Linpack的安装、测试与优化汇总
实验4--linpack
《系统结构》实验4准备知识（自学）一、HPL与High Performance Linpack目的与要求：使学生掌握Linpack和hpl的背景知识主要内容：1、Linpack背景及内容（1）背景介绍LINPACK全名Linear Equations Package，是近年来较为常用的一种计算机系统性能测试的线性方程程序包，内容包括求解稠密矩阵运算，带状的线性方程，求解最小平方问题以及其它各种矩阵运算。
它最早由来自Tennessee 大学的超级计算专家Jack Dongarra提出。
程序用FORTRAN编写，在此基础上还有C，JAVA等版本。
Linpack使用线性代数方程组，利用选主元高斯消去法在分布式内存计算机上按双精度(64 bits)算法，测量求解稠密线性方程组所需的时间。
Linpack的结果按每秒浮点运算次数（flops）表示。
第一个Linpack测试报告出现在1979年的Linpack用户手册上，最初LINPACK包并不是要制订一个测试计算机性能的统一标准，而是提供了一些很常用的计算方法的实现程序，但是由于这一程序包被广泛使用，就为通过Linpack 例程来比较不同计算机的性能提供了可能，从而发展出一套完整的Linpack 测试标准。
（2）测试标准的内容LINPACK标准可以解决的问题有：1) 各种矩阵分解(Matrix factorization)，如LU分解，Cholesky分解， Schur，Gauss 分解，SVD分解，QR分解，generalized Schur分解等2) 矢量运算（Vector operation），如Copy，Add，scalar multiple，Interchange3) 存储模式（Storage Modes），如full，banded，symmetricLinpack原始版本的问题规模为100×100的矩阵，目前的Linpack测试分成三个层次的问题规模和优化选择：---- 100×100的矩阵在该测试中，不允许对Linpack测试程序进行任何修改，哪怕是注释行。
Sqrt5的Linpack的配置“私房菜”
Sqrt5的Linpack的配置“私房菜”最近大家都在全力配置Linpack，因为对Linux操作系统不熟悉的关系，有很多同学吐槽说配的快吐了……大家这几天辛苦了！那么下面我在你们的提供给我的信息上简单的说一下我的心得体会，还有怎么配置Linpack吧！一、基础知识首先，想要配置Linpack要先下载HPL，什么是HPL呢？HPL就是High Performance Linpack 的简称，中文名是高度并行计算基准测试，而要安装HPL，则需要mpi最重要一种实现方式mpich和BLAS的一个实现GotoBLAS2，MPI大家都有所了解了，那么什么是BLAS呢？BLAS 是Basic Linear Algebra Subprograms的简称，也就是基础线性代数程序集的意思，它是一个应用程序接口（API）标准，用以规范发布基础线性代数操作的数值库（如矢量或矩阵乘法）。
然后我们再稍微了解一下有关Linux的一些内容。
1、Linux是一个基于文件的操作系统，简单的说，只要文件在，就什么都在，就好象“人在塔在，德玛西亚”的那种概念；2、因为是文件操作系统，所以文件夹的使用非常分明，别的文件夹就不多说了，系统管理员装的软件一般是放到/usr/local/下的，所以咱们把这几个软件都放到这个目录下就行，值得说的是usr可不是user的简称，而是Unix System Resource的英文简称，也就是咱们的资源文件；3、这个系统的权限等级十分分明，而权限最大的就是root账户，可以把root看作是天神，root甚至可以把自己给消灭，所以很多情况需要进入root权限去配置；4、大家都知道用户不能和硬件直接交流，但是用户可以和操作系统交流，给操作系统指令，我们用的以RPM套件管理为主的RHEL、Fedora、SuSE、CentOS系统上本身带有的就是bash这样的一个shell，所以以后要是有学习资料的话，看清楚用的是什么shell；5、在bash中就有一个类似于普通编程语言的东西，就是变量，变量的赋值也很简单，就是A=B，那么A就代表B的意思了。
# 如何做Linpack测试及性能优化
三、性能调优初步
作性能优化涉及的面很多，也很复杂，而且永无止境。对于不同的应用程序，优化的 方法会有一些区别。我这里只阐述 Linpack 测试中一些性能优化方法，对于大型机群系统 的 Linpack 测试可参见我写的论文《大规模 Linux 机群系统的 Linpack 测试研究》 。这些优 化方法不仅在 Linpack 测试有用，也可作为其它应用程序性能优化的参考。希望对大家有 一些参考价值。 注： 我一般采用的系统为基于 Opteron 和 Xeon 的两路或四路 SMP 机群系统， 所以下面 给出的一些经验值主要是我在上述系统中的一些测试经验，对于其它体系结构的 HPC 系统 不一定适用，如 PVP、大型 SMP、NUMA 等等。
||Ax-b||_oo / ( eps * ||A||_oo * ||x||_oo ) ====================================================
上面是我们在曙光 4000A Linpack 测试的最终结果。测试耗时 31972.21 秒＝8 小时 52 分 52 秒，实测浮点峰值为 8061Gflops＝8.061 万亿次/秒。
============================================================================ T/V WC23C2C4 N 728480 NB 232 P 32 * N * ||x||_1 Q 80 ) = ) = Time 31972.21 Gflops 8.061e+03 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------||Ax-b||_oo / ( eps * ||A||_1 ||Ax-b||_oo / ( eps * ||A||_1 0.0028792 ...... PASSED 0.0015927 ...... PASSED 0.0002556 ...... PASSED
一个实用高性能PC集群的Linpack测试与分析-4
（2）
把式（1）中右下角部分矩阵仍记为 ABR ，下面对 ABR 继续 进行列主元 LU 分解，其步骤如下：
T把 ABR 划分为如下形式：
ABR =（ aB1 I AB2 ）
＠找到 aB1 中绝对值最大的元素及所在行，假设为 k，得到
主元和置换矩阵 P +1 。
＠作变换 P + 1 A，实际上是对（ ABL I ABR ）的第一行和主元
InteI PI 2. 53GB
C 编译器
Gcc ver 3. 0
1GB
MPI
LamMPI 6. 5. 6
100M 以太网
BLAS ATLAS 3. 4. （2 PI优化）
RedHat LinuX / 26
单节点 2. 53GfIop / s，8 节点 20. 24GfIop / s
文献标识码：A
文章编号：1001- 3695（2004）09- 0183- 02
HPL Benchmarking and Anaiysis of a Reai High Performance PC Ciuster
