График500 - Graph500 - Wikipedia

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]

КлассифицироватьСайтМашина (архитектура)Количество узловКоличество ядерМасштаб проблемыGTEPS
1Riken Advanced Institute for Computational ScienceK компьютер (Fujitsu обычай)829446635524038621.4
2Национальный суперкомпьютерный центр в УсиSunway TaihuLight (NRCPC - Sunway MPP )40768105996804023755.7
3Национальная лаборатория Лоуренса ЛивермораIBM Sequoia (Синий Джин / Q )9830415728644123751
4Аргоннская национальная лабораторияIBM Mira (Синий Джин / Q)491527864324014982
5Forschungszentrum JülichJUQUEEN (Blue Gene / Q)16384262144385848
6CINECAФерми (Blue Gene / Q)8192131072372567
7Чанша, КитайТяньхэ-2 (NUDT обычай)8192196608362061.48
8CNRS / IDRIS-GENCIТьюринг (Blue Gene / Q)409665536361427
8Совет по науке и технологиям - Лаборатория ДарсбериСиний Джоуль (Blue Gene / Q)409665536361427
8Эдинбургский университетДИРАК (Голубой ген / Q)409665536361427
8EDF R&DЗумброта (Blue Gene / Q)409665536361427
8Викторианская инициатива в области наук о жизни в области вычисленийАвока (Blue Gene / Q)409665536361427

2014

Согласно выпуску списка за июнь 2014 г .:[2]

КлассифицироватьСайтМашина (Архитектура)Количество узловКоличество ядерМасштаб проблемыGTEPS
1RIKEN Advanced Institute for Computational ScienceK компьютер (Fujitsu обычай)655365242884017977.1
2Национальная лаборатория Лоуренса ЛивермораIBM Sequoia (Синий Джин / Q )6553610485764016599
3Аргоннская национальная лабораторияIBM Mira (Синий Джин / Q)491527864324014328
4Forschungszentrum JülichJUQUEEN (Blue Gene / Q)16384262144385848
5CINECAФерми (Blue Gene / Q)8192131072372567
6Чанша, КитайТяньхэ-2 (NUDT обычай)8192196608362061.48
7CNRS / IDRIS-GENCIТьюринг (Blue Gene / Q)409665536361427
7Совет по науке и технологиям - Лаборатория ДарсбериСиний Джоуль (Blue Gene / Q)409665536361427
7Эдинбургский университетДИРАК (Голубой ген / Q)409665536361427
7EDF R&DЗумброта (Blue Gene / Q)409665536361427
7Викторианская инициатива в области наук о жизни в области вычисленийАвока (Blue Gene / Q)409665536361427

2013

Согласно выпуску списка за июнь 2013 г .:[9]

КлассифицироватьСайтМашина (Архитектура)Количество узловКоличество ядерМасштаб проблемыGTEPS
1Национальная лаборатория Лоуренса ЛивермораIBM Sequoia (Blue Gene / Q)6553610485764015363
2Аргоннская национальная лабораторияIBM Mira (Blue Gene / Q)491527864324014328
3Forschungszentrum JülichJUQUEEN (Blue Gene / Q)16384262144385848
4RIKEN Advanced Institute for Computational ScienceКомпьютер K (кастом Fujitsu)65536524288405524.12
5CINECAФерми (Blue Gene / Q)8192131072372567
6Чанша, КитайТяньхэ-2 (NUDT custom)8192196608362061.48
7CNRS / IDRIS-GENCIТьюринг (Blue Gene / Q)409665536361427
7Совет по науке и технологиям - Лаборатория ДарсбериСиний Джоуль (Blue Gene / Q)409665536361427
7Эдинбургский университетДИРАК (Голубой ген / Q)409665536361427
7EDF R&DЗумброта (Blue Gene / Q)409665536361427
7Викторианская инициатива в области наук о жизниАвока (Blue Gene / Q)409665536361427

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б Отчет Exascale (15 марта 2012 г.). «Случай для Graph 500 - действительно быстрый или действительно продуктивный? Выберите один». Внутри HPC.
  2. ^ а б «Архивная копия». Архивировано из оригинал 28 июня 2014 г.. Получено 26 июня, 2014.CS1 maint: заархивированная копия как заголовок (связь)
  3. ^ 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.
  4. ^ Оценка производительности Graph500 в крупномасштабной распределенной среде // IEEE IISWC 2011, Остин, Техас; презентация
  5. ^ "Graph500: адекватный рейтинг" (на русском). Открытые системы # 1 2011.
  6. ^ 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.
  7. ^ «Fujitsu и RIKEN заняли первое место в рейтинге Graph500 с суперкомпьютером Fugaku». HPCwire. 23 июня 2020 г.. Получено 8 августа, 2020.
  8. ^ «Архивная копия». Архивировано из оригинал 24 июня 2016 г.. Получено 6 июля, 2016.CS1 maint: заархивированная копия как заголовок (связь)
  9. ^ «Архивная копия». Архивировано из оригинал 21 июня 2013 г.. Получено 19 июня, 2013.CS1 maint: заархивированная копия как заголовок (связь)

внешняя ссылка