Методика оценки производительности супер компьютеров

На рынке компьютерных технологий сейчас широко представлены и активно продолжают разрабатываться различные супер производительные микропроцессоры: Alpha, MIPS, PowerPC/POWER2, HP72OO/8OOO, PentiumPro, превосходящие на различных тестах многие вычислительные системы, построенные на процессорах предыдущего поколения. Однако, несмотря на впечатляющие успехи микропроцессорных технологий, разработчики уделяют большое внимание SMP, МРР и кластерным архитектурным решениям. Решение наиболее «емких» вычислительных задач, например численного аэродинамического моделирования, связывается именно с суперкомпьютерными архитектурами, обеспечивающими максимальную степень параллелизма.

Кроме крупнейших исследовательских центров, таких, как CornellUniversity, NASA, AirForceHighPerformanceComputingCenter, системы массового параллелизма используются для анализа и прогнозирования в бизнесе, что имеет целый ряд особенностей, связанных с вычислительными методами, ОС, мониторами параллельной обработки транзакций, библиотеками параллельных вычислений и т. п. Ведущие производители поставляют на рынок коммерческих приложений вычислительные системы IBMSP2, SNIRM1000, CRAYT916 Intel/Paragon и др.

Широко используемые системы BenchmarkSPEC, TPC и LINPACK, применяемые для традиционных архитектур, неприемлемы для МРРархитектур. Например, тесты SPEC дают возможность определить лишь производительность самих процессоров, тесты ТРС и LINPACK хотя и учитывают текущую конфигурацию вычислительной системы в целом и пригодны для оценки задач OLTP и DSS, все же не достаточны для многопроцессорных архитектур.

Существует подход, удовлетворяющий этим требованиям, при котором выбор конкретных структур данных, алгоритмов распределения процессоров и выделения памяти оставляется на усмотрение разработчика и решается в конкретной реализации тестов. Но система тестирования должна соответствовать некоторым правилам:

• * все операции с плавающей точкой должны быть выполнены с использованием 64-разрядной арифметики;
• * все тесты должны быть запрограммированы на языках Фортран 90 и Си;
• * не допускается смешение кодов этих языков;
• * допускается использование компилятора HighPerformanceFortran (HPF) версии от января 1992 г, или более поздней;
• * все используемые расширения языка и библиотеки должны официально поставляться фирмой-производителем;
• * библиотечные подпрограммы за исключением оговоренного списка должны быть написаны на одном из указанных языков.

Использование языков Си и Фортран обусловлено их распространенностью для подобного класса вычислительных систем. При этом важен запрет на использование ассемблерного кода, для того чтобы уравнять разрабатываемые тесты программ.

Тест NAS. Целью программы NAS, в рамках которой был разработан тест, было достижение к 2000 г. возможности проведения за несколько часов полномасштабного численного моделирования полета космического аппарата. Возможно, первой компьютерной системой, способной справиться с этой задачей, будет архитектура МРР.

Комплекс тестов NAS состоит из пяти тестов NASBenchmarksKernel и трех тестов, основанных на реальных задачах гидрои аэродинамического моделирования. Этот круг задач не покрывает всего спектра возможных приложений, однако на сегодняшний день этот комплекс тестов является лучшим и общепризнанным для оценки параллельных многопроцессорных систем.

Как наиболее перспективные для определения производительности систем МРР выделяются именно последние три теста. Все требования к тестам описаны исключительно на уровне общего алгоритма, что позволяет производителям компьютеров выбрать наиболее приемлемые с их точки зрения методы решения задачи, структуры данных, дисциплину распределения заданий между процессорами и т. п.

Тесты NAS призваны в первую очередь оценить вычислительные возможности компьютерной системы и скорость передачи данных между процессорами в параллельных системах, а производительность при выполнении операций ввода-вывода или различных преи постпроцессорных функций в данном тесте не оценивается.

