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Linpack测试手册（1）Voltaire Infiniband：Step1：安装voltaire MPI(与HCA卡驱动集成在一起)安装HCA卡驱动：将驱动安装包VoltaireOFED-5.1.3.1_5-k2.6.18-92.el5-x86_64.tar.bz2放到/root 目录下，运行命令：tar –zxvf VoltaireOFED-5.1.3.1_5-k2.6.18-92.el5-x86_64.tar.bz2cd VoltaireOFED-5.1.3.1_5-k2.6.18-92.el5-x86_64./install.sh安装完毕后查看voltaire MPI是否正常Which mpicc提示/opt/vltmpi/OPENIB/mpi/bin/mpicc则返还正常,可进行下一步。
Step2：安装数学库（GotoBLAS）将数学库安装包GotoBLAS-1.26.tar.gz放到/hpc目录下，运行：tar –zxvf GotoBLAS-1.26.tar.gzcd GotoBLAS32 bit安裝：./quickbuild.32bit64 bit安裝：./quickbuild.64bit安裝完成后，在当前目录下会生成3个文件，系統根据你的CPU型式來取名，例如：libgoto.alibgoto_core2p-r1.14.a 系統根据你的CPU型式來取名libgoto_core2p-r1.14.so其中libgoto.a即为使用的数学库函数，记下该路径Step3：安装linpack测试包（hpl.tgz）将linpack测试包hpl.tgz放到/hpc目录下，运行tar –xvf hpl.tgzcd hplcd setupcp ./Make.Linux_PII_FBLAS /hpc/hpl/Make.testcd ..pwd目录为/hpc/hpl/vi Make.test编辑该文件如下地方需要更改：TOPdir = /hpc/hplINCdir = $(TOPdir)/includeBINdir = $(TOPdir)/bin/$(ARCH)LIBdir = $(TOPdir)/lib/$(ARCH)MPdir = /opt/vltmpi/OPENIB/mpiMPinc = -I$(MPdir)/includeMPlib = $(MPdir)/lib/libmpich.aLAdir = /hpc/GotoBLASLAlib = $(LAdir)/libgoto.aCC = /opt/vltmpi/OPENIB/mpi/bin/mpiccLINKER = /opt/vltmpi/OPENIB/mpi/bin/mpif77更改完毕保存后进行编译make arch=test完成后会在/hpc/hpl/bin下生成test目录，进入cd bin/test会看到2个文件HPL.dat 和xhpl编辑HPL.dat，设置如下：P值，Q值，NB值，Ns值可根据情况调整，不能超过sqrt(（单个计算节点内存*计算节点个数)/8 )*0.8，否则可能导致测试中使用swap分区或者内存耗尽而导致的死机，P*Q=进程数=核数，16台计算节点，内存8G,每节点8核心数,共128核心例子如下：HPLinpack benchmark input fileInnovative Computing Laboratory, University of TennesseeHPL.out output file name (if any)6 device out (6=stdout,7=stderr,file)1 # of problems sizes (N)100000 Ns1 # of NBs192 NBs0 PMAP process mapping (0=Row-,1=Column-major)1 # of process grids (P x Q)8 Ps16 Qs16.0 threshold1 # of panel fact0 PFACTs (0=left, 1=Crout, 2=Right)1 # of recursive stopping criterium2 NBMINs (>= 1)1 # of panels in recursion1 # of recursive panel fact.0 RFACTs (0=left, 1=Crout, 2=Right)1 # of broadcast0 BCASTs (0=1rg,1=1rM,2=2rg,3=2rM,4=Lng,5=LnM)1 # of lookahead depth0 DEPTHs (>=0)2 SWAP (0=bin-exch,1=long,2=mix)64 swapping threshold0 L1 in (0=transposed,1=no-transposed) form0 U in (0=transposed,1=no-transposed) form1 Equilibration (0=no,1=yes)8 memory alignment in double (> 0)编辑完成后创建运行节点的列表hostlist文件，每个核心对应一行节点名。
超算平台在高校的建设及性能分析作者：何小波杨庆涛来源：《现代信息科技》2022年第17期摘要：高性能计算平台是一所大学重要的科研支撑条件，建设超算中心对学校进行科学研究、提高学科竞争力、提升学校的科研水平具有非常重要的作用。
