服务器平台计算性能工具Linpack服务器性能测试利器_一_
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Ｌｉｎｐａｃｋ 性能测试基准
Ｌ ｉｎｐａｃｋ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。
Ｌ ｉｎｐａｃｋ测试包括三类，Ｌ ｉｎｐａｃｋ１００、 性能的一个重要指标就是计算峰值，例如 Ｌ ｉｎｐａｃｋ１０００和ＨＰＬ 。Ｌ ｉｎｐａｃｋ１００求解规模为 浮点计算峰值，它是指计算机每秒钟能完
硬件准备
佳的性能。ＨＰＬ 采用高斯消元法求解线性
准备硬件平台的配置，升级到最新的
方程组。当求解问题规模为Ｎ 时，浮点运 算次数为（２／３ ＊ Ｎ３－ ２＊Ｎ２）。因此，只 要给出问题规模Ｎ，测得系统计算时间Ｔ，
ＢＩＯＳ、Ｂ Ｍ Ｃ等版本，调整对性能有影响的 参数设置。
软件准备
峰值 ＝ 计算量（２／３ ＊ Ｎ３－ ２＊Ｎ２）／计算
例如在内存容量为 ４Ｇ 时，设置 Ｎ 为 ２２０００较为合理，这样内存分配较为合理， 因此在 ２２０００阶时，可能得到最大计算性 能值。
配置文件的编写
下面是 ｌｉｎｐａｃｋ运行的参数配置文件 的例子，其中包括一个参数。
∠计算的点数。原则上是计算的点数 越多，则会遍历多种计算的性能情况，更 能找到最好的性能点，但是点数越多则运 算时间越长。
以在不改变计算量的前提下进行算法和代
码优化。ＨＰＬ 即 Ｈｉｇ ｈ Ｐｅｒｆｏｒｍ ａｎｃｅ Ｌ ｉｎｐａｃｋ， 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，
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数目。
除基本算法（计算量）不可改变外，可以
实测浮点峰值是指Ｌ ｉｎｐａｃｋ测试值，也
采用其它任何优化方法。前两种测试运 就是说在这台机器上运行 Ｌ ｉｎｐａｃｋ测试程
行规模较小，已不适合现代计算机的发 序，通过各种调优方法得到的最优的测试 展，因此现在使用较多的测试标准为 结果。实际上在实际程序运行过程中，几
ＨＰＬ ，而且阶次 Ｎ 也是 ｌｉｎｐａｃｋ测试必须指ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ乎不可能达到实测浮点峰值，更不用说达
可以编写一个ｓｈｅｌｌ的脚本文件，这样 可以灵活的控制运行的过程，运行结果的 记录等。例如下面的脚本文件的例子，先 设置系统内的对称多处理器的数目，在使 用参数设置文件的参数运行ｌｉｎｐａｃｋ，并把 结果输出到一个文本文件内。
＃ ｅｘｐｏｒｔ ＯＭＰ＿ＮＵＭ＿ＴＨＲＥＡＤＳ＝２ ｅｃｈｏ “Ｔｈｉｓ ｉｓ ａ ＳＡＭ Ｐ Ｌ Ｅ ｒｕｎ ｓｃｒｉｐｔ． Ｃｈａｎｇ ｅ ｉｔ ｔｏ ｒｅｆｌｅｃｔ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｃｔ ｎｕｍ ｂｅｒ” ｅｃｈｏ “ｏｆ ＣＰＵｓ／ｔｈｒｅａｄｓ， ｐｒｏｂｌｅｍ ｉｎ－ ｐｕｔ ｆｉｌｅｓ， ｅｔｃ．．” ｄａｔｅ ｄａｔｅ ＞ ｌｉｎ＿ｘｅｏｎ３２．ｔｘｔ ．／ｘｌｉｎｐａｃｋ＿ｘｅｏｎ３２ ｌｉｎｉｎｐｕｔ＿ｘｅｏｎ３２ ＞＞ ｌｉｎ＿ｘｅｏｎ３２．ｔｘｔ ｄａｔｅ ＞＞ ｌｉｎ＿ｘｅｏｎ３２．ｔｘｔ ｅｃｈｏ －ｎ “Ｄｏｎｅ： ” ｄａｔｅ
