LINPACK Benchmark Version 2.0 ================= Présenté par l’Université du Tennessee Knoxville et Innovative Computing Laboratory. Mise en œuvre : Piotr Luszczek Il s’agit d’une mise en œuvre optimisée du benchmark LINPACK. Il s’agit d’un critère de performance parce qu’il est largement utilisé et les numéros de performance sont disponibles pour presque tous les systèmes pertinents. Le BENCHMARK LINPACK a été introduit par Jack Dongarra. Une description détaillée ainsi qu’une liste des résultats de performance sur une grande variété de machines sont disponibles sous forme PostScript(TM) de Netlib: http://www.netlib.org/benchmark/. Le test utilisé dans le benchmark LINPACK est de résoudre un système dense d’équations linéaires. La version de la référence pour TOP500 permet à l’utilisateur d’évaluer la taille du problème et d’optimiser le logiciel afin d’obtenir les meilleures performances pour une machine donnée. Cette performance ne reflète pas les performances globales d’un système donné, car aucun nombre ne peut jamais. Il reflète toutefois les performances d’un système dédié à la résolution d’un système dense d’équations linéaires. Comme le problème est très régulier, les performances obtenues sont assez élevées, et les chiffres de performance donnent une bonne correction des performances maximales. En mesurant les performances réelles pour différentes tailles de problèmes N, un utilisateur peut obtenir non seulement le maximum atteint performance Rmax pour la taille du problème Nmax, mais aussi la taille du problème N_1/2 où la moitié de la performance Rmax est atteint. Ces chiffres ainsi que la performance de pointe théorique Rpeak sont les nombres donnés dans le TOP500. Dans une tentative d’obtenir l’uniformité entre tous les ordinateurs dans les rapports de performance, l’algorithme utilisé pour résoudre le système d’équations dans la procédure de référence doit se conformer au nombre de fonctionnement standard pour la factorisation LU avec pivotement partiel. En particulier, le nombre d’opérations pour l’algorithme doit être de 2/3 N*N*N + O(N*N) opérations de points flottants. Cela exclut l’utilisation d’une matrice rapide multiplier les algorithmes comme « Méthode strassienne ». Ceci est fait pour fournir un ensemble comparable de numéros de performances sur tous les ordinateurs. Si à l’avenir une mesure plus réaliste trouve une utilisation généralisée, de sorte que les nombres pour tous les systèmes en question sont disponibles, nous pouvons nous convertir à cette mesure de performance.
historique de la version
- Version 2.0 posté sur 2010-09-24
Détails du programme
- Catégorie: Utilitaires système > Maintenance du système
- Éditeur: University of Tennessee
- Licence: Gratuit
- Prix: N/A
- Version: 2.0
- Plate-forme: ios