HPL算法与linpack测试详解及配置

本文主要介绍了linpack测试，特别是HPL测试在评估高性能计算机浮点性能中的应用。linpack是一个用于解决线性代数方程组的软件包，通过对大规模问题的求解来衡量计算机的计算能力。HPL是当前常用的测试标准，允许对大尺寸的线性方程组进行求解，并支持各种优化方法。 一、linpack测试概述 linpack测试最初包含Linpack100和Linpack1000，但随着计算机性能的提升，这两个小规模的测试不再适应现代需求，因此HPL（High Performance Linpack）成为了主流。HPL测试的核心是计算量与解决问题所需时间的比值，以此来评估系统的浮点性能。 二、HPL算法 HPL主要用于求解线性方程组Ax=b，其中A是n×n的非奇异矩阵，b和x分别是已知和未知的向量。HPL采用LU分解法，即将A矩阵分解为下三角矩阵L和上三角矩阵U，然后通过两步求解：先求解Ly=b，再求解Ux=y。这个过程由"追"（分解）和"赶"（回代）两个阶段组成。 三、linpack测试程序编译配置 在进行linpack测试时，通常需要一个高性能的计算平台。例如，文中提到的测试环境为8核Intel Core i7-6700K CPU，16GB DDR4内存，200GB硬盘，运行Ubuntu 18.04.3 LTS操作系统，使用mpich-3.2作为MPI（Message Passing Interface）实现，HPL版本为2.3，并选择了OpenBLAS作为BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）库。在配置HPL测试时，需要修改Makefile.Linux_PII_FBLAS文件，设置相应的编译选项以适应测试环境。 在实际操作中，可能需要调整的参数包括矩阵的大小、并行度、内存分配等，这些设置直接影响测试的结果和效率。通过正确配置和优化，linpack测试能够提供准确的性能数据，帮助评估和比较不同高性能计算系统的效能。