Estoy buscando un programa rápido y fácil para estimar FLOPS en mi sistema Linux. Encontré HPL , pero compilarlo está resultando irritante. Todo lo que necesito es una estimación aproximada de los FLOPS, sin necesidad de pasar un día investigando paquetes de referencia e instalando software dependiente. ¿Existe algún programa de este tipo? ¿Sería suficiente escribir un programa en C que multiplique dos flotantes en un bucle?
Respuestas:
La pregunta es ¿qué quieres decir con flops? Si lo único que le importa es cuántas de las operaciones de coma flotante más simples por reloj, probablemente sea el triple de su velocidad de reloj, pero eso es tan insignificante como los bogomips. Algunas operaciones de coma flotante tardan mucho tiempo (dividir, para empezar), sumar y multiplicar suelen ser rápidas (una por unidad de fp por reloj). El siguiente problema es el rendimiento de la memoria, hay una razón por la cual el último CRAY clásico tenía 31 bancos de memoria, en última instancia, el rendimiento de la CPU está limitado por la rapidez con que puede leer y escribir en la memoria, entonces, ¿en qué nivel de almacenamiento en caché encaja su problema? Linpack fue un punto de referencia real una vez, ahora cabe en la memoria caché (L2 si no es L1) y es más un punto de referencia teórico de CPU puro. Y, por supuesto, sus unidades SSE (etc.) también pueden agregar rendimiento de punto flotante.
¿Qué distribución corres?
Esto parecía un buen puntero: 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/ podría ser una forma más fácil de instalar un punto de referencia de flops.
Aún así, me pregunto por qué te importa, ¿para qué lo estás usando? Si solo desea un número sin sentido, sus bogomips de sistemas todavía están ahí en dmesg.
aparentemente hay un paquete de referencia "sysbench" y un comando:
sudo apt-get install sysbench(o brew install sysbenchOS X)
ejecutarlo así:
sysbench --test=cpu --cpu-max-prime=20000 --num-threads=2 run
salida para comparaciones:
total time: 15.3047s
ref: http://www.midwesternmac.com/blogs/jeff-geerling/2013-vps-benchmarks-linode
Para estimaciones aproximadas:
Raspberry Pi 2 : 299.93 * 10 ^ 6 FLOPS ( fuente )
Raspberry Pi 3: 462.07 * 10 ^ 6 FLOPS ( fuente )
cd benchmarks_2017/linux/mkl/benchmarks/linpack./runme_xeon64En un Thinkpad T460p ( CPU Intel i7-6700HQ ), proporciona:
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
Un punto de referencia que se ha utilizado tradicionalmente para medir FLOPS es Linpack. Otro punto de referencia común de FLOPS es Whetstone.
Más información: la entrada de Wikipedia "FLOPS" , la entrada de Whetstone , la entrada de Linpack
Recomiendo encarecidamente la compilación de linpack lista para ejecutar de Intel: http://software.intel.com/en-us/articles/intel-math-kernel-library-linpack-download/
Como menciona el clúster, hemos utilizado la suite HPCC . Se necesita un poco de esfuerzo para configurar y ajustar, pero en nuestro caso el punto no era alardear per se, era parte de los criterios de aceptación para el clúster; alguna evaluación comparativa de rendimiento es vital en mi humilde opinión para garantizar que el hardware funciona como se anuncia, todo está conectado correctamente, etc.
Ahora, si solo quieres un número máximo de FLOPS teórico, ese es fácil. Simplemente consulte un artículo sobre la CPU (por ejemplo, en realworldtech.com o somesuch) para obtener información sobre cuántos DP FLOPS puede hacer un núcleo de CPU por ciclo de reloj (con CPU x86 actuales que normalmente son 4). Entonces, el pico total FLOPS es solo
número de núcleos * FLOPS / ciclo * frecuencia
Luego, para un clúster con red IB, debería poder alcanzar alrededor del 80% de los FLOPS máximos en HPL (que por cierto es uno de los puntos de referencia en HPCC).