高性能计算评测框架

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1、24《高性能计算发展与应用》2007年第一期总第十八期一个高性能计算综合评测框架的设计与实现李婵娟宁夏大学数学计算机学院银川750021姚继锋上海超级计算中心上海201203邓凯旭上海超级计算中心上海201203武文忠兰州大学信息工程学院兰州730000摘要：不同的并行应用对计算平台有不同的需求，需要根据实际的应用特点选择并行计算平台。本文提出了一个评测框架，通过评测应用程序并结合机器性能的评测，最终试图实现一个寻求应用程序和机器的最佳匹配的评测系统。关键字：高性能计算，性能评测，评测框架，应用程序性能评测1.引言pablo系统等。国内也有相关的工作，如清华大学THNPS

2、C-1高性能计算机系统中的THPT系统[7]。长期以来，性能评测一直是高性能计算机研制和应用中的重要一环。选用具有一定代表性的某个一方面，我们掌握机器性能参数，另一方面,我或某些计算程序构成基准测试软件包，依据测试软高性能计算发展与应用们通过并行程序性能评测工具可以了解并行程序运件包的运行结果对不同的超级计算机系统的性能进行时的特征。实际经验告诉我们，同一程序在不同行评测，这是目前计算机性能评测的主要途径。由上海超级计算中心编印性能的机器上运行效率差别有时会很大。寻求一种JackDongarra等人开发的Linpack即是这些软件包中途径关联高性能计算应用和超级计算机特性，寻求最

3、有代表性的一个。作为一个高效的求解线性方程这两者之间的最佳匹配，这即是我们工作的出发点和线性最小二乘问题的软件包，Linpack能够较好的和意图。反映系统的浮点计算性能。广为人知的国际超级计建立这样的匹配关系有着重要的实用意义。对算机Top500排行榜，即是基于Linpack的测试结果进普通高性能计算用户，这种匹配度量可以为他针对行排序。除了Linpack之外，其他常用的超级计算机特定应用选购高性能计算机提供参考和决策依据。性能评测软件包还包括NASAAmesResearchCenter开对拥有多台高性能计算机的超级计算中心或者网格发的面向计算流体力学领域的NPB[3]、SPEC

4、公司的计算环境，利用这种匹配度量，可以对作业分配策HPC2002以及JackDongarra等人开发的HPCC[4]等。其略进行优化，帮助将作业合理的分配到高性能计算中HPCC尤其值得一提，它针对Linpack过分强调处理机上，最大限度的提高超级计算机的实际生产力。器浮点计算性能的不足重新进行了考虑。该标准由圣地亚哥超算中心PerformanceModeling&包括Linpack在内的7大类28项测评标准组成，从更多CharacterizationLab在2002SC会议上提出的并行程序性能建模和预测框架[1]，它利用获取到的机器和应用的角度对高性能计算机的性能进行评测，是目前

5、各个评测软件中较为全面的一个。程序性能数据预测一个实际应用程序在某一高性能与此同时，由于并行程序在执行过程中的复计算机上的运行效率。美国国防部高级研究计划局杂性及不可预见性，并行程序开发人员迫切需要一（DARPA）提出的HPCS（HighProductivityComputer些调试评测工具，来发现并行程序性能的瓶颈和热Systems）计划中也建立了一个应用程序分析和评测框架[2]，它将机器和应用程序性能作为评测高性能计点，给并行开发人员提供程序优化指导。国内外研发了很多这样的工具，如Oregon大学等开发的TAU系算机实际生产力的重要因子。和上述工作相比，我统[5]、PALLA

6、L公司开发的Vampir系统、UIUC的们的目标更侧重于对高性能计算机和应用程序性能高性能计算25特征的描述，并基于此试图建立两者之间的最佳匹配。本文主要介绍了基于高性能计算机与应用程序关联性的评测框架，并阐述了系统框架设计以及系统核心模块的实现。2.评测框架寻求机器与应用程序的匹配关系，一方面要掌图2高性能计算机评测框架的实现握机器的性能特征，如CPU计算机能力，内存的带宽在输入数据优化模块中，通过用户输入进来和速度，网络带宽和延迟等，另一方面要了解应用的硬件信息，我们能够给出较优的输入指标，进而程序的特征，计算量，通信量，内存使用率等，所得到较好的测试数据。在其中，我们采取了

7、两个优以获取这两方面的数据是我们评测框架的基础，如化的措施，首先，输入指标的设定与机器硬件密切图1所示。通过评测程序得到的性能数据作为模型的相关，根据硬件信息能够得到一些较优值，如问题输入数据，通过模型最终我们得到适合应用程序运规模N，一般推荐选取系统内存80％的平方根，但行的计算平台。是这些经验值需要在测试中校正，以达到实际较优值。实际较优值一般出现在理论较优值左右，于是我们在理论值附近采用了二分法，进行采样点的选择，并通过对采样结果的比较得到实际较优值。在今后的工作中，我们考