Бенчмарк LINPACK Версия 2.0 ================= Представлено Университетом Теннесси Ноксвилла и Лабораторией инновационных вычислений. Реализация: Петр Лучек Это оптимизированная реализация бенчмарка LINPACK. Это критерий производительности, потому что он широко используется и производительность номера доступны для почти всех соответствующих систем. Бенчмарк LINPACK был представлен Джеком Донгарра. Подробное описание, а также список результатов производительности на самых разных машинах можно получить в форме PostScript (TM) от Netlib: http://www.netlib.org/benchmark/. Тест, используемый в бенчмарке LINPACK, заключается в решении плотной системы линейных уравнений. Версия бенчмарка для TOP500 позволяет пользователю масштабировать размер проблемы и оптимизировать программное обеспечение для достижения наилучшей производительности для данной машины. Эта производительность не отражает общую производительность данной системы, так как ни одно число никогда не может. Это, однако, отражает производительность специальной системы для решения плотной системы линейных уравнений. Поскольку проблема является очень регулярной, достигнутые показатели довольно высоки, а показатели производительности дают хорошую коррекцию пиковой производительности. Измеряя фактическую производительность для различных размеров проблем N, пользователь может получить не только максимальную производительность Rmax для размера проблемы Nmax, но и размер проблемы N_1/2, где половина производительности Rmax достигается. Эти цифры вместе с теоретической пиковой производительности Rpeak являются цифры, данные в TOP500. В попытке получить единообразие на всех компьютерах в отчете о производительности алгоритм, используемый при решении системы уравнений в эталонной процедуре, должен соответствовать стандартному показателю операций для факторизации LU с частичным поворотом. В частности, количество операций для алгоритма должно быть 2/3 операций плавающей точки N'N'N (N'N). Это исключает использование алгоритмов быстрого размножения матрицы, таких как «Метод Страсяна». Это делается для обеспечения сопоставимого набора показателей производительности на всех компьютерах. Если в будущем более реалистичная метрика найдет широкое применение, так что цифры для всех систем, о которой идет речь, мы можем преобразовать в эту меру производительности.
история версии
- Версия 2.0 размещено на 2010-09-24
Подробная информация о программе
- Категории: Системные коммунальные услуги > Обслуживание системы
- Издателя: University of Tennessee
- Лицензии: Бесплатный
- Цена: N/A
- Версия: 2.0
- Платформы: ios