Ｌ ｉｎｐａｃｋ主要特色是： ∠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。
∠点数的分布。即设定几个不同的阶 数值，一般是在Ｎ附近的时候的阶数分布 较为密，以便找到最佳性能数据。
∠每个计算点的计算次数。为了减少 测试误差，增加每点的计算次数取其平均 值，得到比较可信的性能数据。
∠设置内存的对齐尺寸。内存分配的 时候的内存对齐方式，可以提高内存的读 取效率，提高性能测试结果，但设置过大 将产生一定的内存空间的浪费，一般为 ４ＫＢ 或 ８ＫＢ 。
ｔｏ ｒｕｎ ａ ｔｅｓｔ ８ ８ ８ ８ ８ ８ ８ ８ ８ ８ ８ ８ ＃ ａｌｉｇ ｎｍｅｎｔ ｖａｌｕｅｓ （ｉｎ ＫＢｙ ｔｅｓ）
运 行
Ｉｎｔｅｌ提供了基于ＩＡ架构平台优化后的 可执行版本３．０．１，不需下载源代码再通过 编译器，编译优化，因此使用起来比较简 单和方便。现在可以执行的平台见表２。
主 编／赵吉志
明的参数。
到理论浮点峰值了。这两个值只是作为衡
ＨＰＬ 是针对现代并行计算机提出的测 量机器性能的一个指标，用来表明机器处
试方式。用户在不修改任意测试程序的 理能力的一个标尺和潜能的度量。
基础上，可以调节问题规模大小 Ｎ（矩阵 大小）、使用到的 ＣＰＵ 数目、使用各种优
测试过程
化方法等来执行该测试程序，以获取最
结果查看
根据上面的运行脚本文件，运行结果 输出到文件 ｌｉｎ＿ｘｅｏｎ３２．ｔｘｔ内。
性能测试举例
利用此工具对 ＮＰ３７０Ｄ产品做了计算 性能的测试，内存使用相同的４Ｇ容量，结 果见表３。
从测试数据看，ｗ ｏｏｄｃｒｅｓｔ处理器比 ｄｅｍｐｓｅｙ 的浮点计算能力有较大的提升， 通过后续的软硬件的参数的调优，平台的 计算能力还会不同程度的提升。
操作系统的准备。由于 ＯＳ 自身也会
时间Ｔ，测试结果以浮点运算每秒（Ｆｌｏｐｓ） 占用系统资源，因此一般会使用ｌｉｎｕｘ作为
给出。
ｌｉｎｐａｃｋ测试的 ＯＳ 平台，采用最新的内核
计算机计算峰值简介
版本的ｌｉｎｕｘ，这样可以充分的发挥出硬件 的新的特性，发挥出平台的计算性能；在
随着产品硬件的不断升级，整个计算 系统启动后，将一些没有必要的系统守护
产品技术
ｗｗｗ．ｉｎｓｐｕｒ．ｃｏｍ
服务器平台
文｜赵吉志
计算性能工具 Ｌｉｎｐａｃｋ
服务器性能测试利器（一）
计算机硬件的不断升级带来了系统处理性能的持续提高，如何对平台的性能作出正确的判断是性能测试的 主要目标。业界有多种测试基准，有的是基于实际的应用种类如 ＴＰＣ － Ｃ，有的是测试系统某一部分的性能， 如测试硬盘吞吐能力的 ＩＯｍｅｔｅｒ，测试内存带宽的 ｓｔｒｅａｍ。本专题将对几个常见且权威的测试基准以及其使用 方法作一下介绍。
Ｌｉｎｐａｃｋ的起源及原始用途
Ｌ ｉｎｐａｃｋ是线性系统软件包（Ｌ ｉｎｅａｒ ｓｙ ｓｔｅｍ ｐａｃｋａｇ ｅ） 的缩写， 主要开始于 １９７４ 年 ４ 月， 美国 Ａｒｇ ｏｎｎｅ 国家实验室应用数学所 主任 Ｊ ｉｍ 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 Ｌ ｉｎｐａｃｋ 计划案送到国家科学基金会 （Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｃｉ－ ｅｎｃｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ） 审核， 经国家科学基金会 同意并提供经费。
