linpack压力测试方法
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 = $(MPdir)/lib/libmpich.a 把84行的MPdir的路径改为刚才安装的mpich所在的目录绝对路径。 其中第86行的libmpich.a是mpich-1.2.7p1的mpi消息传递库 找到
Linpack 的安装调试、优化
Linpack的安装调试、优化目录一．Linpack的安装与调试 (2)1.编译器的安装 (2)2.并行环境MPI的安装 (2)3.数学库的安装 (3)4.HPL的安装 (3)二．Linpack的优化与运行 (5)1.HPL.dat中参数的优化 (5)2.xhpl运行的方式 (5)3.查看分析结果 (6)版本:V1.42012/3/23一．Linpack的安装与调试Linpack是国际上最流行的用于测试高性能计算机系统浮点性能的benchmark。
通过对高性能计算机采用高斯消元法求解一元N次稠密线性代数方程组的测试，评价高性能计算机的浮点性能,Linpack测试包括三类，Linpack100、Linpack1000和HPLHPL是针对现代并行计算机提出的测试方式。
用户在不修改任意测试程序的基础上，可以调节问题规模大小(矩阵大小)、使用CPU数目、使用各种优化方法等等来执行该测试程序，以获取最佳的性能1.编译器的安装常用的编译器有：GNU PGI Intel编译器，如果CPU是Intel的产品，最好使用Intel的编译器，它针对自己的产品做了一些优化，可能效果要好一些。
这里使用全安装方式下CentOS6.2操作系统自带的GNU编译器。
2.并行环境MPI的安装常用的MPI并行环境有：MPICH OpenMPI Intel的MPI等。
如果CPU是Intel的产品，提议使用Intel的MPI。
这里使用OpenMPI 。
安装步骤：本例中各软件安装在/home/richard目录下下载openmpi‐1.4.5.tar.gz#tar zxvf openmpi‐1.4.5.tar.gz#mv openmpi‐1.4.5 openmpi#cd openmpi#./configure ‐‐prefix=/home/richard/openmpi#make all install安装过程比较长，请耐心等待……安装完成后，#export PATH=/home/richard/openmpi/bin:$PATH#export LD_LIBRARY_PATH=/home/richard/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。
正交试验优化高性能机群并行机系统Linpack测试与分析
Ｎ、ＮＢ、ＮｘＮＢ正交实验及结果分析 Ｌｉｎｐａｅｋ测试结果受Ｎ、ＮＢ参数影响很大，Ｎ、ＮＢ之间存在交互作用，故本文在ＰｘＱ较易确定
情况下，就Ｎ、ＮＢ、Ｎ×ＮＢ三因素对实测峰值的影响进行正交实验，以确定最优参数配置，并就各 因素对测试结果的影响程度进行定量分析。 矩阵维数Ｎ即问题求解规模需要根据系统总内存量确定。通信量／计算量比值随矩阵维数Ｎ增 大而减小，有效计算所占的比例越大，系统浮点处理能力也就越高。如图３所示，Ｐ＝－８，Ｑ＝１６，ＮＢ＝１２０ 情况下，实测峰值随矩阵维数增大而提高。但与此同时，Ⅳ的增加会导致内存消耗量的增加，一旦 系统实际内存空间不足，使用缓存，由于需要同硬盘的交换分区（ＳｗＡＰ）间交换数据，系统性能将 大幅下降。因此，进行测试时，在尽量增大矩阵规模的同时，又要保证不使用系统缓存。一般来说， 矩阵规模Ｎ＾２＂８占用系统总内存的８０％左右为最佳２’（２０％用于通信等非计算开销）。根据本文机群 的配置，矩阵规模Ⅳ＾２・８应在６５＊４＊１０９＊８０％附近，最大Ⅳ应在１６１ ２４５左右，故本文试取Ｎ＝１２８
［１］Ｗｉｌｌｉａｍ
Ｇｒｏｐｐ ａｎｄ Ｅｗｉｎｇ Ｌｕｓｋ．２００５，Ｉｎｓｔａｌｌａｔｉｏｎ
ａｎｄ Ｕｓｅｒ’Ｓ
Ｇｕｉｄｅ
ｔｏ ＭＰＩＣＨ，ａ Ｐｏｒｔａｂｌｅ Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ
ｏｆ咿Ｉ
Ｖｅｒｓｉｏｎ １．２．７
【２］曹振南．高性能计算的性能评测与性能优化．北京科技大学硕士学位论文，２００４ ［３］车静光．微机集群组建、优化和管理［Ｍ］．北京：机械工业出版社，２００４ ［４］姜晓玲，任国林．基于ＩＢＭｌ３５０机群的Ｌｉｎｐａｃｋ快速测试［Ｊ］．计算机技术与发展，２００７，１７（３）：６５－６８ ［５］Ｉｎｎｏｖａｔｉｖｅ ［６］Ｉｎｎｏｖａｔｉｖｅ
X86平台实现Linpack测试快速执行方法与相关技术
