Graph500
Graph500 — рейтинг суперкомпьютеров, ориентированный на задачи класса Data intensive. Проект был анонсирован на International Supercomputing Conference в июне 2010, первый список опубликовали на ACM/IEEE Supercomputing Conference в ноябре 2010. Новые версии списка публикуются дважды в год. Основной метрикой в рейтинге является GTEPS (10^9 пройденных дуг в секунду).
Ричард Мерфи из Sandia заявил что целью Graph500 является повышение осведомленности о проблемах больших массивов данных, вместо концентрации на чисто вычислительных характеристиках как в тесте HPL (High Performance Linpack), на котором основан рейтинг Top500.[1]
Несмотря на название, в списке Graph500 присутствует лишь несколько сотен суперкомпьютеров, например, в июне 2014—179 участников[2].
Также существует вариант рейтинга Green Graph 500, который ранжирует системы не по максимальной достигнутой производительности, а по производительности на ватт потребления электроэнергии. Этот вариант был создан по аналогии с Green 500, который использует данные Top500 (тест HPL Linpack).
Тест производительности
Бенчмарк, используемый при составлении Graph500, в большей степени нагружает коммуникационную подсистему компьютера и не зависит от количества исполняемых в секунду операций над числами с плавающей запятой[1]. В его основе лежит поиск в ширину в большом ненаправленном графе (модель графа Kronecker со средним весом вершин 16). Бенчмарк состоит из двух вычислительно сложных частей: в первой происходит генерация графа и его сжатие в разреженные структуры CSR или CSC (Compressed Sparse Row/Column); во второй происходит параллельный BFS-поиск 64 вершин графа, выбранных случайно. Задача определена для шести стандартных размеров графа (Scales): [3]
- игрушечный (toy): 2^26 вершин, 17 ГБ ОЗУ
- мини (mini): 2^29 вершин, 137 ГБ
- маленький (small): 2^32 вершин, 1.1 ТБ
- средний (medium): 2^36 вершин, 17.6 ТБ
- большой (large): 2^39 вершин, 140 ТБ
- огромный (huge): 2^42 вершин, 1.1 ПБ ОЗУ
Референсная реализация бенчмарка содержит несколько версий:[4]
- последовательная высокоуровневая на языке GNU Octave
- последовательная низкоуровневая на Си
- параллельная Си версия с использованием OpenMP
- две версии для Cray XMT
- базовая MPI версия (функции MPI-1)
- оптимизированная MPI версия (односторонние функции из MPI-2)
10 самых производительных компьютеров в тесте Graph 500
2016
На июнь 2016 года:[5]
| Рейтинг | Место | Машина | Узлов | Ядер | Размер (scale) | GTEPS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | RIKEN Advanced Institute for Computational Science | K computer (Fujitsu custom) | 82944 | 663552 | 40 | 38621.4 |
| 2 | National Supercomputing Center in Wuxi | Sunway TaihuLight (NRCPC - Sunway MPP) | 40768 | 10599680 | 40 | 23755.7 |
| 3 | Lawrence Livermore National Laboratory | IBM Sequoia (Blue Gene/Q) | 98304 | 1572864 | 41 | 23751 |
| 4 | Argonne National Laboratory | IBM Mira[англ.] (Blue Gene/Q) | 49152 | 786432 | 40 | 14982 |
| 5 | Forschungszentrum Jülich | JUQUEEN (Blue Gene/Q) | 16384 | 262144 | 38 | 5848 |
| 6 | CINECA[англ.] | Fermi (Blue Gene/Q) | 8192 | 131072 | 37 | 2567 |
| 7 | Чанша, Китай | Tianhe-2 (NUDT custom) | 8192 | 196608 | 36 | 2061.48 |
| 8 | CNRS/IDRIS-GENCI | Turing (Blue Gene/Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
| 8 | Science and Technology Facilities Council - Daresbury Laboratory | Blue Joule (Blue Gene/Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
| 8 | Эдинбургский университет | DIRAC (Blue Gene/Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
| 8 | EDF R&D | Zumbrota (Blue Gene/Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
| 8 | Victorian Life Sciences Computation Initiative[англ.] | Avoca (Blue Gene/Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
2014
На июнь 2014:[2]
| Рейтинг | Место | Машина | Узлов | Ядер | Размер (scale) | GTEPS |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | RIKEN | K computer (разработка Fujitsu) | 65536 | 524288 | 40 | 17977.1 |
| 2 | LLNL | IBM Sequoia (Blue Gene/Q) | 65536 | 1048576 | 40 | 16599 |
| 3 | Аргоннская национальная лаборатория | IBM Mira[англ.] (Blue Gene/Q) | 49152 | 786432 | 40 | 14328 |
| 4 | Исследовательский центр Юлих | JUQUEEN (Blue Gene/Q) | 16384 | 262144 | 38 | 5848 |
| 5 | CINECA[англ.] | Fermi (Blue Gene/Q) | 8192 | 131072 | 37 | 2567 |
| 6 | Национальный суперкомпьютерный центр Китая | Tianhe-2 (разработка NUDT) | 8192 | 196608 | 36 | 2061.48 |
| 7 | CNRS/IDRIS-GENCI | Turing (Blue Gene/Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
| 7 | Science and Technology Facilities Council - Daresbury Laboratory | Blue Joule (Blue Gene/Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
| 7 | Эдинбургский университет | DIRAC (Blue Gene/Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
| 7 | EDF R&D | Zumbrota (Blue Gene/Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
| 7 | Victorian Life Sciences Computation Initiative[англ.] | Avoca (Blue Gene/Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
См. также
Примечания
- ↑ 1,0 1,1 The Exascale Report. The Case for the Graph 500 – Really Fast or Really Productive? Pick One. Inside HPC (15 марта 2012). Архивировано 30 декабря 2012 года.
- ↑ 2,0 2,1 June 2014 | Graph 500 Архивировано 28 июня 2014 года.
- ↑ Performance Evaluation of Graph500 on Large-Scale Distributed Environment // IEEE IISWC 2011, Austin, TX; presentation
- ↑ Graph500: адекватный рейтинг. Открытые Системы №1 2011. Архивировано 30 декабря 2012 года.
- ↑ June 2016 | Graph 500 Архивировано 24 июня 2016 года.
Ссылки
- graph500.org — официальный сайт Graph500
- graph500 2019 complete results Архивная копия от 26 декабря 2019 на Wayback Machine, bfs Архивная копия от 26 ноября 2019 на Wayback Machine, sssp Архивная копия от 26 ноября 2019 на Wayback Machine, green graph 500 Архивная копия от 26 ноября 2019 на Wayback Machine
- Introducing the Graph 500 Архивная копия от 10 августа 2017 на Wayback Machine // Sandia
- The Case for the Graph 500 – Really Fast or Really Productive? Pick One (англ.). inside HPC, The Exascale Report (15 марта 2012). Дата обращения: 2 декабря 2013. Архивировано 30 декабря 2012 года.