１００阶的稠密线性代数方程组，它只允许 成的浮点计算最大次数。包括理论浮点峰
采用编译优化选项进行优化，不得更改代 值和实测浮点峰值。
码，甚至代码中的注释也不得修改。
理论浮点峰值是该计算机理论上能达
Ｌ ｉｎｐａｃｋ１０００要求求解规模为 １０００阶的线 到的每秒钟能完成浮点计算的最大次数，
性代数方程组，达到指定的精度要求，可 它主要是由 ＣＰＵ的主频决定的。
下面是一个完整的配置文件的例子。 Ｌ ＩＮＰＡＣＫ ｄａｔａ １２ ＃ ｎｕｍ ｂｅｒ ｏｆ ｔｅｓｔｓ １０００ ２０００ ５０００ １００００ １５０００ ２００００ ２５０００ ２７０００ ２８０００ ２９０００ ３００００ ３１０００ ＃ ｐｒｏｂｌｅｍ ｓｉｚｅｓ １０００ ２００８ ５００８ １０００８ １５０００ ２０００８ ＃ ｌｅａｄｉｎｇ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ
能力也以数量级的速度提升。衡量计算机 进程去掉，可以运行 ｎｔｓｙ ｓｖ命令，关闭除
21
——科 技 浪 潮 ——
了 ｉｒｑｂａｌａｎｃｅ 和 ｍ ｅｓｓａｇ ｅｂｕｓ．之外的系统 服务进程，也可以节省系统的资源；并且 将操作系统启动到第三级，不要进入图 形方式。
ｌｉｎｐａｃｋ的参数设置
运算阶数 Ｎ 的选择：由于在计算过程 中，会分配、占有一定的内存空间，因此 依据内存容量合适的设置 Ｎ 的数值，会得 到较为准确的计算性能数据。如果Ｎ设置 较小，内存不能充分利用，则处理能力不 能发挥；如果 Ｎ 设置较大，内存空间不能 满足需求，则需要经常执行硬盘读写，从 而会有处理器的等待时间，计算时间会延 长，测试到的计算性能结果也会受到影 响。根据内存容量大小，对应 Ｎ 的数值见 表１的参考关系。
Ｌ ｉｎｐａｃｋ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。
Ｌ ｉｎｐａｃｋ测试包括三类，Ｌ ｉｎｐａｃｋ１００、 性能的一个重要指标就是计算峰值，例如 Ｌ ｉｎｐａｃｋ１０００和ＨＰＬ 。Ｌ ｉｎｐａｃｋ１００求解规模为 浮点计算峰值，它是指计算机每秒钟能完
硬件准备
佳的性能。ＨＰＬ 采用高斯消元法求解线性
准备硬件平台的配置，升级到最新的
方程组。当求解问题规模为Ｎ 时，浮点运 算次数为（２／３ ＊ Ｎ３－ ２＊Ｎ２）。因此，只 要给出问题规模Ｎ，测得系统计算时间Ｔ，
ＢＩＯＳ、Ｂ Ｍ Ｃ等版本，调整对性能有影响的 参数设置。
软件准备
峰值 ＝ 计算量（２／３ ＊ Ｎ３－ ２＊Ｎ２）／计算
例如在内存容量为 ４Ｇ 时，设置 Ｎ 为 ２２０００较为合理，这样内存分配较为合理， 因此在 ２２０００阶时，可能得到最大计算性 能值。
配置文件的编写
下面是 ｌｉｎｐａｃｋ运行的参数配置文件 的例子，其中包括一个参数。
∠计算的点数。原则上是计算的点数 越多，则会遍历多种计算的性能情况，更 能找到最好的性能点，但是点数越多则运 算时间越长。
以在不改变计算量的前提下进行算法和代
码优化。ＨＰＬ 即 Ｈｉｇ ｈ Ｐｅｒｆｏｒｍ ａｎｃｅ Ｌ ｉｎｐａｃｋ， 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，
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数目。