文章以重庆医科大学超算中心的建设情况为例，对高校进行超算平台建设和应用进行了研究，分析了高校超算平台建设的现状。
同时对超算平台的测试方法、测试结果及使用效果进行了深入分析，分析表明，在高校进行超算平台建设具有必要性和重要性。
关键词：高性能计算；HPL测试；性能分析中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：2096-4706（2022）17-0021-04Construction and Performance Analysis of Supercomputing Platform in Colleges and UniversitiesHE Xiaobo， YANG Qingtao（Information Center of Chongqing Medical University， Chongqing 400016， China）Abstract： High performance computing platform is an important supporting condition for scientific research in a university. The construction of supercomputing center plays a very important role in scientific research， improving discipline competitiveness and scientific research level of the university. Taking the construction situation of supercomputing center of Chongqing Medical University as an example， this paper studies the construction and application of supercomputing platform in colleges and universities， and analyzes the current situation of the construction of supercomputing platform in colleges and universities. At the same time， the test methods， test results and application effects of the supercomputing platform are deeply analyzed. The analysis shows that constructing the supercomputing platform in colleges and universities is necessary and important.Keywords： high performance computing; HPL test; performance analysis0 引言高性能計算平台对医科院校的基础医学和生命科学的研究和发展有着非常重要的作用。
《系统结构》实验4准备知识（自学）一、HPL与High Performance Linpack目的与要求：使学生掌握Linpack和hpl的背景知识主要内容：1、Linpack背景及内容（1）背景介绍LINPACK全名Linear Equations Package，是近年来较为常用的一种计算机系统性能测试的线性方程程序包，内容包括求解稠密矩阵运算，带状的线性方程，求解最小平方问题以及其它各种矩阵运算。
它最早由来自Tennessee 大学的超级计算专家Jack Dongarra提出。
程序用FORTRAN编写，在此基础上还有C，JAVA等版本。
Linpack使用线性代数方程组，利用选主元高斯消去法在分布式内存计算机上按双精度(64 bits)算法，测量求解稠密线性方程组所需的时间。
Linpack的结果按每秒浮点运算次数（flops）表示。
第一个Linpack测试报告出现在1979年的Linpack用户手册上，最初LINPACK包并不是要制订一个测试计算机性能的统一标准，而是提供了一些很常用的计算方法的实现程序，但是由于这一程序包被广泛使用，就为通过Linpack 例程来比较不同计算机的性能提供了可能，从而发展出一套完整的Linpack 测试标准。
（2）测试标准的内容LINPACK标准可以解决的问题有：1) 各种矩阵分解(Matrix factorization)，如LU分解，Cholesky分解， Schur，Gauss 分解，SVD分解，QR分解，generalized Schur分解等2) 矢量运算（Vector operation），如Copy，Add，scalar multiple，Interchange3) 存储模式（Storage Modes），如full，banded，symmetricLinpack原始版本的问题规模为100×100的矩阵，目前的Linpack测试分成三个层次的问题规模和优化选择：---- 100×100的矩阵在该测试中，不允许对Linpack测试程序进行任何修改，哪怕是注释行。
