Graph500 - Википедия - Graph500
В График500 рейтинг суперкомпьютерных систем, ориентированный на нагрузки с большим объемом данных. Проект анонсирован Международная конференция по суперкомпьютерам в июне 2010 года. Первый список был опубликован на Конференция по суперкомпьютерам ACM / IEEE в ноябре 2010 г. Новые версии списка публикуются два раза в год. Основной показатель производительности, используемый для ранжирования суперкомпьютеров: GTEPS (гига - пройденных краев в секунду ).
Ричард Мерфи из Сандийские национальные лаборатории, говорит, что «цель Graph500 - повысить осведомленность о сложных проблемах с данными» вместо того, чтобы сосредоточиться на компьютерных тестах, таких как HPL (High Performance Linpack), которые TOP500 основан на.[1]
Несмотря на название, в рейтинге было несколько сотен систем, выросших до 174 в июне 2014 года.[2]
Алгоритм и реализация, победившие в чемпионате, опубликованы в статье "Поиск в ширину в экстремальных масштабах на суперкомпьютерах".[3]
Также есть список Green Graph 500, который использует ту же метрику производительности, но сортирует список в соответствии с производительностью на ватт, например Зеленый 500 работает с TOP500 (HPL).
Контрольный показатель
Тест, используемый в Graph500, подвергает нагрузку коммуникационную подсистему системы вместо подсчета чисел с плавающей запятой двойной точности.[1] Он основан на поиске в ширину в большом неориентированном графе (модель Граф Кронекера со средней степенью 16). В тесте есть три вычислительных ядра: первое ядро должно генерировать граф и сжимать его в разреженные структуры CSR или CSC (сжатые разреженные строки / столбцы); второе ядро выполняет параллельный поиск BFS некоторых случайных вершин (64 итерации поиска за запуск); третье ядро выполняет вычисление кратчайших путей из одного источника (SSSP). Определены шесть возможных размеров (шкал) графика: игрушка (226 вершины; 17 ГБ ОЗУ), мини (229; 137 ГБ), малый (232; 1,1 ТБ), средний (236; 17,6 ТБ), большой (239; 140 ТБ), и огромные (242; 1,1 ПБ ОЗУ).[4]
Эталонная реализация теста содержит несколько версий:[5]
- сериал высокого уровня в GNU Octave
- последовательный низкоуровневый в C
- параллельная версия C с использованием OpenMP
- две версии для Cray-XMT
- базовый MPI версия (с функциями MPI-1)
- оптимизированная версия MPI (с MPI-2 односторонние коммуникации)
Стратегия реализации, выигравшая чемпионат на японском компьютере K, описана в.[6]
Рейтинг 10 лучших
2020
На основе руки Фугаку занял первое место в списке.[7]
2016
Согласно выпуску списка за июнь 2016 года:[8]
| Классифицировать | Сайт | Машина (архитектура) | Количество узлов | Количество ядер | Масштаб проблемы | GTEPS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Riken Advanced Institute for Computational Science | K компьютер (Fujitsu обычай) | 82944 | 663552 | 40 | 38621.4 |
| 2 | Национальный суперкомпьютерный центр в Уси | Sunway TaihuLight (NRCPC - Sunway MPP ) | 40768 | 10599680 | 40 | 23755.7 |
| 3 | Национальная лаборатория Лоуренса Ливермора | IBM Sequoia (Синий Джин / Q ) | 98304 | 1572864 | 41 | 23751 |
| 4 | Аргоннская национальная лаборатория | IBM Mira (Синий Джин / Q) | 49152 | 786432 | 40 | 14982 |
| 5 | Forschungszentrum Jülich | JUQUEEN (Blue Gene / Q) | 16384 | 262144 | 38 | 5848 |
| 6 | CINECA | Ферми (Blue Gene / Q) | 8192 | 131072 | 37 | 2567 |
| 7 | Чанша, Китай | Тяньхэ-2 (NUDT обычай) | 8192 | 196608 | 36 | 2061.48 |
| 8 | CNRS / IDRIS-GENCI | Тьюринг (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
| 8 | Совет по науке и технологиям - Лаборатория Дарсбери | Синий Джоуль (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
| 8 | Эдинбургский университет | ДИРАК (Голубой ген / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
| 8 | EDF R&D | Зумброта (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
| 8 | Викторианская инициатива в области наук о жизни в области вычислений | Авока (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
2014
Согласно выпуску списка за июнь 2014 г .:[2]
