Estou procurando um programa rápido e fácil para estimar FLOPS no meu sistema Linux. Encontrei HPL , mas compilá-lo é irritante. Tudo o que preciso é de uma estimativa aproximada dos FLOPS, sem precisar passar um dia pesquisando pacotes de benchmark e instalando software dependente. Existe algum programa desse tipo? Seria suficiente escrever um programa C que multiplica dois carros alegóricos em um loop?
Respostas:
A questão é o que você quer dizer com falhanços? Se tudo o que importa é quantas operações mais simples de ponto flutuante por relógio, provavelmente é 3x a velocidade do relógio, mas isso é tão sem sentido quanto os bogomips. Algumas operações de ponto flutuante demoram muito tempo (dividir, para iniciantes), adicionar e multiplicar são geralmente rápidas (uma por unidade de fp por relógio). O próximo problema é o desempenho da memória; há uma razão para o último CRAY clássico ter 31 bancos de memória; no final, o desempenho da CPU é limitado pela rapidez com que você pode ler e gravar na memória; portanto, em que nível de cache o seu problema se encaixa? O Linpack foi uma referência real uma vez, agora se encaixa no cache (L2, se não L1) e é mais um benchmark teórico puro da CPU. E, é claro, suas unidades SSE (etc) também podem adicionar desempenho de ponto flutuante.
Que distro você executa?
Parecia um bom ponteiro: http://linuxtoolkit.blogspot.com/2009/04/intel-optimized-linpack-benchmark-for.html
http://onemansjourneyintolinux.blogspot.com/2008/12/show-us-yer-flops.html
http://www.phoronix-test-suite.com/ pode ser uma maneira mais fácil de instalar uma referência de fracassos.
Ainda me pergunto por que você se importa, para que está usando? Se você quer apenas um número sem sentido, o bogomips do seu sistema ainda está lá no dmesg.
aparentemente existe um pacote e comando de benchmark "sysbench":
sudo apt-get install sysbench(ou brew install sysbenchOS X)
execute assim:
sysbench --test=cpu --cpu-max-prime=20000 --num-threads=2 run
saída para comparações:
total time: 15.3047s
ref: http://www.midwesternmac.com/blogs/jeff-geerling/2013-vps-benchmarks-linode
Para estimativas aproximadas:
Raspberry Pi 2 : 299,93 * 10 ^ 6 FLOPS ( origem )
Raspberry Pi 3: 462,07 * 10 ^ 6 FLOPS ( origem )
cd benchmarks_2017/linux/mkl/benchmarks/linpack./runme_xeon64Em um Thinkpad T460p ( CPU Intel i7-6700HQ ), ele fornece:
This is a SAMPLE run script for SMP LINPACK. Change it to reflect
the correct number of CPUs/threads, problem input files, etc..
./runme_xeon64: 33: [: -gt: unexpected operator
Mi 21. Dez 11:50:29 CET 2016
Intel(R) Optimized LINPACK Benchmark data
Current date/time: Wed Dec 21 11:50:29 2016
CPU frequency: 3.491 GHz
Number of CPUs: 1
Number of cores: 4
Number of threads: 4
Parameters are set to:
Number of tests: 15
Number of equations to solve (problem size) : 1000 2000 5000 10000 15000 18000 20000 22000 25000 26000 27000 30000 35000 40000 45000
Leading dimension of array : 1000 2000 5008 10000 15000 18008 20016 22008 25000 26000 27000 30000 35000 40000 45000
Number of trials to run : 4 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1
Data alignment value (in Kbytes) : 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 1 1 1 1
Maximum memory requested that can be used=9800701024, at the size=35000
=================== Timing linear equation system solver ===================