第７卷第４期中国水利水电科学研究院学报ｖｏＩ．７Ｎｏ．４２００９年１２月ＪｏｕｍａｌｏｆＣｈｉｎａ１ｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＷａｔｅｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄＨｙｄｒｏｐｏｗｅｒＲｅｓｅａｒｃｈＤｅｃｅｍｂｅｒ，２００９文章编号：１６７２．３０３ｌ（２００９）０４－０３０２．０５基于ＬＩＮＵＸ和ＭＰＩＣＨ２的高性能科学计算集群搭建及其性能评测叶茂，缪纶，王志璋，李江华（中国永利水电科学研究院信息网络中心，北京１０００４４）摘要：在水利工程计算中，单机计算已经不能满足实际科研和生产的需要，大型工程的设计、施工、管理和科学研究都越来越依赖于高性能科学计算。
采用并行计算和计算机网络技术构建高性能科学计算集群，能够有效提高计算速度并降低运算成本。
本文探讨了基于Ｂｅｏ讯ｌｌｆ集群模型，利用普通Ｐｃ机和以太网，通过在ｕＮＵｘ操作系统下搭建基于ＭＰＩｃＨ２的并行计算集群，实现低成本并行计算平台的技术，并介绍了利用ｕｎｐａｃｋ测试对并行计算集群进行性能评测的具体方法。
这一技术对于解决较大规模科学和工程计算问题具有重要的实用价值和经济意义。
关键词：科学计算集群；并行运算；性能评测中图分类号：’Ｉ鸭９３．０２文献标识码：Ａ随着科学技术的不断发展，水利科学研究和大型工程的设计、施工、管理等都越来越依赖于高性能科学计算。
但由于超级计算机的价格昂贵并且运行成本高昂，普通用户难以承受其巨大投资。
因此，利用网络和普通Ｐｃ机构建集群以支持高性能科学计算，能够大幅度节约投资并有效降低运行维护成本，而倍受欢迎。
本文介绍在ｕＮｕｘ环境下利用普通Ｐｃ机构建Ｂｅ洲ｌｆ型高性能科学计算集群的搭建技术以及运用ＵＮＰＡＣＫ计算性能测试评价方法。
１集群系统及并行计算原理集群（Ｃｌｕｓｔｅｒ）是一组计算机，它们作为一个整体向用户提供一组网络资源。
这些单个的计算机系统就是集群的节点（Ｎ０ｄｅ），从用户的角度来看集群是一个整体系统而非多台计算机，在应用中用户从来不会感觉到集群系统底层的节点；从管理员角度来看集群是由若干计算机节点组成的系统，他可以方便的进行集群系统节点的增减和重新组合。
超级计算机报告的性能评估和大数据处理一、超级计算机报告的意义与背景1.1超级计算机在当代科学研究和工程领域的重要地位1.2超级计算机报告的作用和目的1.3超级计算机报告的评估指标和标准二、超级计算机性能评估方法与指标2.1超级计算机性能评估的基本原理2.2FLOPS与TOPS的概念与计算2.3Linpack与HPL的使用与解读2.4性能评估方法的局限性和改进方向三、大数据处理的挑战与需求3.1大数据背景下的数据处理需求量与速度3.2大数据的特点与挑战3.3传统算法在大数据处理中的局限性四、大数据处理的技术与方法4.1分布式计算与并行处理的基本原理4.2MapReduce与Hadoop的概念与应用4.3数据压缩与存储优化策略4.4深度学习在大数据处理中的应用五、超级计算机性能评估与大数据处理的关联5.1超级计算机在大数据处理中的作用和优势5.2超级计算机性能评估应考虑的大数据场景5.3大数据处理对超级计算机性能评估的挑战六、未来发展方向和应用前景展望6.1超级计算机性能评估的发展趋势6.2大数据处理技术的创新与应用前景6.3超级计算机与大数据的有机融合一、超级计算机报告的意义与背景1.1超级计算机在当代科学研究和工程领域的重要地位超级计算机是当代科学研究、工程领域等大规模数据处理、复杂计算和模拟的重要工具。
从气候预报、物理模拟到基因测序、药物研发等众多领域，超级计算机都扮演着不可替代的角色。
1.2超级计算机报告的作用和目的超级计算机报告对于超级计算机的研究、应用以及技术发展起到重要的指导和评判作用。
它能够全面评估超级计算机的性能，帮助研发人员了解其优缺点，对超级计算机进行性能对比、分析和改进。
1.3超级计算机报告的评估指标和标准超级计算机的性能评估主要采用FLOPS（每秒浮点运算次数）和TOPS（每秒整数运算次数）两个指标进行衡量。
其中，FLOPS是用来衡量超级计算机的浮点运算能力，TOPS则衡量其整数的计算能力。
高性能计算练习题1、一下哪种编程方式适合在单机内并行？哪种适合在多机间并行？单机：Threading线程、OpenMP；多机：MPI。
2、例题：HPC集群的峰值计算能力：一套配置256个双路X5670处理器计算节点的HPC集群。
X5560:2.93GHz Intel XS5670 Westmere六核处理器，目前主流的Intel处理器每时钟周期提供4个双精度浮点计算。
峰值计算性能：2.93GHz*4Flops/Hz*6Core*2CPU*256节点=36003.8GFlops。
Gflops=10亿次，所以36003Gflops=36.003TFlops=36.003万亿次每秒的峰值性能。
3、Top500排名的依据是什么？High Performance Linpack(HPL)测试结果4、目前最流行的GPU开发环境是什么？CUDA5、一套配置200TFlops的HPC集群，如果用双路2.93GHz Intel westmere六核处理器X5670来构建，需要用多少个计算节点？计算节点数=200TFlops/(2*2.93GHz*6*4Flops/Hz)=14226、天河1A参与TOP500排名的实测速度是多少，效率是多少？2.57PFlops 55%7、RDMA如何实现？RDMA(Remote Direct Memory Access)，数据发送接收时，不用将数据拷贝到缓冲区中，而直接将数据发送到对方。