Таблица Результаты тестирования суперкомпьютеров.

Комплекс тестов NASBenchmarkskernel включает следующие расчетные задачи:

• 1. ЕР (EmbarrasinghlyParallel). Вычисление интеграла методом Монте-Карло — тест усложненного параллелизма для измерения первичной вычислительной производительности плавающей арифметики. Этот тест минимального межпроцессорного взаимодействия фактически определяет чисто вычислительные характеристики узла при работе с вещественной арифметикой.
• 2. MG (3D Multigrid). Тест по решению уравнения Пуассона (трехмерная решетка) в частных производных требует высокоструктурированной организации взаимодействия процессоров, тестирует возможности системы выполнять как дальние, так и короткие передачи данных.
• 3. CG (ConjugateGradient). Вычисление наименьшего собственного значения больших разреженных матриц методом сопряженных градиентов. Это типичное неструктурированное вычисление на решетке, и поэтому тест применяется для оценки скорости передачи данных на длинные расстояния при отсутствии какой-либо регулярности.
• 4. FFT (FastFourierTransformation). Вычисление методом быстрого преобразования Фурье трехмерного уравнения в частных производных. Эта задача — важный тест для оценки эффективности взаимодействия по передаче данных между удаленными процессорами. При создании программы, реализующей данный тест, могут использоваться библиотечные модули преобразования Фурье различной размерности.
• 5. IS (IntegerSort). Тест выполняет сортировку целых чисел и используется как для оценки возможностей работы системы с целочисленной арифметикой (главным образом одного узла), так и для выявления потенциала компьютера по выполнению межпроцессорного взаимодействия.

Тест ЕР. Чтобы понять принципы построения тестов типа NAS и особенности их реализации на конкретных суперкомпьютерных архитектурах, рассмотрим несколько подробнее тест ЕР. Данный тест формулируется следующим образом: формирование двухмерной статистики из большого числа случайно распределенных по Гауссу чисел, которые генерируются наилучшим (оптимальным) образом для каждой конкретной вычислительной архитектуры. Эта постановка является типичной для большинства приложений, использующих метод Монте-Карло. Как и все остальные тесты ядра NASKernel, этот тест имеет два класса, определяемых в данном случае числом сгенерированных и обработанных случайных чисел: первый — 228, второй — в четыре раза больше.

На многопроцессорной архитектуре каждый из процессоров независимо генерирует статистику для множества из п/р пар. Так как генерация статистик происходит параллельно на каждом процессоре, то фактически не требуется межпроцессорного взаимодействия. И только лишь десять пар от каждого процессора аккумулируются — пересылаются в один узел, чем, однако, можно пренебречь. Ключевым моментом для данного теста является только оптимизация вычислений на узле, что позволяет оценивать вычислительные возможности системы по работе с вещественными числами.

Для приоритетного определения коммуникационных показателей системы с массовым параллелизмом используются три оставшихся теста, в основе которых — алгоритмы численных методов на решетке. Основная идея реализации этих алгоритмов, в частности, для теста MG заключается в том, что на процессорах строится логическая модель трехмерной решетки. Это предполагает создание подобластей, в узлах которых параллельно проис ходят вычисления. Однако при этом важное значение имеет вычисление граничных условий для каждой подобласти, что требует интенсивного взаимодействия между процессорами. Кроме, того, не менее существенным моментом, влияющим на эффективность реализации теста, является репликация данных при переходе вычислительного процесса на новые слои решетки, что также определяется эффективностью реализации межпроцессорного взаимодействия.

Результаты последних оценок суперкомпьютерных платформ можно найти на WWW-сервере NASwww.nas.nasa.gov/NAS/NPB. Анализ этих данных показывает, что даже самая быстродействующая система VPP500 по соотношению цена/производительность уступает или сравнима с намного более дешевым сервером DEC 8400, суперкомпьютером SGIPowerChallenge или RS/6000 SP.