Linpack, HPL
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Основные авторы описания: А.М.Теплов (раздел 3).
Содержание
1 Ссылки
Исследованная реализация теста.
2 Локальность данных и вычислений
2.1 Локальность реализации алгоритма
2.1.1 Структура обращений в память и качественная оценка локальности
2.1.2 Количественная оценка локальности
3 Масштабируемость алгоритма и его реализации
3.1 Масштабируемость алгоритма
3.2 Масштабируемость реализации алгоритма
Проведём исследование масштабируемости реализации HPL теста Linpack согласно методике. Исследование проводилось на суперкомпьютере "Ломоносов" Суперкомпьютерного комплекса Московского университета.
Набор и границы значений изменяемых параметров запуска реализации алгоритма:
- число процессоров [8 : 128] с шагом 8;
- размер матрицы [1000 : 100000] c шагом 1000.
В результате проведённых экспериментов был получен следующий диапазон эффективности реализации алгоритма:
- минимальная эффективность реализации 0.039%;
- максимальная эффективность реализации 86,7%.
На следующих рисунках приведены графики производительности и эффективности теста HPL в зависимости от изменяемых параметров запуска.
Построим оценки масштабируемости теста Linpack:
- По числу процессов: -0.061256. При увеличении числа процессов эффективность на рассмотренной области изменений параметров запуска уменьшается, однако в целом уменьшение не очень быстрое. Малая интенсивность изменения объясняется высокой общей эффективностью работы при больших размерах задачи, однако при росте числа процессов эффективность равномерно уменьшается. Это объясняется также тем, что с ростом вычислительной сложности падение эффективности становится не таким быстрым. Уменьшение эффективности на рассмотренной области работы параллельной программы объясняется быстрым ростом накладных расходов на организацию параллельного выполнения. С ростом вычислительной сложности задачи эффективность снижается так же быстро, но при больших значениях числа процессов. Это подтверждает предположение о том, что накладные расходы начинают сильно превалировать над вычислениями.
- По размеру задачи: 0.010134. При увеличении размера задачи эффективность возрастает. Эффективность возрастает тем быстрее, чем большее число процессов используется для выполнения. Это подтверждает предположение о том, что размер задачи сильно влияет на эффективность выполнения приложения. Оценка показывает, что с ростом размера задачи эффективность на рассмотренной области значений параметров запуска сильно увеличивается. Также, учитывая разницу максимальной и минимальной эффективности почти в 80%, можно сделать вывод, что рост эффективности при увеличении размера задачи наблюдается на большей части рассмотренной области значений.
- По двум направлениям: 0.0000284 При рассмотрении увеличения как вычислительной сложности, так и числа процессов на всей рассмотренной области значений эффективность увеличивается, однако скорость увеличения эффективности не очень большая.