绕过了核心，实现了零拷贝。
8、InfiniBand的最低通讯延迟是多少？1-1.3usec MPI end-to-end，0.9-1us InfiniBand latency for RDMA operations9、GPU-Direct如何加速应用程序运行速度？通过除去InfiniBand和GPU之间的内存拷贝来加速程序运行。
•GPUs provide cost effective way for building supercomputers【GPUs提供高效方式建立超级计算机】•Dense packaging of compute flops with high memory bandwidth【使用高端内存带宽的密级封装浮点计算】10、网络设备的哪个特性决定了MPI_Allreduce性能？集群大小，Time for MPI_Allreduce keeps increasing as cluster size scales，也就是说集群的规模决定了MPI_Allreduce的性能。
高性能计算集群（HPC CLUSTER)1.1什么是高性能计算集群？简单地说，高性能计算（High-Performance Computing）是计算机科学的一个分支，它致力于开发超级计算机，研究并行算法和开发相关软件。
高性能集群主要用于处理复杂的计算问题，应用在需要大规模科学计算的环境中，如天气预报、石油勘探与油藏模拟、分子模拟、基因测序等。
高性能集群上运行的应用程序一般使用并行算法，把一个大的普通问题根据一定的规则分为许多小的子问题，在集群内的不同节点上进行计算，而这些小问题的处理结果，经过处理可合并为原问题的最终结果。
由于这些小问题的计算一般是可以并行完成的，从而可以缩短问题的处理时间。
高性能集群在计算过程中，各节点是协同工作的，它们分别处理大问题的一部分，并在处理中根据需要进行数据交换，各节点的处理结果都是最终结果的一部分。
高性能集群的处理能力与集群的规模成正比，是集群内各节点处理能力之和，但这种集群一般没有高可用性。
1.2高性能计算分类高性能计算的分类方法很多。
这里从并行任务间的关系角度来对高性能计算分类。
1.2.1高吞吐计算（High-throughput Computing)有一类高性能计算，可以把它分成若干可以并行的子任务，而且各个子任务彼此间没有什么关联。
因为这种类型应用的一个共同特征是在海量数据上搜索某些特定模式，所以把这类计算称为高吞吐计算。
所谓的Internet计算都属于这一类。
按照Flynn的分类，高吞吐计算属于SIMD（Single Instruction/Multiple Data，单指令流－多数据流）的范畴。
1.2.2分布计算（Distributed Computing)另一类计算刚好和高吞吐计算相反，它们虽然可以给分成若干并行的子任务，但是子任务间联系很紧密，需要大量的数据交换。
按照Flynn的分类，分布式的高性能计算属于MIMD （Multiple Instruction/Multiple Data，多指令流－多数据流）的范畴。
Linux系统IO基准测试⽅法顺序读写测试主要关注磁盘的吞吐量，即每秒能够读⼊或者写出多少数据。
普通单块机械磁盘顺序写在100MB/s左右，普通单块SSD的顺序写在500MB/s左右。
该指标对MQ、ES等以append ⽅式追加数据的软件性能影响⽐较⼤测试⽅法安装软件默认情况下操作系统⾃带dd命令，不⽤安装运⾏命令：dd if=/dev/zero of=/home/wangzhen/ddtest/test.dbf bs=32k count=256k conv=fdatasync参数含义：bs=< 字节数 > 将 ibs( 输⼊ ) 与 obs( 输出 ) 设成指定的字节数。
cbs=< 字节数 > 转换时,每次只转换指定的字节数。
conv=< 关键字 > 指定⽂件转换的⽅式。
count=< 区块数 > 仅读取指定的区块数。
ibs=< 字节数 > 每次读取的字节数。
if=< ⽂件 > 从⽂件读取。
obs=< 字节数 > 每次输出的字节数。
of=< ⽂件 > 输出到⽂件。
seek=< 区块数 > ⼀开始输出时,跳过指定的区块数。
skip=< 区块数 > ⼀开始读取时,跳过指定的区块数。
--help 帮助。
--version 显⽰版本信息。
测试结果：[wangzhen@wangzhen-pc ddtest]$ dd if=/dev/zero of=/home/wangzhen/ddtest/test.dbf bs=32k count=256k conv=fdatasync记录了262144+0 的读⼊记录了262144+0 的写出8589934592 bytes (8.6 GB, 8.0 GiB) copied, 18.0831 s, 475 MB/s备注:通过fio将参数设置为rw=write时也可以达到dd测试顺序读写的效果，且测试值基本和dd⼀样(阿⾥的⽅法).fio -directory=/data/mytest.img -ioengine=sync -direct=1 -bs=1024k -iodepth=64 -rw=write -size=2G -numjobs=1 -time_based=1 -runtime=120s -group_reporting -name=mytest随机读写测试主要关注IOPS指标，即每秒磁盘能够处理的IO请求个数。