图片简介:本技术特别涉及一种X86平台实现Linpack测试快速执行方法。
该X86平台实现Linpack测试快速执行方法，将测试软件Linpack安装到Samba的共享文件夹中，然后在测试过程中将共享文件夹挂载到X86平台服务器指定位置，不需要安装在测试服务器上就能运行Linpack软件进行测试，且多台服务器可同时进行挂载进行Linpack测试，节省了安装软件的时间，提高了测试效率。
技术要求1.一种X86平台实现Linpack测试快速执行方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）将一台Linux系统安装配置Samba服务，设置共享文件夹；（2）然后在设置的共享文件夹上安装Linpack测试软件，将待测试的服务器与配置的Samba服务器置于同一网段后，将Samba服务共享的文件夹挂载到待测试服务器上；在Samba服务器上多设置几份与上述内容相同的共享文件夹后，就能实现不同的测试服务器同时挂载，同时测试提高测试效率；（3）当有X86平台机器需要进行Linpack测试时，将待测的X86平台的服务器连接到与Samba服务器同一网段，然后将Samba服务器共享的文件夹挂载到X86平台服务器的上，添加程序运行的环境变量，即可运行Linpack程序。
2.根据权利要求1所述的X86平台实现Linpack测试快速执行方法，其特征在于，所述Samba服务器配置文件如下：public = yeswritable = yesvalid users = @kanasadmin users = lucas ##用户名create mask = 0777directory mask = 0777force user = nobodyforce group = nogroupavailable = yesbrowseable = yes[intel] ##共享文件夹名comment = l_cprocpath = /linpack/optpublic = yeswritable = yes。
压力测试_精品文档
压力测试摘要：压力测试是一种对系统或组件的性能进行评估的测试方法。
通过模拟并增加负载条件，以监测系统的响应时间、吞吐量和稳定性等指标。
本文将介绍压力测试的定义、目的、实施步骤和一些常见的压力测试工具。
一、引言随着信息技术的快速发展和应用场景的不断扩大，各种软件系统和网络应用涌现出来，对其性能和稳定性提出了更高的要求。
为了确保软件和网络系统能够在高负载和压力条件下正常运行，压力测试被广泛采用。
二、压力测试的定义和目的压力测试是指在特定负载条件下对系统进行的测试，以模拟实际使用情况下的压力和工作负载。
其目的在于评估系统在高负载条件下的性能表现和稳定性，发现并解决潜在的性能问题。
三、压力测试的实施步骤1. 确定测试目标和指标：在进行压力测试之前，首先需要明确测试的目标和要监测的性能指标，例如响应时间、吞吐量、并发连接数等。
2. 设计测试场景和负载模型：根据实际情况和测试目标，设计测试场景和相应的负载模型。
场景包括用户操作流程、并发用户数、数据量等。
3. 编写测试脚本：根据测试场景，编写相应的测试脚本，以模拟用户操作和产生负载。
4. 配置测试环境：根据测试需要，配置适当的测试环境，包括硬件设备、网络环境和软件配置等。
5. 执行压力测试：使用压力测试工具执行测试脚本，并记录测试数据。
测试过程中需要监测系统的性能指标，并及时记录和分析测试结果。
6. 分析测试结果：根据测试数据和监测报告，对系统的性能进行分析和评估，发现性能瓶颈和问题，并提出优化建议。
7. 优化和重复测试：根据上一步的分析结果，对系统进行优化和调整，并重复压力测试以验证改进效果。
四、常见的压力测试工具1. Apache JMeter：是一个用于测试负载和性能的开源工具。
它支持多种协议和服务，包括HTTP、FTP、Web服务等。
2. LoadRunner：是市场上最常用的压力测试工具之一。
它支持多种协议和环境，可以进行大规模的并发测试。
3. Gatling：是一种基于Scala语言开发的开源压力测试工具。
HPC高性能计算项目Linpack性能测试报告
HPC高性能计算项目Linpack性能测试报告目录1 Linpack简介 (1)2 HPC集群测试环境 (2)3 单机Linpack测试 (3)3.1 测试方案 (3)3.2 测试结果 (4)3.3 结果分析 (5)4 整机Linpack测试 (6)4.1 测试方案 (6)4.2 测试结果 (7)4.3 结果分析 (7)5 附录 (8)5.1 HPL.dat修改说明 (8)5.2 附录1 单机测试原始输入文件 (10)5.3 附录2 单机测试输出文件 (11)5.4 附录3 整机测试输出文件 (15)1Linpack简介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。