除基本算法（计算量）不可改变外，可以
实测浮点峰值是指Ｌ ｉｎｐａｃｋ测试值，也
采用其它任何优化方法。前两种测试运 就是说在这台机器上运行 Ｌ ｉｎｐａｃｋ测试程
行规模较小，已不适合现代计算机的发 序，通过各种调优方法得到的最优的测试 展，因此现在使用较多的测试标准为 结果。实际上在实际程序运行过程中，几
ＨＰＬ ，而且阶次 Ｎ 也是 ｌｉｎｐａｃｋ测试必须指ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ乎不可能达到实测浮点峰值，更不用说达
可以编写一个ｓｈｅｌｌ的脚本文件，这样 可以灵活的控制运行的过程，运行结果的 记录等。例如下面的脚本文件的例子，先 设置系统内的对称多处理器的数目，在使 用参数设置文件的参数运行ｌｉｎｐａｃｋ，并把 结果输出到一个文本文件内。
＃ ｅｘｐｏｒｔ ＯＭＰ＿ＮＵＭ＿ＴＨＲＥＡＤＳ＝２ ｅｃｈｏ “Ｔｈｉｓ ｉｓ ａ ＳＡＭ Ｐ Ｌ Ｅ ｒｕｎ ｓｃｒｉｐｔ． Ｃｈａｎｇ ｅ ｉｔ ｔｏ ｒｅｆｌｅｃｔ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｃｔ ｎｕｍ ｂｅｒ” ｅｃｈｏ “ｏｆ ＣＰＵｓ／ｔｈｒｅａｄｓ， ｐｒｏｂｌｅｍ ｉｎ－ ｐｕｔ ｆｉｌｅｓ， ｅｔｃ．．” ｄａｔｅ ｄａｔｅ ＞ ｌｉｎ＿ｘｅｏｎ３２．ｔｘｔ ．／ｘｌｉｎｐａｃｋ＿ｘｅｏｎ３２ ｌｉｎｉｎｐｕｔ＿ｘｅｏｎ３２ ＞＞ ｌｉｎ＿ｘｅｏｎ３２．ｔｘｔ ｄａｔｅ ＞＞ ｌｉｎ＿ｘｅｏｎ３２．ｔｘｔ ｅｃｈｏ －ｎ “Ｄｏｎｅ： ” ｄａｔｅ
Ｌ ｉｎｐａｃｋ主要特色是： ∠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。
∠点数的分布。即设定几个不同的阶 数值，一般是在Ｎ附近的时候的阶数分布 较为密，以便找到最佳性能数据。
∠每个计算点的计算次数。为了减少 测试误差，增加每点的计算次数取其平均 值，得到比较可信的性能数据。
∠设置内存的对齐尺寸。内存分配的 时候的内存对齐方式，可以提高内存的读 取效率，提高性能测试结果，但设置过大 将产生一定的内存空间的浪费，一般为 ４ＫＢ 或 ８ＫＢ 。
ｔｏ ｒｕｎ ａ ｔｅｓｔ ８ ８ ８ ８ ８ ８ ８ ８ ８ ８ ８ ８ ＃ ａｌｉｇ ｎｍｅｎｔ ｖａｌｕｅｓ （ｉｎ ＫＢｙ ｔｅｓ）
运 行
Ｉｎｔｅｌ提供了基于ＩＡ架构平台优化后的 可执行版本３．０．１，不需下载源代码再通过 编译器，编译优化，因此使用起来比较简 单和方便。现在可以执行的平台见表２。
主 编／赵吉志
明的参数。
到理论浮点峰值了。这两个值只是作为衡
ＨＰＬ 是针对现代并行计算机提出的测 量机器性能的一个指标，用来表明机器处
试方式。用户在不修改任意测试程序的 理能力的一个标尺和潜能的度量。
基础上，可以调节问题规模大小 Ｎ（矩阵 大小）、使用到的 ＣＰＵ 数目、使用各种优
测试过程
化方法等来执行该测试程序，以获取最
结果查看
根据上面的运行脚本文件，运行结果 输出到文件 ｌｉｎ＿ｘｅｏｎ３２．ｔｘｔ内。
性能测试举例
利用此工具对 ＮＰ３７０Ｄ产品做了计算 性能的测试，内存使用相同的４Ｇ容量，结 果见表３。
从测试数据看，ｗ ｏｏｄｃｒｅｓｔ处理器比 ｄｅｍｐｓｅｙ 的浮点计算能力有较大的提升， 通过后续的软硬件的参数的调优，平台的 计算能力还会不同程度的提升。
操作系统的准备。由于 ＯＳ 自身也会