XIAO Ming- wang，XU Jian，CHE Yong- gang，WANG Zheng- hua
T用前面的算法分解 A11 得到 A11 = L11 U11 ，同时得到 A21 的更新，仍记为 A21 。
＠解右端下三角线性代数方程组 L11 U11 = A12 ，仍把 U12 记 为 A12 。
＠计算 ABR = ABR - A21 A12 。 ＠此 时 ABR 为（ m - X b ）X（ n - X b ）阶 矩 阵，若 min（ m - X b，n - X b）> 1，则重复前面的步骤，否则结束。
4_linpack实验
Linpack是国际上最流行的用于测试高性能计算机系统浮点性能的benchmark。
通过对高性能计算机采用高斯消元法求解一元N次稠密线性代数方程组的测试，评价高性能计算机的浮点性能。
测试包括三类，Linpack100、Linpack1000和HPL 。
HPL即High Performance Linpack，也叫高度并行计算基准测试。
至目前为止，LINPACK 还是广泛地应用于解各种数学和工程问题。
也由于它高效率的运算，使得其它几种数学软件例如IMSL、MA TLAB 纷纷加以引用来处理矩阵问题，所以足见其在科学计算上有举足轻重的地位。
如何运行linpack：1.编译器的选择Gcc免费，通用，功能强大这里使用全安装方式下RedHat操作系统自带的GNU编译器。
2.mpi的选择Openmpi-1.2.4支持mpi2.0,功能强大，灵活，支持infiniband，效率高使用rsh或ssh可以自由切换，路径可以自己标志，编译器也可以改，一个版本支持多种通讯方式Openmpi安装过程因为默认的openmpi编译出来的库为动态库，所有要设置LD_LIBRARY_PA TH变量，如果想要不设，在编译openmpi时加上--disable-shared --enable-static 选项编辑/etc/profile,在文件的最后面加上蓝线区域内的内容，然后source一下，使更改生效。
输入which mpirun 出现如下信息，则说明环境已搭建成功。
库的安装库的选择一般认为gotoblas库（基本线性代数子方程）比较好，所以在这里我们就选用gotoblas 库。
当前所用机器为amd平台的机器，所以我们就直接选用gotoblas-1.26下面是具体的安装过程：修改make.rule文件。
将下面的蓝色行前面的#去掉，保存，退出。
Make生成库文件也可以直接运行gotoblas目录下的quickbuild.64bit文件来生成库文件。
Linpack测试综述
Linpack测试概述1引言近些年随着计算机软硬件技术的提高，尤其是网络部件性能的提高，集群技术得到不断的发展。
传统的PVP（Parallel Vector Processor）超级计算机以及MPP（Massively Parallel Processing)的成本很容易达到几千万美元，与此相比，具有相同峰值性能的机群价格则要低1到2个数量级。
机群大量采用商品化部件，它们的性能和价格遵循Moore定律，从而使机群的性能/成本比的增长速率远快于PVP和MPP。
在实际应用中，人们越来越发现峰值性能不能用作衡量计算机系统的指标, 从而开始开发各种测试程序来确定系统的实际性能。
计算峰值或者浮点计算峰值是指计算机每秒钟能完成的浮点计算最大次数，包括理论浮点峰值和实测浮点峰值。
理论浮点峰值是该计算机理论上能达到的每秒钟能完成浮点计算最大次数，它主要是由CPU的主频决定的。
计算公式为：理论浮点峰值＝CPU 主频×CPU 每个时钟周期执行浮点运算的次数×系统中CPU 数。
实测浮点峰值是指Linpack 值，是在这台机器上运行Linpack 测试程序，通过各种调优方法得到的最优的测试结果。
在实际程序运行中，几乎不可能达到实测浮点峰值，更不用说理论浮点峰值了。
这两个值只是作为衡量机器性能的一个指标。
Linpack已经成为国际上最流行的用于测试高性能计算机系统浮点性能的benchmark。
通过利用高性能计算机，用高斯消元法求解一元N次稠密线性代数方程组的测试，评价高性能计算机的浮点性能。
当前，用于科学与工程计算的集群系统在国内外得到愈来愈广泛的应用。
对集群系统进行Linpack性能测试一方面有助于考察系统的实际计算能力，另一方面可以通过测试找出系统的性能瓶颈从而对系统进行有针对性的改进。
2 Linpack测试程序简介LINPACK是线性系统软件包(Linear system package) 的缩写，主要开始于 1974 年4月，美国Argonne 国家实验室应用数学所主任 Jim Pool，在一系列非正式的讨论会中评估，建立一套专门解线性系统问题之数学软件的可能性。
linux linpack的用法 -回复
linux linpack的用法-回复Linux Linpack是一个用于测量Linux系统性能的基准测试工具。
它主要用于评估计算机的线性代数性能，特别是用于测量高性能计算（HPC）集群的性能。
本文将详细介绍Linux Linpack的用法，从下载、安装、配置、运行等方面进行逐步回答。
一、下载：首先，我们需要从官方网站或合适的开源软件库下载Linux Linpack的安装包。
最常用的版本是Intel Linpack，它在Intel官方网站上可以找到，并可免费下载。
下载后，我们将获得一个压缩文件，其中包含了编译好的可执行文件和相关库文件。
二、安装：解压下载的压缩文件后，我们可以看到一些文件和文件夹，其中最重要的是可执行文件“runme_xeon64”。
在安装之前，确保系统中已经安装了必要的依赖库，如BLAS（Basic Linear Algebra Subprograms）和LAPACK（Linear Algebra PACKage）。
这些库通常可以从软件库中获取。
然后，使用命令行进入解压后的目录，并运行以下命令行命令完成编译和安装：makemake lininput编译完成后，我们就可以进入下一步–配置。
三、配置：在运行Linux Linpack之前，我们需要进行一些配置。
首先，我们需要创建一个输入文件来指定测试的参数。
我们可以使用提供的示例文件“input_xeon64”进行参考，根据实际情况进行修改。
例如，我们可以调整矩阵的维度、数据类型和运行时间等参数。
当我们完成修改后，将输入文件重命名为“input.txt”。
其次，我们需要配置一些环境变量来指定Linpack的运行参数。
在命令行中使用以下命令配置环境变量：export OMP_NUM_THREADS=（线程数）export KMP_STACKSIZE=（堆栈大小）其中，线程数是指测试中使用的线程数量，堆栈大小是指每个线程所需的堆栈大小。
linux linpack的用法
linux linpack的用法Linux Linpack是一个基准测试工具，用于评估计算机在解线性方程组时的性能。
它基于High Performance Linpack（HPL）算法，通过执行大量计算来测试计算机的处理能力和内存系统的性能。
准确使用Linux Linpack的步骤如下：1.下载和安装Linpack软件包：可以从官方网站或其他可靠的资源下载Linpack软件包，然后按照提供的说明进行安装。