| Классифицировать | Сайт | Машина (Архитектура) | Количество узлов | Количество ядер | Масштаб проблемы | GTEPS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | RIKEN Advanced Institute for Computational Science | K компьютер (Fujitsu обычай) | 65536 | 524288 | 40 | 17977.1 |
| 2 | Национальная лаборатория Лоуренса Ливермора | IBM Sequoia (Синий Джин / Q ) | 65536 | 1048576 | 40 | 16599 |
| 3 | Аргоннская национальная лаборатория | IBM Mira (Синий Джин / Q) | 49152 | 786432 | 40 | 14328 |
| 4 | Forschungszentrum Jülich | JUQUEEN (Blue Gene / Q) | 16384 | 262144 | 38 | 5848 |
| 5 | CINECA | Ферми (Blue Gene / Q) | 8192 | 131072 | 37 | 2567 |
| 6 | Чанша, Китай | Тяньхэ-2 (NUDT обычай) | 8192 | 196608 | 36 | 2061.48 |
| 7 | CNRS / IDRIS-GENCI | Тьюринг (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
| 7 | Совет по науке и технологиям - Лаборатория Дарсбери | Синий Джоуль (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
| 7 | Эдинбургский университет | ДИРАК (Голубой ген / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
| 7 | EDF R&D | Зумброта (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
| 7 | Викторианская инициатива в области наук о жизни в области вычислений | Авока (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
2013
Согласно выпуску списка за июнь 2013 г .:[9]
| Классифицировать | Сайт | Машина (Архитектура) | Количество узлов | Количество ядер | Масштаб проблемы | GTEPS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Национальная лаборатория Лоуренса Ливермора | IBM Sequoia (Blue Gene / Q) | 65536 | 1048576 | 40 | 15363 |
| 2 | Аргоннская национальная лаборатория | IBM Mira (Blue Gene / Q) | 49152 | 786432 | 40 | 14328 |
| 3 | Forschungszentrum Jülich | JUQUEEN (Blue Gene / Q) | 16384 | 262144 | 38 | 5848 |
| 4 | RIKEN Advanced Institute for Computational Science | Компьютер K (кастом Fujitsu) | 65536 | 524288 | 40 | 5524.12 |
| 5 | CINECA | Ферми (Blue Gene / Q) | 8192 | 131072 | 37 | 2567 |
| 6 | Чанша, Китай | Тяньхэ-2 (NUDT custom) | 8192 | 196608 | 36 | 2061.48 |
| 7 | CNRS / IDRIS-GENCI | Тьюринг (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
| 7 | Совет по науке и технологиям - Лаборатория Дарсбери | Синий Джоуль (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
| 7 | Эдинбургский университет | ДИРАК (Голубой ген / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
| 7 | EDF R&D | Зумброта (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
| 7 | Викторианская инициатива в области наук о жизни | Авока (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
Смотрите также
Рекомендации
- ^ а б Отчет Exascale (15 марта 2012 г.). «Случай для Graph 500 - действительно быстрый или действительно продуктивный? Выберите один». Внутри HPC.
- ^ а б «Архивная копия». Архивировано из оригинал 28 июня 2014 г.. Получено 26 июня, 2014.CS1 maint: заархивированная копия как заголовок (связь)
- ^ Уэно, Коджи; Судзумура, Тойотаро; Маруяма, Наоя; Фудзисава, Кацуки; Мацуока, Сатоши (2016). «Исключительно масштабный поиск в ширину на суперкомпьютерах». Международная конференция IEEE по большим данным (Big Data), 2016 г.. С. 1040–1047. Дои:10.1109 / BigData.2016.7840705. ISBN 978-1-4673-9005-7.
- ^ Оценка производительности Graph500 в крупномасштабной распределенной среде // IEEE IISWC 2011, Остин, Техас; презентация
- ^ "Graph500: адекватный рейтинг" (на русском). Открытые системы # 1 2011.
- ^ Ueno, K .; Судзумура, Т .; Maruyama, N .; Fujisawa, K .; Мацуока, С. (1 декабря 2016 г.). «Исключительно масштабный поиск в ширину на суперкомпьютерах». Международная конференция IEEE по большим данным (Big Data), 2016 г.: 1040–1047. Дои:10.1109 / BigData.2016.7840705. ISBN 978-1-4673-9005-7.
- ^ «Fujitsu и RIKEN заняли первое место в рейтинге Graph500 с суперкомпьютером Fugaku». HPCwire. 23 июня 2020 г.. Получено 8 августа, 2020.
- ^ «Архивная копия». Архивировано из оригинал 24 июня 2016 г.. Получено 6 июля, 2016.CS1 maint: заархивированная копия как заголовок (связь)
- ^ «Архивная копия». Архивировано из оригинал 21 июня 2013 г.. Получено 19 июня, 2013.CS1 maint: заархивированная копия как заголовок (связь)
