답변:
문제는 플롭이 무슨 뜻입니까? 클럭 당 가장 간단한 부동 소수점 연산이 몇 배나 필요한지에 대해서는 아마도 클럭 속도의 3 배일 것입니다. 그러나 그것은 보보 밉만큼 의미가 없습니다. 일부 부동 소수점 연산은 시간이 오래 걸립니다 (분배, 스타터의 경우). 다음 문제는 메모리 성능입니다. 마지막 클래식 CRAY에 31 개의 메모리 뱅크가있는 이유가 있습니다. 궁극적으로 CPU 성능은 메모리를 읽고 쓰는 속도에 따라 제한되므로 문제의 캐싱 수준은 어느 정도입니까? Linpack은 한 번 실제 벤치 마크였으며 이제 캐시 (L1이 아닌 경우 L2)에 적합하며 순수한 이론적 CPU 벤치 마크에 더 가깝습니다. 물론 SSE (etc) 장치도 부동 소수점 성능을 추가 할 수 있습니다.
어떤 배포판을 실행합니까?
이것은 좋은 포인터처럼 보였습니다 : http://linuxtoolkit.blogspot.com/2009/04/intel-optimized-linpack-benchmark-for.html
http://onemansjourneyintolinux.blogspot.com/2008/12/show-us-yer-flops.html
http://www.phoronix-test-suite.com/ 은 플롭 벤치 마크를 설치하는 더 쉬운 방법 일 수 있습니다.
아직도 당신이 왜 신경 쓰는지 궁금합니다. 당신이 의미없는 숫자를 원한다면, 시스템 bogomis 여전히 dmesg에 있습니다.
분명히 "sysbench"벤치 마크 패키지와 명령이 있습니다 :
sudo apt-get install sysbench(또는 brew install sysbenchOS X)
다음과 같이 실행하십시오.
sysbench --test=cpu --cpu-max-prime=20000 --num-threads=2 run
비교를위한 출력 :
total time: 15.3047s
심판 : http://www.midwesternmac.com/blogs/jeff-geerling/2013-vps-benchmarks-linode
야구장 견적의 경우 :
라즈베리 파이 3 : 462.07 * 10 ^ 6 FLOPS ( 출처 )
cd benchmarks_2017/linux/mkl/benchmarks/linpack./runme_xeon64Thinkpad T460p ( Intel i7-6700HQ CPU )에서 다음을 제공합니다.
This is a SAMPLE run script for SMP LINPACK. Change it to reflect
the correct number of CPUs/threads, problem input files, etc..
./runme_xeon64: 33: [: -gt: unexpected operator
Mi 21. Dez 11:50:29 CET 2016
Intel(R) Optimized LINPACK Benchmark data
Current date/time: Wed Dec 21 11:50:29 2016
CPU frequency: 3.491 GHz
Number of CPUs: 1
Number of cores: 4
Number of threads: 4
Parameters are set to:
Number of tests: 15
Number of equations to solve (problem size) : 1000 2000 5000 10000 15000 18000 20000 22000 25000 26000 27000 30000 35000 40000 45000
Leading dimension of array : 1000 2000 5008 10000 15000 18008 20016 22008 25000 26000 27000 30000 35000 40000 45000
Number of trials to run : 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1
Data alignment value (in Kbytes) : 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 1 1 1 1
Maximum memory requested that can be used=9800701024, at the size=35000
=================== Timing linear equation system solver ===================
Size LDA Align. Time(s) GFlops Residual Residual(norm) Check
1000 1000 4 0.014 46.5838 1.165068e-12 3.973181e-02 pass
1000 1000 4 0.010 64.7319 1.165068e-12 3.973181e-02 pass
1000 1000 4 0.009 77.3583 1.165068e-12 3.973181e-02 pass
1000 1000 4 0.010 67.0096 1.165068e-12 3.973181e-02 pass
2000 2000 4 0.064 83.6177 5.001027e-12 4.350281e-02 pass