2.编译Linpack软件包：在下载和解压软件包后，使用提供的编译选项编译Linpack。
这将生成可执行文件以及用于运行测试的输入文件。
3.准备输入文件：在运行测试之前，需要编辑输入文件以指定测试所需的参数。
这些参数包括矩阵的维度、运行的线程数等。
输入文件的具体格式可以在Linpack文档中找到。
4.运行测试：使用生成的可执行文件和准备好的输入文件运行Linpack测试。
运行命令可以通过在终端中输入可执行文件的路径和输入文件的路径来完成。
5.分析结果：当测试完成后，会生成一个输出文件，其中包含了测试的结果。
可以使用文本编辑器或其他适当的工具来打开输出文件，并分析其中的结果。
主要关注的指标包括计算性能（如每秒浮点操作数）和内存性能。
除了上述基本步骤，还可以根据具体需求进行一些拓展使用：1.多节点测试：Linpack也可以在多个计算节点上运行，以评估分布式计算环境的性能。
2.参数优化：可以通过修改输入文件中的参数来测试不同的情况和配置。
例如，可以尝试不同的线程数、矩阵维度等。
3.运行脚本：可以编写脚本来自动化运行Linpack测试，以便进行大规模、批量的性能测试。
需要注意的是，Linpack测试会使用大量的计算资源和内存，可能会导致系统负载较高，请确保在适当的环境下运行测试，并且备份重要数据，以防测试过程中出现意外情况。
linpack测试软件安装
Linpack安装过程Linpack安装在安装之前，我们需要做一些软件准备，相关的软件及下载地址如下。
（1）Linux平台，最新稳定内核的Linux发行版最佳，可以选择Red hat, Centos等。
（2）MPICH2，这是个并行计算的软件，可以到/research/projects/mp ich2/downloads/index.php?s=downloads 下载最新的源码包。
（3）Gotoblas，BLAS库（Basic Linear Algebra Subprograms）是执行向量和矩阵运算的子程序集合，这里我们选择公认性能最好的Gotoblas，最新版可到/tacc- projects/下载，需要注册。
（4）HPL，linpack测试的软件，可在/benchmark/hpl/下载最新版本。
一、Mpich2的安装过程1、解压软件包tarzxvf mpich2-1.1.1p1.tar.gz cd mpich2-1.1.1p1指定目录编译./configure --prefix=/root/linpack/mpi --with-pm=smpd --enable-f77makemake install2、配置环境变量vim ~/.bashrcPATH="$PATH:/usr/local/mpi/bin"source .bashrc 3、测试环境变量whichsmpdwhichmpiccwhichmpiexecwhichmpirun下面这两部据说在测试时需要输入密码，但是不知道为什么这个密码没有生效。
4、修改/root/.mpd.confsecretword=mywordchmod 600 /root/.mpd.conf5、修改/etc/mpd.confsecretword=mywordchmod 600 /etc/mpd.conf6、测试mpich2的进程smpd是否启动[root@LG01 linpack]# whichsmpd/root/linpack/mpi/bin/smpd[root@LG01 linpack]# smpd –s[root@LG01 linpack]# ps -ef | grepsmpd测试mpi是否启动[root@LG01 linpack]#mpiexec -n 1 hostname二、Gotoblas，BLAS库（Basic Linear Algebra Subprograms）是执行向量和矩阵运算的子程序集合，这里我们选择公认性能最好的Gotoblas GotoBLAS2-1.13_bsd.tar.gz#tar -xzvf GotoBLAS2-1.13_bsd.tar.gz#cd GotoBLAS2#viMakefile.rule改四个地方，标注为（# modified）的行：## Beginning of user configuration## This library's versionVERSION = 1.13# You can specify the target architecture, otherwise it's# automatically detected.TARGET = PENRYN NEHALEM# If you want to support multiple architecture in one binary# DYNAMIC_ARCH = 1# C compiler including binary type(32bit / 64bit). Default is gcc.# Don't use Intel Compiler or PGI, it won't generate right codes as I expect.CC = gcc # modified (设置C编译器）# Fortran compiler. Default is g77.FC = gfortran # modified (设置fortran编译器）# Even you can specify cross compiler# CC = x86_64-w64-mingw32-gcc# FC = x86_64-w64-mingw32-gfortran# If you need 32bit binary, define BINARY=32, otherwise define BINARY=64 BINARY=64 # modified (64为linux操作系统）# About threaded BLAS. It will be automatically detected if you don't# specify it.# For force setting for single threaded, specify USE_THREAD = 0# For force setting for multi threaded, specify USE_THREAD = 1# USE_THREAD = 0# If you're going to use this library with OpenMP, please comment it in.# USE_OPENMP = 1# You can define maximum number of threads. Basically it should be# less than actual number of cores. If you don't specify one, it's# automatically detected by the the script.NUM_THREADS = 1 # modified (单线程运行，可以根据需要配成多线程）# If you don't need CBLAS interface, please comment it in.# NO_CBLAS = 1# If you want to use legacy threaded Level 3 implementation.