Оценки производительности супер-ЭВМ

Большинство оценочных характеристик производительности супер-ЭВМ связано с вычислениями над вещественными числами. К ним относится пиковая производительность (ПП), измеряемая в млн. операций с плавающей точкой, которые компьютер теоретически может выполнить за 1 с (MFLOPS). ПП - величина, практически не достижимая. Это связано с проблемами заполнения функциональных конвейерных устройств. Чем больше конвейер, тем больше надо "инициализационного" времени для того, чтобы его заполнить. Такие конвейеры эффективны при работе с длинными векторами. Поэтому для оценки векторных супер-ЭВМ было введено такое понятие, как длина полупроизводительности - длина вектора, при которой достигается половина пиковой производительности. Более реальные оценки производительности базируются на временах выполнения различных тестов. Самыми хорошими тестами являются реальные задачи пользователя. Однако такие оценки, во-первых, весьма специфичны, а во-вторых, часто вообще недоступны или отсутствуют. Поэтому обычно применяются более универсальные тесты. Поскольку большую часть времени выполнения программ обычно занимают циклы, иногда именно они применяются в качестве тестов, например, известные ливерморские циклы.

Наиболее популярным тестом производительности является Linpack, который представляет собой решение системы N линейных уравнений методом Гаусса. Так как известно, сколько операций с вещественными числами нужно проделать для решения системы, то, зная время расчета, можно вычислить выполняемое в секунду количество операций. Имеется несколько модификаций этих тестов. Обычно фирмы-производители компьютеров приводят результаты при N = 100. Свободно распространяется стандартная программа на Фортране, которую надо выполнить на суперкомпьютере, чтобы получить результат тестирования. Эта программа не может быть изменена, за исключением замены вызовов подпрограмм, дающих доступ к процессорному времени выполнения. Другой стандартный тест относится к случаю N = 1000, предполагающему использование длинных векторов. Эти тесты могут выполняться на компьютерах при разном числе процессоров, давая также оценки качества распараллеливания. Для MPP-систем более интересным является тест Linpack-parallel, в котором производительность измеряется при больших N и большом количестве процессоров. Здесь лидером является 6768-процессорный Intel Paragon (281 GFLOPS при N = 128600). Что касается производительности процессоров, то при N = 100 лидирует Cray T916 (522 MFLOPS), при N = 1000 и по пиковой производительности - Hitachi S3800 (соответственно 6431 и 8000 MFLOPS). Для сравнения, процессор в AlphaServer 8400 имеет 140 MFLOPS при N =100 и 411 MFLOPS при N = 1000. Для высокопараллельных суперкомпьютеров в последнее время все больше используются тесты NAS parallel benchmark, которые особенно хороши для задач вычислительной газо- и гидродинамики. Их недостатком является фиксация алгоритма решения, а не текста программы. Наиболее полную и интересную информацию о параллельных системах можно найти на сайте http://www.parallel.ru.

Вопросы для самоконтроля

1. Когда впервые реализована конвейерная обработка данных?
2. Перечислите способы параллельной обработки данных.
3. Сформулируйте следствие из закона Амдала.
4. Назовите классы параллельных систем.
5. Основные особенности векторно-конвейерных компьютеров.
6. К какому классу параллельных систем относятся компьютеры Intel Paragon и CRAY T3D?
7. В каких классах параллельных систем оперативная память разделяется между несколькими процессорами?
8. Перечислите особенности MPI-интерфейса.
9. Что представляет собой тест оценки производительности суперЭВМ Linpack?
10. Какие тесты оценки производительности супер-ЭВМ вы знаете?

Дата добавления: 2014-01-06