2000 2000 4 0.063 84.5568 5.001027e-12 4.350281e-02 pass
5000 5008 4 0.709 117.6800 2.474679e-11 3.450740e-02 pass
5000 5008 4 0.699 119.2350 2.474679e-11 3.450740e-02 pass
10000 10000 4 4.895 136.2439 9.069137e-11 3.197870e-02 pass
10000 10000 4 4.904 135.9888 9.069137e-11 3.197870e-02 pass
15000 15000 4 17.260 130.3870 2.052533e-10 3.232773e-02 pass
15000 15000 4 18.159 123.9303 2.052533e-10 3.232773e-02 pass
18000 18008 4 31.091 125.0738 2.611497e-10 2.859910e-02 pass
18000 18008 4 31.869 122.0215 2.611497e-10 2.859910e-02 pass
20000 20016 4 44.877 118.8622 3.442628e-10 3.047480e-02 pass
20000 20016 4 44.646 119.4762 3.442628e-10 3.047480e-02 pass
22000 22008 4 57.918 122.5811 4.714135e-10 3.452918e-02 pass
22000 22008 4 57.171 124.1816 4.714135e-10 3.452918e-02 pass
25000 25000 4 86.259 120.7747 5.797896e-10 3.297056e-02 pass
25000 25000 4 83.721 124.4356 5.797896e-10 3.297056e-02 pass
26000 26000 4 97.420 120.2906 5.615238e-10 2.952660e-02 pass
26000 26000 4 96.061 121.9924 5.615238e-10 2.952660e-02 pass
27000 27000 4 109.479 119.8722 5.956148e-10 2.904520e-02 pass
30000 30000 1 315.697 57.0225 8.015488e-10 3.159714e-02 pass
35000 35000 1 2421.281 11.8061 1.161127e-09 3.370575e-02 pass
Performance Summary (GFlops)
Size LDA Align. Average Maximal
1000 1000 4 63.9209 77.3583
2000 2000 4 84.0872 84.5568
5000 5008 4 118.4575 119.2350
10000 10000 4 136.1164 136.2439
15000 15000 4 127.1586 130.3870
18000 18008 4 123.5477 125.0738
20000 20016 4 119.1692 119.4762
22000 22008 4 123.3813 124.1816
25000 25000 4 122.6052 124.4356
26000 26000 4 121.1415 121.9924
27000 27000 4 119.8722 119.8722
30000 30000 1 57.0225 57.0225
35000 35000 1 11.8061 11.8061
Residual checks PASSED
End of tests
Done: Mi 21. Dez 12:58:23 CET 2016
FLOPS를 측정하기 위해 전통적으로 사용 된 벤치 마크는 Linpack입니다. 또 다른 일반적인 FLOPS 벤치 마크는 Whetstone입니다.
더 읽을 거리 : Wikipedia "FLOPS"entry , Whetstone entry , Linpack entry
인텔에서 즉시 실행 가능한 linpack 빌드를 강력히 권장합니다. http://software.intel.com/en-us/articles/intel-math-kernel-library-linpack-download/
클러스터를 언급 할 때 HPCC 제품군을 사용했습니다 . 설정하고 조정하는 데 약간의 노력이 필요하지만 우리의 경우 그 자체가 자랑스럽지 않고 클러스터의 수용 기준의 일부였습니다. 일부 성능 벤치마킹은 하드웨어가 광고 된대로 작동하고 모든 것이 올바르게 연결되어 있는지 확인하는 데 중요합니다.
이제 이론적 인 최고 FLOPS 수를 원한다면 간단합니다. CPU에 관한 기사 (realworldtech.com 등)를 확인하면 클럭주기 당 CPU 코어가 수행 할 수있는 DP FLOPS 수 (현재 x86 CPU는 일반적으로 4)에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 그러면 총 피크 FLOPS는
코어 수 * FLOPS / 사이클 * 주파수
그런 다음 IB 네트워크가있는 클러스터의 경우 HPL에서 최대 FLOPS의 약 80 %를 달성 할 수 있어야합니다 (BTW는 HPCC의 벤치 마크 중 하나임).