# USE_SIMPLE_THREADED_LEVEL3 = 1# If you want to drive whole 64bit region by BLAS. Not all Fortran# compiler supports this. It's safe to keep comment it out if you# are not sure(equivalent to "-i8" option).# INTERFACE64 = 1# Unfortunately most of kernel won't give us high quality buffer.# BLAS tries to find the best region before entering main function,# but it will consume time. If you don't like it, you can disable one.# NO_WARMUP = 1# If you want to disable CPU/Memory affinity on Linux.# NO_AFFINITY = 1# If you would like to know minute performance report of GotoBLAS.# FUNCTION_PROFILE = 1# Support for IEEE quad precision(it's *real* REAL*16)( under testing)# QUAD_PRECISION = 1# Theads are still working for a while after finishing BLAS operation# to reduce thread activate/deactivate overhead. You can determine# time out to improve performance. This number should be from 4 to 30 # which corresponds to (1 << n) cycles. For example, if you set to 26,# thread will be running for (1 << 26) cycles(about 25ms on 3.0GHz# system). Also you can control this mumber by GOTO_THREAD_TIMEOUT# CCOMMON_OPT += -DTHREAD_TIMEOUT=26# Using special device driver for mapping physically contigous memory# to the user space. If bigphysarea is enabled, it will use it.# DEVICEDRIVER_ALLOCATION = 1# If you need to synchronize FP CSR between threads (for x86/x86_64 only).# CONSISTENT_FPCSR = 1# If you need santy check by comparing reference BLAS. It'll be very# slow (Not implemented yet).# SANITY_CHECK = 1# Common Optimization Flag; -O2 is enough.COMMON_OPT += -O2# Profiling flagsCOMMON_PROF = -pg## End of user configuration#进入目录执行：./quickbuild.64bit若出现如下：../kernel/x86_64/gemm_ncopy_4.S:192: Error: undefined symbol `RPREFETCHSIZE' in operation ../kernel/x86_64/gemm_ncopy_4.S:193: Error: undefined symbol `RPREFETCHSIZE' in operation ../kernel/x86_64/gemm_ncopy_4.S:194: Error: undefined symbol `RPREFETCHSIZE' in operation ../kernel/x86_64/gemm_ncopy_4.S:195: Error: undefined symbol `RPREFETCHSIZE' in operation则执行：gmake cleanmake BINARY=64 TARGET=NEHALEM出现以上错误的原因为，cpu太新，配置文件不识别，需要重新指定一下CPU类型三、安装HPL。
Linpack的安装、测试与优化
Linpack的安装调试、优化目录一．Linpack的安装与调试 (2)1.编译器的安装 (2)2.并行环境MPI的安装 (2)3.数学库的安装 (3)4.HPL的安装 (3)二．Linpack的优化与运行 (5)1.HPL.dat中参数的优化 (5)2.xhpl运行的方式 (5)3.查看分析结果 (6)一．Linpack的安装与调试Linpack是国际上最流行的用于测试高性能计算机系统浮点性能的benchmark。
通过对高性能计算机采用高斯消元法求解一元N次稠密线性代数方程组的测试，评价高性能计算机的浮点性能,Linpack测试包括三类，Linpack100、Linpack1000和HPLHPL是针对现代并行计算机提出的测试方式。
用户在不修改任意测试程序的基础上，可以调节问题规模大小(矩阵大小)、使用CPU数目、使用各种优化方法等等来执行该测试程序，以获取最佳的性能1.编译器的安装常用的编译器有：GNU PGI Intel编译器如果CPU是Intel的产品，最好使用Intel的编译器，它针对自己的产品做了一些优化，可能效果要好一些。
这里使用全安装方式下CentOS6.2操作系统自带的GNU编译器。
2.并行环境MPI的安装常用的MPI并行环境有：MPICH OpenMPI Intel的MPI等。
如果CPU是Intel的产品，提议使用Intel的MPI。
这里使用OpenMPI 。
安装步骤：本例中各软件安装在/home/richard目录下下载openmpi‐1.4.5.tar.gz#tar zxvf openmpi‐1.4.5.tar.gz#mv openmpi‐1.4.5 openmpi#cd openmpi#./configure –prefix=/home/ ichard/openmpi#make all install安装过程比较长，请耐心等待……安装完成后，#export PATH=/home/ ichard/openmpi/bin:$PATH#export LD_LIBRARY_PATH=/home/ ichard/openmpi/lib:$LD_LIBRARY_PATH#source在命令行输入mpi加两次Tab键，如果下面能正常显示mpirun,mpicc…就说明变量添加成功，但在每次重启都会消失，需重新添加，可在~/.bashrc中永久添加3.数学库的安装采用BLAS库的性能对最终测得的Linpack性能有密切的关系，常用的BLAS库有GOTO、Atlas、ACML、MKL等，测试经验是GOTO库性能最优。
