Я ищу быструю и простую программу для оценки FLOPS в моей системе Linux. Я нашел HPL , но сборка оказывается раздражающей. Все, что мне нужно, это приблизительная оценка FLOPS, без необходимости тратить день на изучение пакетов тестов и установку зависимого программного обеспечения. Существует ли такая программа? Было бы достаточно написать программу на C, которая умножает два числа в цикле?
Ответы:
Вопрос в том, что вы подразумеваете под флопами? Если все, что вас волнует, это сколько простейших операций с плавающей запятой за такт, это, вероятно, в 3 раза больше вашей тактовой частоты, но это примерно так же бессмысленно, как bogomips. Некоторые операции с плавающей запятой занимают много времени (деление, для начинающих), сложение и умножение обычно бывают быстрыми (по одному на единицу fp за такт). Следующая проблема - производительность памяти, есть причина, по которой в последнем классическом CRAY было 31 банк памяти. В конечном счете, производительность процессора ограничена скоростью чтения и записи в память, так какой уровень кэширования подходит для вашей проблемы? Когда-то Linpack был настоящим эталоном, теперь он помещается в кеш (L2, если не L1) и является скорее чисто теоретическим эталоном CPU. И, конечно, ваши SSE (и т. Д.) Также могут повысить производительность с плавающей запятой.
В каком дистрибутиве вы работаете?
Это выглядело как хороший указатель: 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/ может быть более простым способом установки теста флопа.
И все же я удивляюсь, почему тебя это волнует, для чего ты это используешь? Если вы просто хотите получить бессмысленное число, ваши системные bogomips все еще находятся в dmesg.
по-видимому, есть пакет и команда «sysbench»:
sudo apt-get install sysbench(или brew install sysbenchOS X)
запустите это так:
sysbench --test=cpu --cpu-max-prime=20000 --num-threads=2 run
вывод для сравнения:
total time: 15.3047s
ссылка: http://www.midwesternmac.com/blogs/jeff-geerling/2013-vps-benchmarks-linode
Для приблизительных оценок:
Raspberry Pi 2 : 299,93 * 10 ^ 6 FLOPS ( источник )
Raspberry Pi 3: 462,07 * 10 ^ 6 FLOPS ( источник )
cd benchmarks_2017/linux/mkl/benchmarks/linpack./runme_xeon64На Thinkpad T460p ( процессор Intel i7-6700HQ ) это дает:
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
Одним из эталонов, который традиционно использовался для измерения FLOPS, является Linpack. Другим распространенным эталоном FLOPS является Whetstone.
Больше чтения: Википедия «вьетнамки» запись , точильный запись , Linpack запись
Я настоятельно рекомендую готовую сборку linpack от Intel: http://software.intel.com/en-us/articles/intel-math-kernel-library-linpack-download/
Как вы упомянули кластер, мы использовали пакет HPCC . Требуется немного усилий для настройки и настройки, но в нашем случае эта точка зрения не была хвастливой, она была частью критериев приемлемости для кластера; ИМХО необходим некоторый сравнительный анализ производительности, чтобы гарантировать, что оборудование работает так, как рекламируется, все правильно соединено и т. д.
Теперь, если вы просто хотите получить теоретическое пиковое число FLOPS, это просто. Просто посмотрите статью о процессоре (скажем, на realworldtech.com или что-то подобное), чтобы получить информацию о том, сколько DP FLOPS может сделать ядро процессора за такт (с текущими процессорами x86, которые обычно равны 4). Тогда общий пик FLOPS просто
количество ядер * FLOPS / цикл * частота
Тогда для кластера с сетью IB вы сможете достичь около 80% пикового значения FLOPS в HPL (что, кстати, является одним из эталонов в HPCC).