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。
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。
HPL采用高斯消元法求解线性方程组。
求解问题规模为N时，浮点运算次数为(2/3 * N^3－2*N^2)。
因此，只要给出问题规模N，测得系统计算时间T，峰值=计算量(2/3 * N^3－2*N^2)/计算时间T，测试结果以浮点运算每秒（Flops）给出。
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。
测试方法压力测试
测试方法压力测试
压力测试是测试系统或应用程序在正常或预计负载以上的负载情况下的性能。
压力测试可以帮助测试人员确定系统在高压力情况下的容量和响应时间。
以下是一些压力测试的方法：
1. 负载测试：在一个系统或应用程序上进行负载测试时，测试人员需要以最大负载水平为目标来测试系统或应用程序的性能。
这种测试方法模拟了一个高负载的情况，以便测试人员可以了解系统在这种情况下的性能。
2. 压力测试：这种测试方法模拟在短时间内应用程序或系统遇到的高负载。
它通常是通过随机用户交互、极端情况的并发访问或模拟中断等方式实现的。
3. 达到限制测试：在这种测试中，测试人员会增加一定的负载，直到应用程序或系统不能再接受更多的负载为止。
这种测试方法可以帮助测试人员确定系统处理负载的极限。
4. 带负载测试：这种测试方法模拟了在不同负载条件下的不同应用程序或系统性能方面的结果。
测试人员可以使用这种方法来确定应用程序或系统平均运行能力和响应时间。
5. 超负载测试：这是一种测试方法，用于测试应用程序或系统在超出其最大负载限制时的性能。
在这种情况下，测试人员通常会测试应用程序或系统在失败前
的负载限制。
这种测试可以帮助测试人员确定系统在峰值负载下的强大性能。
压力测试方案
压力测试方案压力测试（stress testing）是一种测试方式，用于评估系统和应用在高负载情况下的表现和稳定性。
压力测试主要是通过持续高负载的模拟，来验证系统在负载增加时的反应和性能，以确定系统所能承受的最大负载和性能瓶颈点。
压力测试方案包括以下几个主要步骤：1. 确定测试目标：首先需要确定要测试的系统或应用，并明确测试的目标，例如测试系统的可扩展性、稳定性、性能等指标。
2. 制定测试策略：根据测试目标，制定测试策略，包括测试的负载类型、负载数据、并发用户数等。
例如，可以模拟用户数增加、交易量增加、网络请求增加等负载情况。
3. 设计测试用例：根据测试策略，设计相应的测试用例，包括基准测试用例和压力测试用例。
基准测试用例用于评估系统在正常负载下的性能指标，而压力测试用例则用于模拟高负载情况下的性能。
4. 准备测试环境：根据测试用例，搭建相应的测试环境，并预加载数据或配置。
需要确保测试环境的稳定性和可靠性，以保证测试结果的准确性。
5. 执行压力测试：按照测试策略和测试用例，执行压力测试。
测试过程中需要监控系统的性能和资源利用情况，如CPU利用率、内存使用情况、网络流量等。
6. 收集和分析测试结果：在测试过程中，需要及时收集系统的性能指标和错误日志等信息。
测试完成后，进行数据分析，评估系统在不同负载下的性能表现，确定性能瓶颈和改进方向。
7. 优化和改进：根据测试结果和分析，确定系统的性能瓶颈和改进方向，并进行相应的优化和改进。
可以通过优化代码、增加硬件资源、调整配置等方式来提升系统的性能。
8. 重复测试：在进行优化和改进后，需要再次进行压力测试，以验证改进的效果和稳定性。
重复测试可以帮助确定优化是否成功，并及时发现新的性能问题。
综上所述，压力测试方案是测试系统在高负载情况下的表现和稳定性的一个重要工具。
通过合理制定测试策略、设计测试用例、准备测试环境、执行压力测试、分析测试结果等一系列步骤，可以帮助发现系统的性能瓶颈和改进方向，提升系统的高负载能力和稳定性。
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。
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。
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。
实验4linpack
实验4linpack《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。