Linpack的安装测试与优化
hpl算法流程
hpl算法流程HPL算法流程概述HPL（High Performance Linpack）是一种用于评估计算机性能的基准测试程序，它是由美国劳伦斯伯克利国家实验室开发的。
该程序主要用于测试并行计算机系统的性能，能够对计算机系统进行全面的测评，包括CPU、内存、存储等方面。
HPL算法流程主要分为以下几个步骤：1.环境配置2.数据预处理3.矩阵分解4.矩阵运算5.结果输出下面将详细介绍每个步骤的具体流程。
一、环境配置在进行HPL测试之前，需要先进行环境配置。
具体步骤如下：1.安装MPI（Message Passing Interface）库。
MPI是一种消息传递接口，用于实现多个进程之间的通信。
在HPL中，MPI库主要用于实现并行计算。
2.安装BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）库。
BLAS库是一个基本线性代数子程序库，包含了大量常用的线性代数运算函数。
3.安装HPL软件包。
HPL软件包是一个高性能线性代数软件包，主要用于求解稠密线性方程组。
二、数据预处理在进行矩阵分解和运算之前，需要对输入的矩阵进行预处理。
具体步骤如下：1.生成随机矩阵。
HPL测试需要一个大型的稠密矩阵作为输入，通常使用随机数生成器来生成这个矩阵。
2.将矩阵分块。
为了实现并行计算，HPL需要将大型的稠密矩阵分成多个小块，并将每个小块分配给不同的处理器进行计算。
3.将数据转换为二进制格式。
HPL使用二进制格式来存储输入数据，因为它比文本格式更快速、更节省空间。
三、矩阵分解在完成数据预处理之后，就可以开始进行矩阵分解了。
具体步骤如下：1.进行LU分解。
LU分解是一种常用的线性代数运算，用于将一个方阵分解成一个下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积。
2.对LU分解结果进行排序。
为了实现高效的并行计算，HPL需要对LU分解结果进行排序，并按顺序存储到内存中。
3.计算逆置指针数组。
逆置指针数组是一种特殊的数据结构，用于保存每个块在内存中的位置信息。
X86平台实现Linpack测试快速执行方法与相关技术
图片简介:本技术特别涉及一种X86平台实现Linpack测试快速执行方法。
该X86平台实现Linpack测试快速执行方法，将测试软件Linpack安装到Samba的共享文件夹中，然后在测试过程中将共享文件夹挂载到X86平台服务器指定位置，不需要安装在测试服务器上就能运行Linpack软件进行测试，且多台服务器可同时进行挂载进行Linpack测试，节省了安装软件的时间，提高了测试效率。
技术要求1.一种X86平台实现Linpack测试快速执行方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）将一台Linux系统安装配置Samba服务，设置共享文件夹；（2）然后在设置的共享文件夹上安装Linpack测试软件，将待测试的服务器与配置的Samba服务器置于同一网段后，将Samba服务共享的文件夹挂载到待测试服务器上；在Samba服务器上多设置几份与上述内容相同的共享文件夹后，就能实现不同的测试服务器同时挂载，同时测试提高测试效率；（3）当有X86平台机器需要进行Linpack测试时，将待测的X86平台的服务器连接到与Samba服务器同一网段，然后将Samba服务器共享的文件夹挂载到X86平台服务器的上，添加程序运行的环境变量，即可运行Linpack程序。
2.根据权利要求1所述的X86平台实现Linpack测试快速执行方法，其特征在于，所述Samba服务器配置文件如下：public = yeswritable = yesvalid users = @kanasadmin users = lucas ##用户名create mask = 0777directory mask = 0777force user = nobodyforce group = nogroupavailable = yesbrowseable = yes[intel] ##共享文件夹名comment = l_cprocpath = /linpack/optpublic = yeswritable = yes。
# 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。
ARM芯片介绍
代表机型：国美飞触1代，山寨VIA平板
【点评】
价格低廉大概是这个方案的唯一优点，不知道国美是怎么忽悠把这个机器卖到999元的......
