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  • 该文档是关于英特尔至强处理器LINPACK高级调优的一些方法和实践,是由英特尔技术人员输出的文档,该文档中讲解了一些参数设置和异构节点的测试注意点,欢迎有需要的小伙伴获取。
  • 标准Linpack测试详细指南.pdf标准Linpack测试详细指南.pdf标准Linpack测试详细指南.pdf标准Linpack测试详细指南.pdf
  • linpack benchmark

    2014-09-25 10:17:29
    linpack benchmark c code
  • linpack测试

    2014-12-07 22:34:38
    linpack测试手册,可以看看,参考一下。
  • 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...
  • HPL_GPU:高性能Linpack Benchmark采用了GPU后端版本
  • HPL是高性能计算广泛采用的Linpack测试软件包.针对龙芯38处理器体系结构的特点,为 Linpack中的核心部分――矩阵乘法设计矩阵分块策略,利用龙芯38的cache锁机制将频繁调用的数据分决锁在cache中,从而显著降低...
  • 多核矢量加速器上并行Linpack的实现和优化
  • linpack

    2019-09-14 15:49:51
    The LINPACK Benchmarks are a measure of a system's floating point computing power. Introduced by Jack Dongarra, they measure how fast a computer s...

    The LINPACK Benchmarks are a measure of a system's floating point computing power. Introduced by Jack Dongarra, they measure how fast a computer solves a dense n by n system of linear equations Ax = b, which is a common task in engineering.

    http://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/c_src/linpack_bench/linpack_bench.c

    转载于:https://my.oschina.net/rinehart/blog/142387

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  • Linpack安装、测试与优化,包括HPL安装
  • 如何在AMD Ryzen Threadripper上运行优化的HPL Linpack基准
  • HPL是Linpack Benchmark的并行版本,是高性能并行计算机系统性能评测的标准测试程序,对公正、全面、系统地评价机器的浮点性能具有重要意义。基于一个8节点的PC集群,测试了该集群的Linpack性能。根据实验数据,得出...
  • LINPACK 用户手册

    2012-01-02 17:07:56
    著名算法程序包LINPACK程序包的用户使用手册,pdf格式,英文版
  • 详细的说明了如何配置nvidia gpu卡的编译参数及环境变量设置,linpack GO Go
  • cpu性能测试linpack

    2013-01-25 11:14:32
    linux下cpu性能测试,源代码共享,个人存档使用
  • gpu linpack

    2013-04-08 16:32:31
    linpack 测试的说明文档for gpu
  • 二、单个节点上执行 命令: ./xhpl 结果: ================================================================================ HPLinpack 2.3 -- High-Performance Linpack benchmark -- December 2, 2018 ...

    一、参数解释

    合适的HPL.dat参数设置才能够正常运行以及达到较好的性能。

    HPLinpack benchmark input file
    Innovative Computing Laboratory, University of Tennessee
    HPL.out      output file name (if any)
    8            device out (6=stdout,7=stderr,file)
    1            # of problems sizes (N)
    80000       Ns
    1            # of NBs
    1024         NBs
    0            PMAP process mapping (0=Row-,1=Column-major)
    1           # of process grids (P x Q)
    1           Ps
    1           Qs
    16.0         threshold
    1            # of panel fact
    1        PFACTs (0=left, 1=Crout, 2=Right)
    1            # of recursive stopping criterium
    4          NBMINs (>= 1)
    1            # of panels in recursion
    2            NDIVs
    1            # of recursive panel fact.
    1        RFACTs (0=left, 1=Crout, 2=Right)
    1            # of broadcast
    0            BCASTs (0=1rg,1=1rM,2=2rg,3=2rM,4=Lng,5=LnM)
    1            # of lookahead depth
    2            DEPTHs (>=0)
    2            SWAP (0=bin-exch,1=long,2=mix)
    64           swapping threshold
    0            L1 in (0=transposed,1=no-transposed) form
    0            U  in (0=transposed,1=no-transposed) form
    1            Equilibration (0=no,1=yes)
    8            memory alignment in double (> 0)
    

