Linpack的安装、测试与优化汇总
实验4--linpack
《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。
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。
# 如何做Linpack测试及性能优化
三、性能调优初步
作性能优化涉及的面很多，也很复杂，而且永无止境。对于不同的应用程序，优化的 方法会有一些区别。我这里只阐述 Linpack 测试中一些性能优化方法，对于大型机群系统 的 Linpack 测试可参见我写的论文《大规模 Linux 机群系统的 Linpack 测试研究》 。这些优 化方法不仅在 Linpack 测试有用，也可作为其它应用程序性能优化的参考。希望对大家有 一些参考价值。 注： 我一般采用的系统为基于 Opteron 和 Xeon 的两路或四路 SMP 机群系统， 所以下面 给出的一些经验值主要是我在上述系统中的一些测试经验，对于其它体系结构的 HPC 系统 不一定适用，如 PVP、大型 SMP、NUMA 等等。
||Ax-b||_oo / ( eps * ||A||_oo * ||x||_oo ) ====================================================
上面是我们在曙光 4000A Linpack 测试的最终结果。测试耗时 31972.21 秒＝8 小时 52 分 52 秒，实测浮点峰值为 8061Gflops＝8.061 万亿次/秒。
============================================================================ T/V WC23C2C4 N 728480 NB 232 P 32 * N * ||x||_1 Q 80 ) = ) = Time 31972.21 Gflops 8.061e+03 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------||Ax-b||_oo / ( eps * ||A||_1 ||Ax-b||_oo / ( eps * ||A||_1 0.0028792 ...... PASSED 0.0015927 ...... PASSED 0.0002556 ...... PASSED
一个实用高性能PC集群的Linpack测试与分析-4
（2）
把式（1）中右下角部分矩阵仍记为 ABR ，下面对 ABR 继续 进行列主元 LU 分解，其步骤如下：
T把 ABR 划分为如下形式：
ABR =（ aB1 I AB2 ）
＠找到 aB1 中绝对值最大的元素及所在行，假设为 k，得到
主元和置换矩阵 P +1 。
＠作变换 P + 1 A，实际上是对（ ABL I ABR ）的第一行和主元
InteI PI 2. 53GB
C 编译器
Gcc ver 3. 0
1GB
MPI
LamMPI 6. 5. 6
100M 以太网
BLAS ATLAS 3. 4. （2 PI优化）
RedHat LinuX / 26
单节点 2. 53GfIop / s，8 节点 20. 24GfIop / s
文献标识码：A
文章编号：1001- 3695（2004）09- 0183- 02
HPL Benchmarking and Anaiysis of a Reai High Performance PC Ciuster
XIAO Ming- wang，XU Jian，CHE Yong- gang，WANG Zheng- hua
T用前面的算法分解 A11 得到 A11 = L11 U11 ，同时得到 A21 的更新，仍记为 A21 。
＠解右端下三角线性代数方程组 L11 U11 = A12 ，仍把 U12 记 为 A12 。
＠计算 ABR = ABR - A21 A12 。 ＠此 时 ABR 为（ m - X b ）X（ n - X b ）阶 矩 阵，若 min（ m - X b，n - X b）> 1，则重复前面的步骤，否则结束。
4_linpack实验
Linpack是国际上最流行的用于测试高性能计算机系统浮点性能的benchmark。
通过对高性能计算机采用高斯消元法求解一元N次稠密线性代数方程组的测试，评价高性能计算机的浮点性能。
测试包括三类，Linpack100、Linpack1000和HPL 。
HPL即High Performance Linpack，也叫高度并行计算基准测试。
至目前为止，LINPACK 还是广泛地应用于解各种数学和工程问题。
也由于它高效率的运算，使得其它几种数学软件例如IMSL、MA TLAB 纷纷加以引用来处理矩阵问题，所以足见其在科学计算上有举足轻重的地位。