ARM9 300MHz的主频，自然不用指望有多好的性能，上网都勉勉强强吧。超频的400MHz版本，发热比较大，性能提升又实在有限。
8. 高通QSD8x50
主频：1GHz（Scorpion）
内存：256/512M mDDR，32bit
工艺：65nm
Linpack测试： 7-7.5MFlops（2.1系统）
视频处理：高通QDSP6000。支持720p H.264，但一般只有480p H.264流畅（BP或者MP)，通过软件解码能勉强支持480p多格式流畅。3D加速，Adreno 200（AMD Z430)。
今天，我在上看到一篇文章，对这个问题做出了最详细的回答，不仅介绍了芯片知识，而且还有助于读者分辨和选择适合自己的移动设备。我把它转贴在下面。
==================================
ARM芯片介绍
作者：nbnb001
原文网址：/thread-894970-1-1.html
代表机型：智器Q系列，魅族M8，三星i5700
【点评】
第一代MID，智器Q系列采用的芯片，另外三星i5700也采用了该芯片。
Q系列的RAM有点小，不过得益于民间固件，Android从1.5到2.2都能跑，加上Linux和CE，可玩性挺高。二手的价格又便宜，确实是玩机入门的好选择。
性能★★★☆☆
RK2808的软肋在于采用SDRAM，最大只能支持128MB，对于2.0以上的系统，RAM成为了一个瓶颈。此外缺乏3D加速，也注定了与2.1以上的动态桌面和华丽特效无缘，也无法运行需要使用3D加速的游戏。瑞芯微已经放弃了RK2808 Android 2.1系统的开发。
HPC高性能计算平台Linpack测试手册_以太网络
Linpack测试手册（1）千兆以太网：Step1：安装MPICH2将MPICH2安装包放到/hpc目录下，运行：tar –xvf mpich2-1.0.2p1.tarcd mpich2-1.0.2p1创建MPICH2安装目录：mkdir /hpc/mpich2设置MPICH2安装目录：./configure --prefix=/hpc/mpich2配置完成后makemake install安装完成后退出当前目录进入/root目录编辑环境变量文件cd /rootvi .bashrc在文件最后附加一行PATH="$PATH:/hpc/mpich2/bin"关闭并保存文件，执行命令：source .bashrc检查which mpirun返回/hpc/mpich2/bin/mpirun则mpi安装正常。
下面进行通用作业启动机制配置：修改/root/.mpd.conf文件，内容为secretword=mywordcd /root#vi .mpd.conf文件内容如下SECRETWORD=123456设置文件读取权限和修改时间#touch /root/.mpd.conf#chmod 600 /root/.mpd.confcp ./.mpd.conf /etc/mpd.conf创建主机名称集合文件/root/mpd.hosts#vi mpd.hosts文件内容如下：cn01cn02cn03。
启动MPD进程：命令如下mpd & （单节点启动）或者通过mpdboot启动，命令如下mpdboot –n 16 –f /root/mpd.hosts (16为起动的机器的个数)观看启动机器:mpdtrace （看到所有启动机器的列表则正常）退出用命令：mpdallexitStep2：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：ARCH = testTOPdir = /hpc/hplINCdir = $(TOPdir)/includeBINdir = $(TOPdir)/bin/$(ARCH)LIBdir = $(TOPdir)/lib/$(ARCH)MPdir = /hpc/mpich2MPinc = -I$(MPdir)/includeMPlib = $(MPdir)/lib/libmpich.aLAdir = /hpc/GotoBLASLAlib = $(LAdir)/libgoto.aCC = $(MPdir)/bin/mpiccLINKER = $(MPdir)/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 recursion2 NDIVs1 # 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。
标准Linpack测试详细指南
标准LinPack测试详细指南云计算系统的一个重要作用是向用户提供计算力，评价一个系统的总体计算力的方法就是采用一个统一的测试标准作为评判，现在评判一个系统计算力的方法中最为知名的就是LinPack测试，世界最快500台巨型机系统的排名采用的就是这一标准。
掌握LinPack测试技术对于在云计算时代评判一个云系统的计算力也有着重要意义。
本附录将对LinPack测试技术作详细的介绍。
1．LinPack安装在安装之前，我们需要做一些软件准备，相关的软件及下载地址如下。
（1）Linux平台，最新稳定内核的Linux发行版最佳，可以选择Red hat, Centos等。
（2）MPICH2，这是并行计算的软件，可以点击下面链接下载最新的源码包：/research/projects/mp ich2/downloads/index.php?s=downloads （3）Gotoblas，BLAS库（Basic Linear Algebra Subprograms）是执行向量和矩阵运算的子程序集合，这里我们选择公认性能最好的Gotoblas，最新版可点击下面链接下载（需要注册）：/tacc- projects（4）HPL，LinPack测试的软件，可在点击下面链接下载最新版本：/benchmark/hpl/安装方法和步骤如下。
（1）安装MPICH2，并配置好环境变量，本书前面已作介绍。
（2）进入Linux系统，建议使用root用户，在/root下建立LinPack文件夹，解压下载的Gotoblas和HPL文件到LinPack文件夹下，改名为Gotoblas和hpl。
#tar xvf GotoBLAS-*.tar.gz#mv GotoBLAS-* ~/linpack/Gotoblas#tar xvf hpl-*.tar.gz#mv hpl-* ~/linpack/hpl（3）安装Gotoblas。
进入Gotoblas文件夹，在终端下执行./ quickbuild.64bit（如果你是32位系统，则执行./ quickbuild.31bit）进行快速安装，当然，你也可以依据README里的介绍自定义安装。
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。
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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
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
ห้องสมุดไป่ตู้
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
• 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
天潮集群测试
DSC认证培训体系 • 一、天潮集群Linpack测试
• 二、天潮Iperf测试
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Linpack的安装、调试与优化
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。
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
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
•
第二章 Linpack的优化与运行
•
•
第三章 Linpack测试脚本的使用说明
第四章 天潮集群Linpack测试验收标准
第一章 Linpack的安装与调试
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
#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.
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。
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