D游戏或应用场景来评估显卡性能的，因此测试内容更加贴近用户的实际使用场景。而显卡矩阵计算则是通过运行特定的数学运算来评估显卡的并行计算能力，测试内容相对较为单一。
3. 测试结果的应用范围不同：3DMark甜甜圈测试的结果可以用于评估显卡在游戏、图形设计等领域的性能，而显卡矩阵计算的结果则更多地用于科学计算、大数据处理和深度学习等领域。
   因此，虽然显卡矩阵计算可以作为一种评估显卡性能的手段，但它并不能完全替代3DMark甜甜圈烤机的功能。如果你想要全面了解显卡的性能，最好还是使用多种测试工具进行综合评估。

烤机代码

在Python中，使用PaddlePaddle和PyTorch进行矩阵计算非常简单。下面我将分别给出两个框架下的矩阵乘法示例，这可以作为一种“烤机”测试来评估显卡的性能。
首先，确保你已经安装了PaddlePaddle和PyTorch，并且你的环境中已经配置了CUDA以便在GPU上进行计算。

PaddlePaddle 矩阵乘法

import paddle
import numpy as np
# 设置PaddlePaddle使用GPU
paddle.set_device('gpu')
# 创建两个随机矩阵
matrix_a = paddle.randn([1024, 1024])
matrix_b = paddle.randn([1024, 1024])
# 进行矩阵乘法
result = paddle.matmul(matrix_a, matrix_b)
# 将结果转换为numpy数组以便打印
result_np = result.numpy()
# 打印结果的一部分（为了简洁，这里只打印前5行和前5列）
print(result_np[:5, :5])

PyTorch 矩阵乘法

import torch
import numpy as np
# 设置PyTorch使用GPU
device = torch.device('cuda')
# 创建两个随机矩阵
matrix_a = torch.randn(1024, 1024, device=device)
matrix_b = torch.randn(1024, 1024, device=device)
# 进行矩阵乘法
result = torch.matmul(matrix_a, matrix_b)
# 将结果转换为numpy数组以便打印
result_np = result.cpu().numpy()
# 打印结果的一部分（为了简洁，这里只打印前5行和前5列）
print(result_np[:5, :5])

在这两个示例中，我们首先创建了两個1024x1024的随机矩阵，然后使用各自框架提供的矩阵乘法函数进行了乘法运算。最后，我们将结果转换成了numpy数组并打印了一部分结果。
请注意，这两个示例都需要你的系统上有足够的GPU内存来容纳这些矩阵。如果内存不足，你可以减小矩阵的大小。此外，这些操作可能会消耗大量的GPU资源，因此请确保你的系统没有运行其他需要GPU资源的任务。

循环烤机

要在PaddlePaddle和PyTorch中加入for循环和tqdm进度条，我们可以执行多次矩阵乘法操作，并在每次操作前后使用tqdm来显示进度。这样可以直观地看到“烤机”过程，并且可以大致估计完成所有操作所需的时间。
首先，确保你已经安装了tqdm库。如果没有安装，可以使用pip来安装：

pip install tqdm

下面是修改后的代码，加入了for循环和tqdm进度条：

PaddlePaddle 矩阵乘法

import paddle
from tqdm import tqdm
import numpy as np
# 设置PaddlePaddle使用GPU
paddle.set_device('gpu')
# 定义矩阵大小
size = 1024
# 进行多次矩阵乘法操作
for _ in tqdm(range(100)):# 创建两个随机矩阵matrix_a = paddle.randn([size, size])matrix_b = paddle.randn([size, size])# 进行矩阵乘法result = paddle.matmul(matrix_a, matrix_b)# 使用result以确保计算不会被视为优化掉paddle.cuda.synchronize()
# 打印完成信息
print("PaddlePaddle矩阵乘法完成")

PyTorch 矩阵乘法

import torch
from tqdm import tqdm
import numpy as np
# 设置PyTorch使用GPU
device = torch.device('cuda')
# 定义矩阵大小
size = 1024
# 进行多次矩阵乘法操作
for _ in tqdm(range(100)):# 创建两个随机矩阵matrix_a = torch.randn(size, size, device=device)matrix_b = torch.randn(size, size, device=device)# 进行矩阵乘法result = torch.matmul(matrix_a, matrix_b)# 使用result以确保计算不会被视为优化掉torch.cuda.synchronize()
# 打印完成信息
print("PyTorch矩阵乘法完成")

在这两个示例中，我们使用tqdm库创建了一个进度条，表示我们将执行100次矩阵乘法操作。每次操作后，我们调用paddle.cuda.synchronize()（对于PaddlePaddle）或torch.cuda.synchronize()（对于PyTorch）以确保GPU计算完成，这样tqdm进度条能够准确地反映进度。
请注意，这些操作会占用大量的GPU资源，并且可能会使你的系统响应变慢。确保你的系统稳定，并且没有其他重要的任务需要使用GPU资源。