如何运行linpack：1.编译器的选择Gcc免费，通用，功能强大这里使用全安装方式下RedHat操作系统自带的GNU编译器。
2.mpi的选择Openmpi-1.2.4支持mpi2.0,功能强大，灵活，支持infiniband，效率高使用rsh或ssh可以自由切换，路径可以自己标志，编译器也可以改，一个版本支持多种通讯方式Openmpi安装过程因为默认的openmpi编译出来的库为动态库，所有要设置LD_LIBRARY_PA TH变量，如果想要不设，在编译openmpi时加上--disable-shared --enable-static 选项编辑/etc/profile,在文件的最后面加上蓝线区域内的内容，然后source一下，使更改生效。
输入which mpirun 出现如下信息，则说明环境已搭建成功。
库的安装库的选择一般认为gotoblas库（基本线性代数子方程）比较好，所以在这里我们就选用gotoblas 库。
当前所用机器为amd平台的机器，所以我们就直接选用gotoblas-1.26下面是具体的安装过程：修改make.rule文件。
将下面的蓝色行前面的#去掉，保存，退出。
Make生成库文件也可以直接运行gotoblas目录下的quickbuild.64bit文件来生成库文件。
Linpack测试综述
Linpack测试概述1引言近些年随着计算机软硬件技术的提高，尤其是网络部件性能的提高，集群技术得到不断的发展。
传统的PVP（Parallel Vector Processor）超级计算机以及MPP（Massively Parallel Processing)的成本很容易达到几千万美元，与此相比，具有相同峰值性能的机群价格则要低1到2个数量级。
机群大量采用商品化部件，它们的性能和价格遵循Moore定律，从而使机群的性能/成本比的增长速率远快于PVP和MPP。
在实际应用中，人们越来越发现峰值性能不能用作衡量计算机系统的指标, 从而开始开发各种测试程序来确定系统的实际性能。
计算峰值或者浮点计算峰值是指计算机每秒钟能完成的浮点计算最大次数，包括理论浮点峰值和实测浮点峰值。
理论浮点峰值是该计算机理论上能达到的每秒钟能完成浮点计算最大次数，它主要是由CPU的主频决定的。
计算公式为：理论浮点峰值＝CPU 主频×CPU 每个时钟周期执行浮点运算的次数×系统中CPU 数。
实测浮点峰值是指Linpack 值，是在这台机器上运行Linpack 测试程序，通过各种调优方法得到的最优的测试结果。
在实际程序运行中，几乎不可能达到实测浮点峰值，更不用说理论浮点峰值了。
这两个值只是作为衡量机器性能的一个指标。
Linpack已经成为国际上最流行的用于测试高性能计算机系统浮点性能的benchmark。
通过利用高性能计算机，用高斯消元法求解一元N次稠密线性代数方程组的测试，评价高性能计算机的浮点性能。
当前，用于科学与工程计算的集群系统在国内外得到愈来愈广泛的应用。
对集群系统进行Linpack性能测试一方面有助于考察系统的实际计算能力，另一方面可以通过测试找出系统的性能瓶颈从而对系统进行有针对性的改进。
2 Linpack测试程序简介LINPACK是线性系统软件包(Linear system package) 的缩写，主要开始于 1974 年4月，美国Argonne 国家实验室应用数学所主任 Jim Pool，在一系列非正式的讨论会中评估，建立一套专门解线性系统问题之数学软件的可能性。
linux linpack的用法 -回复
linux linpack的用法-回复Linux Linpack是一个用于测量Linux系统性能的基准测试工具。
它主要用于评估计算机的线性代数性能，特别是用于测量高性能计算（HPC）集群的性能。
本文将详细介绍Linux Linpack的用法，从下载、安装、配置、运行等方面进行逐步回答。
一、下载：首先，我们需要从官方网站或合适的开源软件库下载Linux Linpack的安装包。
最常用的版本是Intel Linpack，它在Intel官方网站上可以找到，并可免费下载。
下载后，我们将获得一个压缩文件，其中包含了编译好的可执行文件和相关库文件。
二、安装：解压下载的压缩文件后，我们可以看到一些文件和文件夹，其中最重要的是可执行文件“runme_xeon64”。
在安装之前，确保系统中已经安装了必要的依赖库，如BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）和LAPACK（Linear Algebra PACKage）。
这些库通常可以从软件库中获取。
然后，使用命令行进入解压后的目录，并运行以下命令行命令完成编译和安装：makemake lininput编译完成后，我们就可以进入下一步–配置。
三、配置：在运行Linux Linpack之前，我们需要进行一些配置。