Size LDA Align. Time(s) GFlops Residual Residual(norm) Check
1000 1000 4 0.014 46.5838 1.165068e-12 3.973181e-02 pass
1000 1000 4 0.010 64.7319 1.165068e-12 3.973181e-02 pass
1000 1000 4 0.009 77.3583 1.165068e-12 3.973181e-02 pass
1000 1000 4 0.010 67.0096 1.165068e-12 3.973181e-02 pass
2000 2000 4 0.064 83.6177 5.001027e-12 4.350281e-02 pass
2000 2000 4 0.063 84.5568 5.001027e-12 4.350281e-02 pass
5000 5008 4 0.709 117.6800 2.474679e-11 3.450740e-02 pass
5000 5008 4 0.699 119.2350 2.474679e-11 3.450740e-02 pass
10000 10000 4 4.895 136.2439 9.069137e-11 3.197870e-02 pass
10000 10000 4 4.904 135.9888 9.069137e-11 3.197870e-02 pass
15000 15000 4 17.260 130.3870 2.052533e-10 3.232773e-02 pass
15000 15000 4 18.159 123.9303 2.052533e-10 3.232773e-02 pass
18000 18008 4 31.091 125.0738 2.611497e-10 2.859910e-02 pass
18000 18008 4 31.869 122.0215 2.611497e-10 2.859910e-02 pass
20000 20016 4 44.877 118.8622 3.442628e-10 3.047480e-02 pass
20000 20016 4 44.646 119.4762 3.442628e-10 3.047480e-02 pass
22000 22008 4 57.918 122.5811 4.714135e-10 3.452918e-02 pass
22000 22008 4 57.171 124.1816 4.714135e-10 3.452918e-02 pass
25000 25000 4 86.259 120.7747 5.797896e-10 3.297056e-02 pass
25000 25000 4 83.721 124.4356 5.797896e-10 3.297056e-02 pass
26000 26000 4 97.420 120.2906 5.615238e-10 2.952660e-02 pass
26000 26000 4 96.061 121.9924 5.615238e-10 2.952660e-02 pass
27000 27000 4 109.479 119.8722 5.956148e-10 2.904520e-02 pass
30000 30000 1 315.697 57.0225 8.015488e-10 3.159714e-02 pass
35000 35000 1 2421.281 11.8061 1.161127e-09 3.370575e-02 pass
Performance Summary (GFlops)
Size LDA Align. Average Maximal
1000 1000 4 63.9209 77.3583
2000 2000 4 84.0872 84.5568
5000 5008 4 118.4575 119.2350
10000 10000 4 136.1164 136.2439
15000 15000 4 127.1586 130.3870
18000 18008 4 123.5477 125.0738
20000 20016 4 119.1692 119.4762
22000 22008 4 123.3813 124.1816
25000 25000 4 122.6052 124.4356
26000 26000 4 121.1415 121.9924
27000 27000 4 119.8722 119.8722
30000 30000 1 57.0225 57.0225
35000 35000 1 11.8061 11.8061
Residual checks PASSED
End of tests
Done: Mi 21. Dez 12:58:23 CET 2016
Uma referência tradicionalmente usada para medir os FLOPS é o Linpack. Outro parâmetro comum do FLOPS é o Whetstone.
Mais leitura: Entrada "FLOPS" da Wikipedia , entrada Whetstone , entrada Linpack
Eu recomendo a compilação do linpack pronta para executar da Intel: http://software.intel.com/en-us/articles/intel-math-kernel-library-linpack-download/
Como você mencionou o cluster, usamos o conjunto HPCC . É preciso um pouco de esforço para configurar e ajustar, mas, no nosso caso, o ponto não estava se gabando por si só, fazia parte dos critérios de aceitação do cluster; alguns benchmarking de desempenho são essenciais para garantir que o hardware funcione conforme anunciado, tudo esteja corretamente conectado etc.
Agora, se você quer apenas um número FLOPS de pico teórico, esse é fácil. Basta verificar um artigo sobre a CPU (digamos, no realworldtech.com ou algo assim) para obter informações sobre quantos DP FLOPS um núcleo de CPU pode fazer por ciclo de clock (com as atuais CPUs x86 que geralmente são 4). Então o pico total de FLOPS é apenas
número de núcleos * FLOPS / ciclo * frequência
Então, para um cluster com rede IB, você poderá atingir cerca de 80% do pico de FLOPS no HPL (que BTW é um dos parâmetros de referência no HPCC).