클러스터에서 실행되는 실제 응용 프로그램 성능과 클러스터 최대 성능에 대한 질문이 있습니다.응용 프로그램 성능 대 최대 성능
하나의 HPC 클러스터가 최대 성능이 1 페타 플롭 인 것으로보고한다고 가정 해 봅시다. 어떻게 계산됩니까? 저에게는 2 개의 측정 행렬이있는 것으로 보입니다. 하나는 하드웨어를 기반으로 계산 된 성능입니다. 다른 하나는 HPL을 실행하는 것입니까? 내 이해가 맞습니까? 본격적인 시스템에서 실행중인 하나의 실제 응용 프로그램을 읽을 때 개발자는 최대 성능의 10 %를 달성 할 수 있다고 언급했습니다. 이것이 어떻게 측정되며 최고 성능을 달성 할 수없는 이유는 무엇입니까?
감사
피크 성능은 시스템이 제공 할 수 이론적으로입니다 것입니다. 이것은 총 CPU 코어 수, 코어 클록 주파수 및 클록 틱마다 하나의 코어가 생성하는 FLOP 수의 결과입니다. L1 데이터 캐시에 저장된 데이터에 대해서만 작동하는 100 % 완전히 벡터화 된 긴밀한 루프로 구성된 실제 응용 프로그램이 없으므로 실제로는 성능에 도달 할 수 없습니다. 대부분의 경우 데이터는 마지막 수준의 캐시에도 적합하지 않으며 메모리 인터페이스는 일반적으로 CPU가 처리 할 수있는 속도로 데이터를 전달할만큼 빠르지 않습니다. HPC의 유비쿼터스 예제 중 하나는 스파 스 매트릭스와 벡터의 곱셈입니다. 많은 플랫폼에서 피크 성능의 극히 일부만을 달성하는 것은 매우 메모리 집약적입니다 (즉, 산술 연산 당 많은로드 및 저장).
데이터 전송이 많은 추가 지연을 초래할 수 있으므로 대규모 노드에서 여러 노드를 네트워크로 연결하면 상황이 더욱 악화됩니다. 이러한 경우의 성능은 주로 로컬 데이터 처리와 데이터 전송의 비율에 의해 결정됩니다. HPL은 이러한 측면에서 특히 우수합니다. 벡터화 된 로컬 처리가 많으며 CPU/노드에서 많은 데이터를 이동시키지 않습니다. 그것은 이 아니라입니다. 실제 병렬 프로그램이 많은 경우와 클러스터 요즘 성능을 평가할 때 HPL의 적용 가능성에 대해 많은 사람들이 질문하는 이유도 있습니다. 대체 벤치 마크는 이미 나와 있습니다 (예 : HPCG benchmark). HPL을 가져온 사람들이 이에 해당합니다.
이론적 인 (피크) 값은 클럭 주파수, 부동 소수점 수, 병렬 명령 발행 용량, 벡터 레지스터 크기 등에 따라 달라지는 클러스터의 각 개별 코어의 성능을 기반으로합니다 핵심. 그런 다음 클러스터의 각 코어에 대한 flops/s 수를 집계하여 클러스터 수/초 수를 계산합니다.
자동차의 경우 동일한 이론상 성능은 엔진 사양에 도달 할 수있는 최대 속도입니다.
프로그램이 이론적 인 계산에 도달하려면 명령 수준의 병렬 처리가 최대이고 모든 부동 소수점 단위가 동기화 또는 메모리 액세스로 인해 지연없이 끊임없이 작동하도록 특정 순서로 특정 연산을 수행해야합니다 등등. (자세한 내용은 SO question을 참조하십시오)
자동차의 경우 바람이없는 직선에서 최고 속도를 측정하는 것과 같습니다.
물론 이러한 프로그램이 관심있는 것을 계산할 가능성은 적습니다. 따라서 HPL과 같은 벤치 마크는 고도로 최적화되고 조정 된 구현으로 선형 대수학에서 실제 문제를 사용하지만 IO 작업 및 작업 순서가 최적이 아니기 때문에 여전히 불완전합니다.프로그램이 네트워크의 많은, 또는 디스크의 통신을 필요로하는 경우 차를
, 그것은 등
, 직선, 곡선 경주 트랙에서 최고 평균 속도를 측정 비교 될 수있는 많은 클럭 사이클을 필요로하는 연산 인 경우, CPU는 산술 연산을 수행하기 전에 데이터를 기다리는 동안 유휴 상태를 유지하여 컴퓨팅 파워를 효과적으로 낭비하게됩니다. 그런 다음 실제 성능은 프로그램이 수행하는 부동 소수점 연산 수 (더하기 및 곱하기)를 수행하는 데 걸리는 시간으로 나눠서 계산됩니다.
자동차의 경우, 이는 여행 시간을 도로 필요한 시간으로 나눈 값을 적색 등이 표시된 도시의 최고 평균 속도를 측정하는 것과 같습니다.
자세한 설명을 부탁드립니다. 나는 지금 분명하다. – Lemon
확인. HPL은 세계 500 대 슈퍼 컴퓨터 순위에 사용되는 벤치 마크입니다. – Lemon