首先，我们需要创建一个输入文件来指定测试的参数。
我们可以使用提供的示例文件“input_xeon64”进行参考，根据实际情况进行修改。
例如，我们可以调整矩阵的维度、数据类型和运行时间等参数。
当我们完成修改后，将输入文件重命名为“input.txt”。
其次，我们需要配置一些环境变量来指定Linpack的运行参数。
在命令行中使用以下命令配置环境变量：export OMP_NUM_THREADS=（线程数）export KMP_STACKSIZE=（堆栈大小）其中，线程数是指测试中使用的线程数量，堆栈大小是指每个线程所需的堆栈大小。
linux linpack的用法
linux linpack的用法Linux Linpack是一个基准测试工具，用于评估计算机在解线性方程组时的性能。
它基于High Performance Linpack（HPL）算法，通过执行大量计算来测试计算机的处理能力和内存系统的性能。
准确使用Linux Linpack的步骤如下：1.下载和安装Linpack软件包：可以从官方网站或其他可靠的资源下载Linpack软件包，然后按照提供的说明进行安装。
2.编译Linpack软件包：在下载和解压软件包后，使用提供的编译选项编译Linpack。
这将生成可执行文件以及用于运行测试的输入文件。
3.准备输入文件：在运行测试之前，需要编辑输入文件以指定测试所需的参数。
这些参数包括矩阵的维度、运行的线程数等。
输入文件的具体格式可以在Linpack文档中找到。
4.运行测试：使用生成的可执行文件和准备好的输入文件运行Linpack测试。
运行命令可以通过在终端中输入可执行文件的路径和输入文件的路径来完成。
5.分析结果：当测试完成后，会生成一个输出文件，其中包含了测试的结果。
可以使用文本编辑器或其他适当的工具来打开输出文件，并分析其中的结果。
主要关注的指标包括计算性能（如每秒浮点操作数）和内存性能。
除了上述基本步骤，还可以根据具体需求进行一些拓展使用：1.多节点测试：Linpack也可以在多个计算节点上运行，以评估分布式计算环境的性能。
2.参数优化：可以通过修改输入文件中的参数来测试不同的情况和配置。
例如，可以尝试不同的线程数、矩阵维度等。
3.运行脚本：可以编写脚本来自动化运行Linpack测试，以便进行大规模、批量的性能测试。
需要注意的是，Linpack测试会使用大量的计算资源和内存，可能会导致系统负载较高，请确保在适当的环境下运行测试，并且备份重要数据，以防测试过程中出现意外情况。
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31 # "OMP_NUM_THREADS", otherwise, it's automatically detected. 32 SMP = 1 33 34 # You may specify Maximum number of threads. It should be minimum. 35 # For OpenMP users; you have to specify MAX_THREADS even if you don't 36 # use threaded BLAS(MAX_THREADS >= OMP_NUM_THREADS * GOTO_NUM_THREADS) 37 MAX_THREADS = 8 55 # If you want to use memory affinity (NUMA) 56 # You can't use it with ALLOC_STATIC 57 # NUMA_AFFINITY = 1
目录 • 第一章 Linpack的安装与调试
-1.1 编译器的安装
-1.2 并行环境的安装
-1.3 数学库的安装
-1.4 HPL的安装
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第二章 Linpack的优化与运行
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第三章 Linpack测试脚本的使用说明
第四章 天
Linpack是国际上最流行的用于测试高性能计算机系统浮点性能
的benchmark。通过对高性能计算机采用高斯消元法求解一元N次稠
密线性代数方程组的测试，评价高性能计算机的浮点性能
Linpack测试包括三类，Linpack100、Linpack1000和HPL HPL是针对现代并行计算机提出的测试方式。用户在不修改任意
测试程序的基础上，可以调节问题规模大小(矩阵大小)、使用CPU数