    1、第1、2行为注释说明行,不需要作修改

    2、第3行说明如果输出文件的话,文件的名字

    3、第4行说明输出结果文件的形式,为“6”时,测试结果输出至标准输出(stdout),为“7”时,测试结果输出至标准错误输出(stderr),为其它值时,测试结果输出至第3行所指定的文件中

    4、第5行说明求解问题(矩阵)的个数,也就是第6行要设置的参数的个数

    5、第6行要设置矩阵的阶,参数值要与第5行的数值相等。网上大多数都说N的值为N×N×8=系统总内存×80%最优

    6、第7行说明求解问题(矩阵)时采用的分块方式的种数,也就是第8行要设置的参数的个数

    7、第8行说明每一种分块的大小。为提高数据的局部性,从而提高整体性能,HPL采用分块矩阵的算法。NB值的选择主要是通过实际测试得到最优值。

    8、第9行是选择处理器阵列是按列的排列方式还是按行的排列方式。

    9、第10-12行说明二维处理器网格(P×Q)。二维处理器网格(P×Q)的要遵循以下几个要求:P×Q=进程数。这是HPL的硬性规定。

    10、其他值采取默认即可。

    二、单个节点上执行

    命令:

    ./xhpl

    结果:

    ================================================================================
    HPLinpack 2.3  --  High-Performance Linpack benchmark  --   December 2, 2018
    Written by A. Petitet and R. Clint Whaley,  Innovative Computing Laboratory, UTK
    Modified by Piotr Luszczek, Innovative Computing Laboratory, UTK
    Modified by Julien Langou, University of Colorado Denver
    ================================================================================
    
    An explanation of the input/output parameters follows:
    T/V    : Wall time / encoded variant.
    N      : The order of the coefficient matrix A.
    NB     : The partitioning blocking factor.
    P      : The number of process rows.
    Q      : The number of process columns.
    Time   : Time in seconds to solve the linear system.
    Gflops : Rate of execution for solving the linear system.
    
    The following parameter values will be used:
    
    N      :   80000 
    NB     :    1024 
    PMAP   : Row-major process mapping
    P      :       1 
    Q      :       1 
    PFACT  :   Crout 
    NBMIN  :       4 
    NDIV   :       2 
    RFACT  :   Crout 
    BCAST  :   1ring 
    DEPTH  :       2 
    SWAP   : Mix (threshold = 64)
    L1     : transposed form
    U      : transposed form
    EQUIL  : yes
    ALIGN  : 8 double precision words
    
    --------------------------------------------------------------------------------
    
    - The matrix A is randomly generated for each test.
    - The following scaled residual check will be computed:
          ||Ax-b||_oo / ( eps * ( || x ||_oo * || A ||_oo + || b ||_oo ) * N )
    - The relative machine precision (eps) is taken to be               1.110223e-16
    - Computational tests pass if scaled residuals are less than                16.0
    
    ================================================================================
    T/V                N    NB     P     Q               Time                 Gflops
    --------------------------------------------------------------------------------
    WR20C2C4       80000  1024     1     1             729.77             4.6774e+02
    HPL_pdgesv() start time Fri Jul 17 09:24:43 2020
    
    HPL_pdgesv() end time   Fri Jul 17 09:36:53 2020
    
    --------------------------------------------------------------------------------
    ||Ax-b||_oo/(eps*(||A||_oo*||x||_oo+||b||_oo)*N)=   2.16389188e-03 ...... PASSED
    ================================================================================
    
    Finished      1 tests with the following results:
                  1 tests completed and passed residual checks,
                  0 tests completed and failed residual checks,
                  0 tests skipped because of illegal input values.
    --------------------------------------------------------------------------------
    