linpack Benchmark
Linpack简要说明文档LINPACK是线性系统软件包(Linear system package)的缩写，主要开始于1974年4月，美国Argonne国家实验室应用数学所主任Jim Pool，在一系列非正式的讨论会中评估，建立一套专门解线性系统问题之数学软件的可能性。
后来便提出了LINPACK。
LINPACK主要的特色是：●率先开创了力学(Mechanics)分析软件的制作。
●建立了将来数学软件比较的标准。
●提供软件链接库，允许使用者加以修正以便处理特殊问题，(当然程序名称必须改写，并应注明修改之处，以尊重原作者，并避免他人误用。
)●兼顾了对各计算机系统的通用性，并提供高效率的运算。
至目前为止，LINPACK还是广泛地应用于解各种数学和工程问题。
也由于它高效率的运算，使得其它几种数学软件例如IMSL、MATLAB纷纷加以引用来处理矩阵问题，所以足见其在科学计算上有举足轻重的地位。
LINPACK性能测试基准：Linpack现在在国际上已经成为最流行的用于测试高性能计算机系统浮点性能的benchmark。
通过利用高性能计算机，用高斯消元法求解一元N次稠密线性代数方程组的测试，评价高性能计算机的浮点性能。
Linpack测试包括三类，Linpack100、Linpack1000和HPL。
Linpack100求解规模为100阶的稠密线性代数方程组，它只允许采用编译优化选项进行优化，不得更改代码，甚至代码中的注释也不得修改。
Linpack1000要求求解规模为1000阶的线性代数方程组，达到指定的精度要求，可以在不改变计算量的前提下做算法和代码上做优化。
HPL即High Performance Linpack，也叫高度并行计算基准测试，它对数组大小N没有限制，求解问题的规模可以改变，除基本算法（计算量）不可改变外，可以采用其它任何优化方法。
前两种测试运行规模较小，已不是很适合现代计算机的发展，因此现在使用较多的测试标准为HPL，而且阶次N也是linpack测试必须指明的参数。
LinPACK简介
LinPACKLinpack 是当前国际上流行的性能测试基准，通过对高性能计算机求解稠密线性代数方程组能力的测试，评价高性能计算机系统的浮点性能，由Jack Dongarra 在1979 年首次提出，多为Fortran 版本。
它提供多种程序并在其它函数库的支持下解决线性方程问题，包括求解稠密矩阵运算，带状的线性方程，求解最小平方问题以及其它各种矩阵运算，但它们都是基于高斯消去法的原理。
Linpack 根据问题规模与优化选择的不同分为100×100，1000×1000，n×n 三种测试[1]。
HPL[2] (High performance linpack) 是第一个标准的公开版本并行Linpack 测试软件包，是n×n 测试的MPI 实现，可适应多体系移植，目前广泛用于top500 测试[3]。
这一测试主要针对分布式存储大规模并行计算系统而设计，它的要求也是Linpack 标准中最为宽松的，用户可以对任意大小的问题规模，使用任意个数的CPU，使用基于高斯消去法的各种优化方法来执行该测试程序，寻求最佳的测试结果。
性能测试实际就是要计算浮点运算率。
美国Tennessee大学的Jack J.Dongarra 博士开发的计算测量电脑性能（基准）的程序。
在著名的超级电脑性能比较项目[TOP500 Supercomputer Sites]中作为标准被采用。
是寻求连立一次方程式的解的程序，主要可以测量浮点运算能力。
在TOP500目录单中使用的基准是把LINPACK高度并行化的项目「HPL」(High-Performance Linpack)。
LINPACK本身并不是专门用来做超级计算机的，也可以运行个人计算机和UNIX workstation等。
LINPACK标准是近年来很有名的一种进行浮点性能测试的标准。
它由Jack Dongarra 最早提出。
LINPACK的名字也是来自于利用高斯消去法求解稠密矩阵线性方程的线性代数包。
linux linpack的用法 -回复
linux linpack的用法-回复Linux Linpack是一个常用的基准测试工具，用于评估Linux系统的性能和性能相关问题。
通过执行高性能计算任务，并测量计算机的计算能力、内存带宽和高速缓存性能等指标，Linpack可以帮助用户分析系统的弱点和进行性能调优。
本文将详细介绍Linux Linpack的用法，包括安装、配置和执行测试等步骤。
第一步：安装Linux Linpack1. 打开终端，并使用管理员权限登录系统。
2. 在终端中运行以下命令，安装Linpack：sudo apt-get install linpack第二步：配置测试环境1. 在安装完成后，可以通过编辑Linpack的配置文件来配置测试环境。
该配置文件位于/etc/linpack/linpack.conf。
2. 使用文本编辑器打开配置文件，并按需求修改以下参数：a. N：设置进行测试的向量维度大小。
较大的N值可以使测试更加准确，但同时也会增加测试时间。
b. NB：设置每个计算线程的数据块大小。
c. P：设置用于测试的CPU核心数。
建议设置为系统的物理核心数减一。
d. Q：设置每个核心的线程数。
e. VERBOSE：设置是否打印详细的测试信息。
f. OUTPUT：设置测试结果的输出文件。
3. 保存并关闭配置文件。
第三步：执行Linpack测试1. 打开终端，并使用管理员权限登录系统。
2. 在终端中，运行以下命令以执行Linpack测试：sudo linpack3. Linpack将开始执行计算任务，并显示实时计算性能和测试进度等信息。
4. 测试完成后，结果将会保存在指定的输出文件中。
第四步：分析测试结果1. 使用文本编辑器打开Linpack测试结果的输出文件。
2. 分析结果中的各项指标，包括计算能力、内存带宽和高速缓存性能等。
3. 根据测试结果，可以评估系统的性能和确定可能存在的性能瓶颈。
4. 针对性能瓶颈，可以采取相应的优化措施，如增加系统的内存、优化计算任务的调度算法等。
LINPACK算法及其测试方法改进(完整版)doc资料
LINPACK算法及其测试方法改进（完整版）doc资料CN43—1258/TP ISSN 1007—130X计算机工程与科学COMPUTER ENGINEERING&SCIENCE2021年第30卷第A1期 V01.30。
No.A1,2021文章编号:1007—130X(2021A1—0032’04LINPACK LINPACK and the 算法及其测试方法Improvement of Its改进’。
乃st Method司照凯。
濮晨Sl Zhao-kai。
PU Chen(江南计算技术研究所,江苏无锡214083(Jiangnan Institute of Computing Technology.Wuxi 214083,China摘要:HPL(High Performance LINPACK是一种用来测试计算机浮点性能的基准测试程序,通过求解稠密线性方程组来评估计算机的浮点性能。
本文分析了HPL的核心算法,并对HPL的计时系统进行改进,提出了一种新的基于计时系统的测试方法,以达到快速完成LINPACK测试的目的,实验证明这种新的测试方法很有效。
