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LinPACK简介

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LinPACK
Linpack 是当前国际上流行的性能测试基准，通过对高性能计算机求解稠密线性代数方程组能力的测试，评价高性能计算机系统的浮点性能，由Jack Dongarra 在1979 年首次提出，多为Fortran 版本。

它提供多种程序并在其它函数库的支持下解决线性方程问题，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，但它们都是基于高斯消去法的原理。

Linpack 根据问题规模与优化选择的不同分为100×100，1000×1000，n×n 三种测试[1]。

HPL[2] (High performance linpack) 是第一个标准的公开版本并行Linpack 测试软件包，是n×n 测试的MPI 实现，可适应多体系移植，目前广泛用于top500 测试[3]。

这一测试主要针对分布式存储大规模并行计算系统而设计，它的要求也是Linpack 标准中最为宽松的，用户可以对任意大小的问题规模，使用任意个数的CPU，使用基于高斯消去法的各种优化方法来执行该测试程序，寻求最佳的测试结果。

性能测试实际就是要计算浮点运算率。

美国Tennessee大学的Jack J.Dongarra 博士开发的计算测量电脑性能（基准）的程序。

在著名的超级电脑性能比较项目[TOP500 Supercomputer Sites]中作为标准被采用。

是寻求连立一次方程式的解的程序，主要可以测量浮点运算能力。

在TOP500目录单中使用的基准是把LINPACK高度并行化的项目「HPL」(High-Performance Linpack)。

LINPACK本身并不是专门用来做超级计算机的，也可以运行个人计算机和UNIX workstation等。

LINPACK标准是近年来很有名的一种进行浮点性能测试的标准。

它由Jack Dongarra 最早提出。

LINPACK的名字也是来自于利用高斯消去法求解稠密矩阵线性方程的线性代数包。

LINPACK标准用来解决线性方程问题，问题的大小则作为一种可配置的参数来优化相关软件可以获得的最佳性能表现。

事实上，LINPACK标准也是根据问题大小分为三种测试的。

它们依次为n=100,n=1000及不对n做限制的测试。

在测试中均要求矩阵符合一定条件，运算结果符合精度。

因为在LINPACK标准中使用的是基于高斯消去法的矩阵分解，所以可以套用公式算出浮点运算次数，从而只要测出运行时间，就可求得运算速度。

由Jack Dongarra教授编写的Linpack是在高性能计算领域最出名和使用最广泛的基准测试。

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，测量解线性方程的稠密系统所需的时间。

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。

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Linpack基准测试程序的安装与使用

Linpack基准测试程序的安装与使用

仲恺农业工程学院实验报告纸计算机科学与工程学院（院、系）网络工程专业083 班并行计算运用与实践课实验四Linpack基准测试程序的安装与使用一、实验目的理解和掌握Linpack基准测试程序的安装与使用方法二、实验内容安装Linpack，运行Linpack并观察其运行结果三、实验步骤1 解压tar zxvf Goto*2 进入解压目录后./quickbuild.32bit3 编译make生成了libgoto.a，记录位置，例如/usr/local/src/GotoBLAS/libgoto_prescottp-r1.26.a4 安装Linpack把hpl.tgz拷贝到/usr/local目录下，进入/usr/local目录tar zxvf hpl.tgzcd hpl接下来编写Make文件。

从hpl/setup目录下选择合适的Make.<arch>文件，复制到hpl/目录下。

比如：Make.Linux_PII_FBLAS文件代表Linux操作系统，PII平台，采用FBLAS库。

cp setup/Make.Linux_PII_FBLAS .vi Make.Linux_PII_FBLAS设置正确的文件路径，具体设置如下：TOPdir=/usr/local/hplMpdir=/usr/local/mpich2Lalib=/usr/local/src/GotoBLAS/libgoto_prescottp-r1.26.a (这是在第三步对应的位置)CC=/usr/local/mpich2/bin/mpiccLINKER=/usr/local/mpich2/bin/mpif775 修改好makefile文件以后，对其进行编译：make arch=Linux_PII_FBLAS6 运行测试cd /usr/local/hpl/bin/Linux_PII_FBLASmpirun –np 4 `pwd`/xhpl四、实验结果五、实验心得本次实验主要理解和掌握Linpack基准测试程序的安装与使用方法。

Linpack测试指南v1

Linpack测试指南v1

Linpack测试指南-V1.0Author: Dongjian WuEmail: ***************说明，此文档基于Intel HPC系列软件编写。

1.确认安装了Intel C++ Compiler\Intel Fortran Compiler ，Intel MKL ，Intel MPI本文档系统和软件版本OS RHEL5u3Intel Compiler 11.1.072Intel MPI 3.2.2.0062.编译Linpacka.配置好环境变量source /data1/intel/Compiler/11.1/072/bin/iccvars.sh intel64source /data1/intel/Compiler/11.1/072/bin/ifortvars.sh intel64source /data1/intel/impi/3.2.2.006/bin64/mpivars.shsource /data1/intel/Compiler/11.1/072/mkl/tools/environment/mklvarsem64t.shb.编译linpackcd /data1/intel/Compiler/11.1/072/mkl/benchmarks/mp_linpackmake arch=em64t编译完成后cd /data1/intel/Compiler/11.1/072/mkl/benchmarks/mp_linpack/bin/em64t在此可以看到HPL.dat 和xhpl 2个文件，其中HPL.dat 为配置文件，xhpl为可执行程序。