    End of Tests.
    ================================================================================

    三、多个节点执行

    命令:

    第一种方式:
    mpirun -np N xhpl  N为进程数
    
    
    第二种方式:
    mpirun -p4pg <p4file> xhpl  需要自己编写配置文件,p4file指定每个进程在哪个节点运行

     

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  • Linpack安装

    2019-10-07 20:11:31
    安装步骤是照着傻瓜式Linpack安装(Mpich+Openblas+Hpl)CR kongfu_cat来的,因为觉得安装openblas和mpich比别的方法要简单,直接apt-get就行... 然后出现了错误,在make的时候,这样报错: make[2]: /usr/bin/...

    主要是根据另一位博主的文章做的,中间遇到的错误和解决记录一下

    安装步骤是照着 傻瓜式Linpack安装(Mpich+Openblas+Hpl)CR kongfu_cat 来的,因为觉得安装openblas和mpich比别的方法要简单,直接apt-get就行...

    然后出现了错误,在make的时候,这样报错:

    make[2]: /usr/bin/mpif77): Command not found
    Makefile:76: recipe for target 'dexe.grd' failed
    make[2]: *** [dexe.grd] Error 127
    make[2]: 离开目录“/home/u/hpl/hpl-2.3/testing/ptest/Linux_Intel_Nehalem”
    Make.top:64: recipe for target 'build_tst' failed
    make[1]: *** [build_tst] Error 2
    make[1]: 离开目录“/home/u/hpl/hpl-2.3”
    Makefile:72: recipe for target 'build' failed
    make: *** [build] Error 2
     

    中间意识到自己的cpu架构或许不一样,用命令cat /proc/cpuinfo查了一下是intel core,就把里面路径的 Nehalem改成了Core。

     sudo make arch=Linux_Intel_Core还是报错,但是有新的报错了:

    gfortran: error: /usr/lib/openblas-base/libblas.a: 没有那个文件或目录
    gfortran: error: /usr/lib/openblas-base/libblas.so: 没有那个文件或目录

    于是打开文件夹发现lib下根本就没有openblas-base,于是自己跑去找openblas在哪,最后找到了:(快瞎了真的)

    root@u-VirtualBox:/usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas# ls *
    libblas.a  libblas.so  libblas.so.3  liblapack.a  liblapack.so  liblapack.so.3


    然后就替换了make文件里面关于openblas的路径:

    LAdir        = /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas
    LAinc        =
    LAlib        = $(LAdir)/libblas.a $(LAdir)/libblas.so

    再重新make一遍最后就能看见hpl.dat和xhpl啦。

     

    展开全文
  • linpack测试计算性能工具环境搭建及测试文档。安装工具包,文档,测试报告。一应俱全。
  • 搭建Linpack

    2018-06-09 16:20:00
    :TOPdir = /home/liubiyongge/linpack/hpl-2.2 ##liubiyongg 改为你用户名这个是为了指明 hpl-2.2 位置 MPdir = /home/liubiyongge/mpich-install   ## 指明 mpich 安装目录 MPinc = -I$(MPdir)/...

     环境:vmware workstation14 + centos7(linux基本都可以)

    一.开始安装mpich

    1. 解决依赖gcc gcc-gfortran

                sudo yum install gcc

                sudo yum install gcc-gfortran

     

    2.下载MPICH2,这是个并行计算的软件,可以到http://www.mcs.anl.gov/research/projects/mpich2/downloads/index.php?s=downloads下载最新的源码包

    我的下载http://www.mpich.org/static/downloads/3.2.1/mpich-3.2.1.tar.gz

     

    3.