experiment shows that this new way is helpful.关键词:高性能;LINPACK;BLAS;MPl;L,U factorizationKey words:high performance LINPACK;BLAS;M[Pl;LU factorization中图分类号:TP309文献标识码:A1引言LINPACK是当前评测计算机浮点性能的基准测试程序,TOP500a是根据计算机的LINPACK性能来进行排名。
LINPACK根据矩阵规模可以分为100×100,1000×1000和N×N三种[“,本文分析的High Pedormanee LIN-PACK(HPL属于N×N这一类。
LinPACK简介
LinPACKLinpack 是当前国际上流行的性能测试基准，通过对高性能计算机求解稠密线性代数方程组能力的测试，评价高性能计算机系统的浮点性能，由Jack Dongarra 在1979 年首次提出，多为Fortran 版本。
它提供多种程序并在其它函数库的支持下解决线性方程问题，包括求解稠密矩阵运算，带状的线性方程，求解最小平方问题以及其它各种矩阵运算，但它们都是基于高斯消去法的原理。
Linpack 根据问题规模与优化选择的不同分为100×100，1000×1000，n×n 三种测试[1]。
HPL[2] (High performance linpack) 是第一个标准的公开版本并行Linpack 测试软件包，是n×n 测试的MPI 实现，可适应多体系移植，目前广泛用于top500 测试[3]。
这一测试主要针对分布式存储大规模并行计算系统而设计，它的要求也是Linpack 标准中最为宽松的，用户可以对任意大小的问题规模，使用任意个数的CPU，使用基于高斯消去法的各种优化方法来执行该测试程序，寻求最佳的测试结果。
性能测试实际就是要计算浮点运算率。
美国Tennessee大学的Jack J.Dongarra 博士开发的计算测量电脑性能（基准）的程序。
在著名的超级电脑性能比较项目[TOP500 Supercomputer Sites]中作为标准被采用。
是寻求连立一次方程式的解的程序，主要可以测量浮点运算能力。
在TOP500目录单中使用的基准是把LINPACK高度并行化的项目「HPL」(High-Performance Linpack)。
LINPACK本身并不是专门用来做超级计算机的，也可以运行个人计算机和UNIX workstation等。
LINPACK标准是近年来很有名的一种进行浮点性能测试的标准。
它由Jack Dongarra 最早提出。
LINPACK的名字也是来自于利用高斯消去法求解稠密矩阵线性方程的线性代数包。
Linpack的安装、测试与优化
31 # "OMP_NUM_THREADS", otherwise, it's automatically detected. 32 SMP = 1 33 34 # You may specify Maximum number of threads. It should be minimum. 35 # For OpenMP users; you have to specify MAX_THREADS even if you don't 36 # use threaded BLAS(MAX_THREADS >= OMP_NUM_THREADS * GOTO_NUM_THREADS) 37 MAX_THREADS = 8 55 # If you want to use memory affinity (NUMA) 56 # You can't use it with ALLOC_STATIC 57 # NUMA_AFFINITY = 1
1.3 数学库的安装
• 采用BLAS库的性能对最终测得的Linpack性能有密切
的关系，常用的BLAS库有GOTO、Atlas、ACML、 ESSL、MKL等，测试经验是GOTO库性能最优。 • • • 如果CPU是Intel的产品，建议使用MKL。 这里使用GOTO库。 安装步骤： 下载最新的源代码包GotoBLAS-1.13.tar.gz到 /dawn/test目录下，此版本的已不需要补丁文件
79 # -------------------------------------------------------------------80 # MPinc tells the C compiler where to find the Message Passing library 81 # header files, MPlib is defined to be the name of the library to be 82 # used. The variable MPdir is only used for defining MPinc and MPlib. 83 # 84 MPdir = /dawn/test/mpich-gnu 85 MPinc = -I$(MPdir)/include 86 MPlib = $(MPdir)/lib/libmpich.a 把84行的MPdir的路径改为刚才安装的mpich所在的目录绝对路径。 其中第86行的libmpich.a是mpich-1.2.7p1的mpi消息传递库 找到
(完整word版)NVIDIAGPU上的Linpack性能测试初探
NVIDIA GPU上的Linpack性能测试初探1. Linpack测试简介Linpack性能测试是高性能计算机的标准测试之一，其测试性能是全球Top500超级计算机排行榜的排名依据[1]。
Top500每年公布两次排行榜，在2010年6月的榜单中，由曙光公司研制的星云超级计算机取得了第2名的好成绩，其采取了通用CPU (Intel Xeon 5650) 和异构加速部件(NVIDIA Tesla C2050)的混合架构。
在本次榜单中，以GPU作为加速部件的超级计算机还有国防科大研制的天河1号(第7名)和中科院过程所研制的IPE Mole-8.5(第19名)等。
简单来说，Linpack测试是用高斯消元法求解稠密线性方程组(64位的双精度浮点数)。
在CPU上，有标准的参考实现HPL软件包[2]，其实现了二维块卷帘的数据分布，部分选主元的LU分解，递归的Panel分解，look-ahead技术，多种广播算法等多种算法和优化。
在进行Linpack测试时，可选取不同的HPL参数组合(比如：矩阵规模N，分块大小nb等)，不同的BLAS与MPI库，不同的编译参数等进行调优，以得到较好的Linpack性能。
2. HPL软件包在NVIDIA GPU上移植和优化由于HPL软件包实现了较多的功能和优化，所以在NVIDIA GPU上的Linpack测试也以此为基础，进行移植和优化。
本文介绍的HPL软件包的移植与实现方式，主要参考了Fatica[3]的利用NVIDIA GPU加速Linpack的工作。
文献[4]中对于HPL软件包在Linpack测试时各个函数的运行时间进行了统计和分析，发现dgemm函数的执行时间占到了大部分(约90%左右)，其次是dtrsm函数。
所以，我们的基本思想是关注利用GPU加速dgemm与dtrsm函数。
同时，此种方式也使代码的改动量较小。
