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.
14 ноября 2005 года была опубликована 26-я редакция списка 500 наиболее мощных компьютеров мира Top500.
На первом месте в 26-й редакции списка остался прототип будущего суперкомпьютера IBM BlueGene/L, число процессоров которого увеличилось до 131072, а производительность на Linpack - до 280.6 Tflop/s.
На втором месте осталась другая инсталляция суперкомпьютера IBM BlueGene/L, установленная в Thomas J. Watson Research Center, на основе 40960 процессоров с производительностью на Linpack 91.29 Tflop/s.
На третье место в новой редакции списка вышел суперкомпьютер ASC Purple производства IBM на основе 10240 процессоров p5 575 1.9 ГГц с производительностью на Linpack 63.39 Tflop/s.
На 5-ом месте оказался суперкомпьютер Thunderbird производства Dell на основе 8000 процессоров PowerEdge 1850 3.6 ГГц с производительностью на Linpack 38.27 Tflop/s. На 6-ом месте - суперкомпьютер Red Storm производства Cray на основе технологии XT3 с производительностью на Linpack 36.19 Tflop/s.
Суперкомпьютер Earth Simulator, долгое время возглавлявший список, оказался в новой редакции уже на 7-м месте.
Суперкомпьютер Earth Simulator предназначен для моделирования климатических изменений на основе данных, которые поступают со спутников.