    mkdir ~/linpack   ##目的是把linpack安装文件放到一起

    tar -zvfx mpich-3.2.1.tar.gz##进入含有该包的目录

    mv mpich-3.2.1.tar.gz ~/linpack

    mkdir ~/mpich-install ##安装mpich的准备目录,确保为空

    cd ~/linpack/mpich-3.2.1

    ./configure --prefix=/home/liubiyongge/mpich-install 2>&1 | tee c.txt ##liubiyongge该你自己用户名

    make 2>&1 | tee m.txt

    This step should succeed if there were no problems with the

        preceding step. Check file m.txt. If there were problems, do a

    "make clean" and then run make again with V=1.

    make V=1 2>&1 | tee m.txt

    make install 2>&1 | tee m.txt

    查看mpich-install中生成文件,如果没有进入mpich-3.2.1,

         make clean 重复./coonfigure之后动作

     

    PATH=/home/[USERNAME]/mpich-install/bin:$PATH ; export PATH

    #把这个路径加入到path

    which mpicc

    which mpiexec

    看是否加入成功

     

    若能出现正确路径名称,这说明安装成功。(注意!直接在Terminal中添加PATH路径会出现一个小问题,就是计算机重启后要重新添加路径,不然mpicc和mpiexec无法执行。)

    在安装包中,官方还给出了一个例子供我们测试,都已经编译好了,在/mpich-3.2.1/examples目录下,编译后的文件名称为cpi,是并行计算ππ的值。将目录切换到examples目录下,并运行代码:

    cd examples

    mpiexec -n 5 ./cpi

    得到的结果如下所示: 

     

     

    .

    下载GotoBLAS2-1.13.tar.gz

    https://www.tacc.utexas.edu/documents/1084364/1087496/GotoBLAS2-1.13.tar.gz/b58aeb8c-9d8d-4ec2-b5f1-5a5843b4d47b

     

    tar -zxvf GotoBLAS2-1.13.tar.gz ##进入含有该包的目录

    mv GotoBLAS2 ~/libnpack

    cd  ~/linpack/GotoBLAS2

    GotoBLAS2目录里的f_check源码有问题,把它的第298行改为:

    print MAKEFILE "FEXTRALIB=$linker_L -lgfortran -lm -lquadmath -lm $linker_a\n";

     

    make BINARY=64 TARGET=NEHALEM #注意此时PC要保持联网,会自动下载Lapack

     

     

    三.下载hpl

    http://www.netlib.org/benchmark/hpl/ 

    tar -zxvf hpl-2.2.tar.gz 

    mv hpl-2.2 ~/linpack/

    cd ~/linpack/hpl-2.2

     

    然后进入hpl-2.2顶层目录的目录,将setup里面的Make.Linux_PII_FBLAS复制到hpl目录,然后编辑Make.Linux_PII_FBLAS。

    改动如下

    :TOPdir       = /home/liubiyongge/linpack/hpl-2.2 ##liubiyongg改为你用户名这个是为了指明hpl-2.2位置

    MPdir        = /home/liubiyongge/mpich-install 

    ##指明mpich安装目录

    MPinc        = -I$(MPdir)/include

    MPlib        = $(MPdir)/lib/libmpi.so

    ##这个改是因为源目录中没有libmpich.a 改为libmpi.so

    LAdir        = /home/liubiyongge/linpack/GotoBLAS2

    LAinc        =

    LAlib        = $(LAdir)/libgoto2.a $(LAdir)/libgoto2.so

    同上

    CC           = /home/liubiyongge/mpich-install/bin/mpicc

    #改编译器为mpicc

    LINKER       = /home/liubiyongge/mpich-install/bin/mpif77

    #改编译器为mpif77

    make  arch=Linux_PII_FBLAS

    如果没问题,在hpl/bin/中会生成一个Linux_PII_FBLAS文件夹,如果有错,那么应该是你的arch没有改对吧,实在不行就联系我,liubiyongge@163.com

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/liubiyonge/p/9159875.html

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  • 现在有一台Ubuntu和一台Centos的服务器,NFS已经配置好了,两台机器都装有CUDA,如何用多节点GPU测试Linpack

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