具体如下：CPU与GPU混合的dgemm实现CPU与GPU混合的dgemm实现，就是将矩阵乘法中的一部分放到GPU上进行，调用NVIDIA CUBLAS中的dgemm函数;同时，另一部分调用CPU上BLAS库中的dgemm函数，比如Intel MKL，AMD ACML，GotoBLAS等。
HPC高性能计算平台Linpack测试手册_infiniband网络
Linpack测试手册（1）Voltaire Infiniband：Step1：安装voltaire MPI(与HCA卡驱动集成在一起)安装HCA卡驱动：将驱动安装包VoltaireOFED-5.1.3.1_5-k2.6.18-92.el5-x86_64.tar.bz2放到/root 目录下，运行命令：tar –zxvf VoltaireOFED-5.1.3.1_5-k2.6.18-92.el5-x86_64.tar.bz2cd VoltaireOFED-5.1.3.1_5-k2.6.18-92.el5-x86_64./install.sh安装完毕后查看voltaire MPI是否正常Which mpicc提示/opt/vltmpi/OPENIB/mpi/bin/mpicc则返还正常,可进行下一步。
Step2：安装数学库（GotoBLAS）将数学库安装包GotoBLAS-1.26.tar.gz放到/hpc目录下，运行：tar –zxvf GotoBLAS-1.26.tar.gzcd GotoBLAS32 bit安裝：./quickbuild.32bit64 bit安裝：./quickbuild.64bit安裝完成后，在当前目录下会生成3个文件，系統根据你的CPU型式來取名，例如：libgoto.alibgoto_core2p-r1.14.a 系統根据你的CPU型式來取名libgoto_core2p-r1.14.so其中libgoto.a即为使用的数学库函数，记下该路径Step3：安装linpack测试包（hpl.tgz）将linpack测试包hpl.tgz放到/hpc目录下，运行tar –xvf hpl.tgzcd hplcd setupcp ./Make.Linux_PII_FBLAS /hpc/hpl/Make.testcd ..pwd目录为/hpc/hpl/vi Make.test编辑该文件如下地方需要更改：TOPdir = /hpc/hplINCdir = $(TOPdir)/includeBINdir = $(TOPdir)/bin/$(ARCH)LIBdir = $(TOPdir)/lib/$(ARCH)MPdir = /opt/vltmpi/OPENIB/mpiMPinc = -I$(MPdir)/includeMPlib = $(MPdir)/lib/libmpich.aLAdir = /hpc/GotoBLASLAlib = $(LAdir)/libgoto.aCC = /opt/vltmpi/OPENIB/mpi/bin/mpiccLINKER = /opt/vltmpi/OPENIB/mpi/bin/mpif77更改完毕保存后进行编译make arch=test完成后会在/hpc/hpl/bin下生成test目录，进入cd bin/test会看到2个文件HPL.dat 和xhpl编辑HPL.dat，设置如下：P值，Q值，NB值，Ns值可根据情况调整，不能超过sqrt(（单个计算节点内存*计算节点个数)/8 )*0.8，否则可能导致测试中使用swap分区或者内存耗尽而导致的死机，P*Q=进程数=核数，16台计算节点，内存8G,每节点8核心数,共128核心例子如下：HPLinpack benchmark input fileInnovative Computing Laboratory, University of TennesseeHPL.out output file name (if any)6 device out (6=stdout,7=stderr,file)1 # of problems sizes (N)100000 Ns1 # of NBs192 NBs0 PMAP process mapping (0=Row-,1=Column-major)1 # of process grids (P x Q)8 Ps16 Qs16.0 threshold1 # of panel fact0 PFACTs (0=left, 1=Crout, 2=Right)1 # of recursive stopping criterium2 NBMINs (>= 1)1 # of panels in recursion1 # of recursive panel fact.0 RFACTs (0=left, 1=Crout, 2=Right)1 # of broadcast0 BCASTs (0=1rg,1=1rM,2=2rg,3=2rM,4=Lng,5=LnM)1 # of lookahead depth0 DEPTHs (>=0)2 SWAP (0=bin-exch,1=long,2=mix)64 swapping threshold0 L1 in (0=transposed,1=no-transposed) form0 U in (0=transposed,1=no-transposed) form1 Equilibration (0=no,1=yes)8 memory alignment in double (> 0)编辑完成后创建运行节点的列表hostlist文件，每个核心对应一行节点名。
标准Linpack测试详细指南
标准LinPack测试详细指南云计算系统的一个重要作用是向用户提供计算力，评价一个系统的总体计算力的方法就是采用一个统一的测试标准作为评判，现在评判一个系统计算力的方法中最为知名的就是LinPack测试，世界最快500台巨型机系统的排名采用的就是这一标准。
掌握LinPack测试技术对于在云计算时代评判一个云系统的计算力也有着重要意义。
本附录将对LinPack测试技术作详细的介绍。
1．LinPack安装在安装之前，我们需要做一些软件准备，相关的软件及下载地址如下。
（1）Linux平台，最新稳定内核的Linux发行版最佳，可以选择Red hat, Centos等。
（2）MPICH2，这是并行计算的软件，可以点击下面链接下载最新的源码包：/research/projects/mp ich2/downloads/index.php?s=downloads （3）Gotoblas，BLAS库（Basic Linear Algebra Subprograms）是执行向量和矩阵运算的子程序集合，这里我们选择公认性能最好的Gotoblas，最新版可点击下面链接下载（需要注册）：/tacc- projects（4）HPL，LinPack测试的软件，可在点击下面链接下载最新版本：/benchmark/hpl/安装方法和步骤如下。
（1）安装MPICH2，并配置好环境变量，本书前面已作介绍。
（2）进入Linux系统，建议使用root用户，在/root下建立LinPack文件夹，解压下载的Gotoblas和HPL文件到LinPack文件夹下，改名为Gotoblas和hpl。
#tar xvf GotoBLAS-*.tar.gz#mv GotoBLAS-* ~/linpack/Gotoblas#tar xvf hpl-*.tar.gz#mv hpl-* ~/linpack/hpl（3）安装Gotoblas。