时间Ｔ，测试结果以浮点运算每秒（Ｆｌｏｐｓ） 占用系统资源，因此一般会使用ｌｉｎｕｘ作为
给出。
ｌｉｎｐａｃｋ测试的 ＯＳ 平台，采用最新的内核
计算机计算峰值简介
版本的ｌｉｎｕｘ，这样可以充分的发挥出硬件 的新的特性，发挥出平台的计算性能；在
随着产品硬件的不断升级，整个计算 系统启动后，将一些没有必要的系统守护
产品技术
ｗｗｗ．ｉｎｓｐｕｒ．ｃｏｍ
服务器平台
文｜赵吉志
计算性能工具 Ｌｉｎｐａｃｋ
服务器性能测试利器（一）
计算机硬件的不断升级带来了系统处理性能的持续提高，如何对平台的性能作出正确的判断是性能测试的 主要目标。业界有多种测试基准，有的是基于实际的应用种类如 ＴＰＣ － Ｃ，有的是测试系统某一部分的性能， 如测试硬盘吞吐能力的 ＩＯｍｅｔｅｒ，测试内存带宽的 ｓｔｒｅａｍ。本专题将对几个常见且权威的测试基准以及其使用 方法作一下介绍。
Ｌｉｎｐａｃｋ的起源及原始用途
Ｌ ｉｎｐａｃｋ是线性系统软件包（Ｌ ｉｎｅａｒ ｓｙ ｓｔｅｍ ｐａｃｋａｇ ｅ） 的缩写， 主要开始于 １９７４ 年 ４ 月， 美国 Ａｒｇ ｏｎｎｅ 国家实验室应用数学所 主任 Ｊ ｉｍ 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 Ｌ ｉｎｐａｃｋ 计划案送到国家科学基金会 （Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｃｉ－ ｅｎｃｅ Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ ） 审核， 经国家科学基金会 同意并提供经费。
１００阶的稠密线性代数方程组，它只允许 成的浮点计算最大次数。包括理论浮点峰
采用编译优化选项进行优化，不得更改代 值和实测浮点峰值。
码，甚至代码中的注释也不得修改。
理论浮点峰值是该计算机理论上能达
Ｌ ｉｎｐａｃｋ１０００要求求解规模为 １０００阶的线 到的每秒钟能完成浮点计算的最大次数，
性代数方程组，达到指定的精度要求，可 它主要是由 ＣＰＵ的主频决定的。
下面是一个完整的配置文件的例子。 Ｌ ＩＮＰＡＣＫ ｄａｔａ １２ ＃ ｎｕｍ ｂｅｒ ｏｆ ｔｅｓｔｓ １０００ ２０００ ５０００ １００００ １５０００ ２００００ ２５０００ ２７０００ ２８０００ ２９０００ ３００００ ３１０００ ＃ ｐｒｏｂｌｅｍ ｓｉｚｅｓ １０００ ２００８ ５００８ １０００８ １５０００ ２０００８ ＃ ｌｅａｄｉｎｇ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ
能力也以数量级的速度提升。衡量计算机 进程去掉，可以运行 ｎｔｓｙ ｓｖ命令，关闭除
21
——科 技 浪 潮 ——
了 ｉｒｑｂａｌａｎｃｅ 和 ｍ ｅｓｓａｇ ｅｂｕｓ．之外的系统 服务进程，也可以节省系统的资源；并且 将操作系统启动到第三级，不要进入图 形方式。
ｌｉｎｐａｃｋ的参数设置
运算阶数 Ｎ 的选择：由于在计算过程 中，会分配、占有一定的内存空间，因此 依据内存容量合适的设置 Ｎ 的数值，会得 到较为准确的计算性能数据。如果Ｎ设置 较小，内存不能充分利用，则处理能力不 能发挥；如果 Ｎ 设置较大，内存空间不能 满足需求，则需要经常执行硬盘读写，从 而会有处理器的等待时间，计算时间会延 长，测试到的计算性能结果也会受到影 响。根据内存容量大小，对应 Ｎ 的数值见 表１的参考关系。