14 F_COMPILER = G77 15 # F_COMPILER = G95 16 # F_COMPILER = GFORTRAN 17 # F_COMPILER = INTEL 18 # F_COMPILER = PGI 19 # F_COMPILER = PATHSCALE 20 # F_COMPILER = IBM 21 # F_COMPILER = COMPAQ 22 # F_COMPILER = SUN 23 # F_COMPILER = F2C 24 25 # If you need 64bit binary; some architecture can accept both 32bit and 26 # 64bit binary(EM64T, Opteron, SPARC and Power/PowerPC). 27 BINARY64 = 1 28 29 # If you want to build threaded version. 30 # You can specify number of threads by environment value
目、使用各种优化方法等等来执行该测试程序，以获取最佳的性能
1.1 编译器的安装
常用的编译器有：GNU PGI Intel编译器
• 如果CPU是Intel的产品，最好使用Intel的编译器，它
针对自己的产品做了一些优化，可能效果要好一些。
• 这里使用全安装方式下RedHat操作系统自带的GNU编 译器。
1.2 并行环境MPI的安装
• 常用的MPI并行环境有：MPICH LAM-MPI openmpi Intel的MPI等。 • 如果CPU是Intel的产品，提议使用Intel的MPI。
•
•
这里使用MPICH 。
安装步骤： 本例中各软件安装在/dawn/test目录下
• 下载mpich.tar.gz拷贝到/dawn/test目录 #cd /dawn/test #tar zxvf mpich.tar.gz #cd mpich-1.2.7p1 #./configure --prefix=/dawn/test/mpichgnu --cc=gcc --c++=g++ --fc=g77 #make #make install #vi ~/.bashrc文件
#tar zxvf GotoBLAS-1.13.tar.gz，解压到GotoBLAS目录里面 #vi Makefile.rule，修改的模板如下： 1# 2 # Beginning of user configuration 3# 4 5 # This library's version 6 REVISION = -r1.13 7 8 # Which do you prefer to use for C compiler? Default is gcc. 9 # I recommend you to use GCC because inline assembler is required. 10 C_COMPILER = GNU 11 # C_COMPILER = INTEL 12 13 # Which do you prefer to use for Fortran compiler? Default is GNU g77.
• 加入export PATH=/dawn/test/mpich-gnu/bin: $PATH #source ~/.bashrc命令使PATH路径起作用。
#which mpirun，结果应为/dawn/test/mpichgnu/bin/mpirun，说明PATH已被正确设置。 # vi /dawn/test/mpichgnu/share/machines.LINUX 一种HPL用 加入主机名称，运行第
1.3 数学库的安装
• 采用BLAS库的性能对最终测得的Linpack性能有密切
的关系，常用的BLAS库有GOTO、Atlas、ACML、 ESSL、MKL等，测试经验是GOTO库性能最优。 • • • 如果CPU是Intel的产品，建议使用MKL。 这里使用GOTO库。 安装步骤： 下载最新的源代码包GotoBLAS-1.13.tar.gz到 /dawn/test目录下，此版本的已不需要补丁文件
天潮集群测试
Linpack的安装、调试与优化
DSC认证培训体系 • 一、天潮集群Linpack测试
• 二、天潮Iperf测试
课程时间：60分钟
更新日期：2008年11月
课程简介
• 本课程为曙光认证服务器工程师DCSA (Dawning Certified Server Associate) 培训课程之一 • 课程内容：Linpack安装、调试与优化 • 培训对象： –参加曙光DCSA认证的技术人员 –有志于从事并行机性能评测的技术人员 –从事并行机性能评测的初级技术人员 –希望了解并行机性能评测的爱好者 • 能力要求：初步了解并行机性能评测的相关知识 • 培养目标：基本掌握Linpack测试的方法和步骤,解决测 试过程中遇到的简单的问题，能做适当的优化。