HPL算法与linpack测试详解及配置
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更新于2024-08-05
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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。
2022-08-08 上传
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