进入Gotoblas文件夹，在终端下执行./ quickbuild.64bit（如果你是32位系统，则执行./ quickbuild.31bit）进行快速安装，当然，你也可以依据README里的介绍自定义安装。
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31 # "OMP_NUM_THREADS", otherwise, it's automatically detected. 32 SMP = 1 33 34 # You may specify Maximum number of threads. It should be minimum. 35 # For OpenMP users; you have to specify MAX_THREADS even if you don't 36 # use threaded BLAS(MAX_THREADS >= OMP_NUM_THREADS * GOTO_NUM_THREADS) 37 MAX_THREADS = 8 55 # If you want to use memory affinity (NUMA) 56 # You can't use it with ALLOC_STATIC 57 # NUMA_AFFINITY = 1
目录 • 第一章 Linpack的安装与调试
-1.1 编译器的安装
-1.2 并行环境的安装
-1.3 数学库的安装
-1.4 HPL的安装
•
第二章 Linpack的优化与运行
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•
第三章 Linpack测试脚本的使用说明
第四章 天
Linpack是国际上最流行的用于测试高性能计算机系统浮点性能
的benchmark。通过对高性能计算机采用高斯消元法求解一元N次稠
密线性代数方程组的测试，评价高性能计算机的浮点性能
Linpack测试包括三类，Linpack100、Linpack1000和HPL HPL是针对现代并行计算机提出的测试方式。用户在不修改任意
测试程序的基础上，可以调节问题规模大小(矩阵大小)、使用CPU数
14 F_COMPILER = G77 15 # F_COMPILER = G95 16 # F_COMPILER = GFORTRAN 17 # F_COMPILER = INTEL 18 # F_COMPILER = PGI 19 # F_COMPILER = PATHSCALE 20 # F_COMPILER = IBM 21 # F_COMPILER = COMPAQ 22 # F_COMPILER = SUN 23 # F_COMPILER = F2C 24 25 # If you need 64bit binary; some architecture can accept both 32bit and 26 # 64bit binary(EM64T, Opteron, SPARC and Power/PowerPC). 27 BINARY64 = 1 28 29 # If you want to build threaded version. 30 # You can specify number of threads by environment value
目、使用各种优化方法等等来执行该测试程序，以获取最佳的性能
1.1 编译器的安装
常用的编译器有：GNU PGI Intel编译器
• 如果CPU是Intel的产品，最好使用Intel的编译器，它
针对自己的产品做了一些优化，可能效果要好一些。
• 这里使用全安装方式下RedHat操作系统自带的GNU编 译器。
1.2 并行环境MPI的安装
• 常用的MPI并行环境有：MPICH LAM-MPI openmpi Intel的MPI等。 • 如果CPU是Intel的产品，提议使用Intel的MPI。
•
•
这里使用MPICH 。
安装步骤： 本例中各软件安装在/dawn/test目录下
• 下载mpich.tar.gz拷贝到/dawn/test目录 #cd /dawn/test #tar zxvf mpich.tar.gz #cd mpich-1.2.7p1 #./configure --prefix=/dawn/test/mpichgnu --cc=gcc --c++=g++ --fc=g77 #make #make install #vi ~/.bashrc文件
#tar zxvf GotoBLAS-1.13.tar.gz，解压到GotoBLAS目录里面 #vi Makefile.rule，修改的模板如下： 1# 2 # Beginning of user configuration 3# 4 5 # This library's version 6 REVISION = -r1.13 7 8 # Which do you prefer to use for C compiler? Default is gcc. 9 # I recommend you to use GCC because inline assembler is required. 10 C_COMPILER = GNU 11 # C_COMPILER = INTEL 12 13 # Which do you prefer to use for Fortran compiler? Default is GNU g77.
• 加入export PATH=/dawn/test/mpich-gnu/bin: $PATH #source ~/.bashrc命令使PATH路径起作用。
#which mpirun，结果应为/dawn/test/mpichgnu/bin/mpirun，说明PATH已被正确设置。 # vi /dawn/test/mpichgnu/share/machines.LINUX 一种HPL用 加入主机名称，运行第
1.3 数学库的安装
• 采用BLAS库的性能对最终测得的Linpack性能有密切
的关系，常用的BLAS库有GOTO、Atlas、ACML、 ESSL、MKL等，测试经验是GOTO库性能最优。 • • • 如果CPU是Intel的产品，建议使用MKL。 这里使用GOTO库。 安装步骤： 下载最新的源代码包GotoBLAS-1.13.tar.gz到 /dawn/test目录下，此版本的已不需要补丁文件
天潮集群测试
Linpack的安装、调试与优化
DSC认证培训体系 • 一、天潮集群Linpack测试
• 二、天潮Iperf测试
课程时间：60分钟
更新日期：2008年11月
课程简介
• 本课程为曙光认证服务器工程师DCSA (Dawning Certified Server Associate) 培训课程之一 • 课程内容：Linpack安装、调试与优化 • 培训对象： –参加曙光DCSA认证的技术人员 –有志于从事并行机性能评测的技术人员 –从事并行机性能评测的初级技术人员 –希望了解并行机性能评测的爱好者 • 能力要求：初步了解并行机性能评测的相关知识 • 培养目标：基本掌握Linpack测试的方法和步骤,解决测 试过程中遇到的简单的问题，能做适当的优化。