3.配置HPL.dat把它们拷到共享目录。

cp HPL.dat xhpl /lustre/test/linpackvi HPL.datHPLinpack 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)50760 Ns2 # of NBs192 224 NBs0 PMAP process mapping (0=Row-,1=Column-major)2 # of process grids (P x Q)3 2 Ps4 6 Qs16.0 threshold1 # of panel fact0 1 2 PFACTs (0=left, 1=Crout, 2=Right)2 # of recursive stopping criterium4 2 NBMINs (>= 1)1 # of panels in recursion2 NDIVs1 # of recursive panel fact.1 02 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)256 swapping threshold1 L1 in (0=transposed,1=no-transposed) form1 U in (0=transposed,1=no-transposed) form0 Equilibration (0=no,1=yes)8 memory alignment in double (> 0)主要注意N，NB，P和Q的值N 是矩阵的大小，其公式为：N*N*8=总内存*80% ，在intel Nehalem以上的cpu, N*N*8=总内存*90% 测试的效果会更好些。

Sqrt5的Linpack的配置“私房菜”

Sqrt5的Linpack的配置“私房菜”

Sqrt5的Linpack的配置“私房菜”最近大家都在全力配置Linpack，因为对Linux操作系统不熟悉的关系，有很多同学吐槽说配的快吐了……大家这几天辛苦了！那么下面我在你们的提供给我的信息上简单的说一下我的心得体会，还有怎么配置Linpack吧！一、基础知识首先，想要配置Linpack要先下载HPL，什么是HPL呢？HPL就是High Performance Linpack 的简称，中文名是高度并行计算基准测试，而要安装HPL，则需要mpi最重要一种实现方式mpich和BLAS的一个实现GotoBLAS2，MPI大家都有所了解了，那么什么是BLAS呢？BLAS 是Basic Linear Algebra Subprograms的简称，也就是基础线性代数程序集的意思，它是一个应用程序接口（API）标准，用以规范发布基础线性代数操作的数值库（如矢量或矩阵乘法）。

然后我们再稍微了解一下有关Linux的一些内容。

1、Linux是一个基于文件的操作系统，简单的说，只要文件在，就什么都在，就好象“人在塔在，德玛西亚”的那种概念；2、因为是文件操作系统，所以文件夹的使用非常分明，别的文件夹就不多说了，系统管理员装的软件一般是放到/usr/local/下的，所以咱们把这几个软件都放到这个目录下就行，值得说的是usr可不是user的简称，而是Unix System Resource的英文简称，也就是咱们的资源文件；3、这个系统的权限等级十分分明，而权限最大的就是root账户，可以把root看作是天神，root甚至可以把自己给消灭，所以很多情况需要进入root权限去配置；4、大家都知道用户不能和硬件直接交流，但是用户可以和操作系统交流，给操作系统指令，我们用的以RPM套件管理为主的RHEL、Fedora、SuSE、CentOS系统上本身带有的就是bash这样的一个shell，所以以后要是有学习资料的话，看清楚用的是什么shell；5、在bash中就有一个类似于普通编程语言的东西，就是变量，变量的赋值也很简单，就是A=B，那么A就代表B的意思了。

数学软件简介

数学软件简介

常用数学软件简介在科技和工程界上比较流行和著名的数学软件主要有四个，分别是Maple、MATLAB、MathCAD 和Mathematica。

它们在各自针对的目标方面都有不同的特色。

在统计与运筹方面也有四个常用的数学软件：它们分别是SAS、SPSS、LINDO、LINGO。

此外，还有在几何教学中常用几何画板软件。

一、Maple软件Maple是由Waterloo大学开发的数学系统软件，它不但具有精确的数值处理功能，而且具有无以伦比的符号计算功能。

Maple V的符号计算能力还是MathCAD和MATLAB等软件的符号处理的核心。

Maple提供了2000余种数学函数，涉及范围包括：普通数学、高等数学、线性代数、数论、离散数学、图形学。

它还提供了一套内置的编程语言，用户可以开发自己的应用程序，而且Maple自身的2000多种函数，基本上是用此语言开发的。

Maple采用字符行输入方式，输入时需要按照规定的格式输入，虽然与一般常见的数学格式不同，但灵活方便，也很容易理解。

输出则可以选择字符方式和图形方式，产生的图形结果可以很方便地剪贴到Windows应用程序内。

二、MATLAB 软件MATLAB原是矩阵实验室（Matrix Laboratory）在70年代用来提供Linpack和Eispack软件包的接口程序，采用C语言编写。

从80年代出现3.0的DOS版本，逐渐成为科技计算、视图交互系统和程序语言。

MATLAB可以运行在十几个操作平台上，比较常见的有基于Windows 9X/NT、OS/2、Macintosh、Sun、Unix、Linux等平台的系统。

MATLAB程序主要由主程序和各种工具包组成，其中主程序包含数百个内部核心函数，工具包则包括复杂系统仿真、信号处理工具包、系统识别工具包、优化工具包、神经网络工具包、控制系统工具包、μ分析和综合工具包、样条工具包、符号数学工具包、图像处理工具包、统计工具包等。