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gy_xmc2015銅蟲 (小有名氣)
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文章推薦：高性能計算系統(tǒng)的新型評價方式【神威·太湖之光奪冠的評價體系過時了？】
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文章鏈接（開放獲�。�https://doi.org/10.1093/nsr/nwv084 通訊作者：Jack Dongarra 昨天（2017年6月20日），新一期全球超級計算機(jī)500強(qiáng)榜單發(fā)布，中國“神威·太湖之光”和“天河二號”分列第一、第二名。其中，“神威·太湖之光”的奪冠性能為：峰值浮點運算速度每秒12.5億億次，持續(xù)浮點運算速度每秒9.3億億次。這一榜單使用的評價標(biāo)準(zhǔn)為1980年代以來即為主流的LINPACK測試方法，其核心評價指標(biāo)為計算機(jī)的浮點運算速度。但是近年來，不斷有科學(xué)家認(rèn)為，這一評價標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)過時，無法完全適應(yīng)現(xiàn)代大規(guī)模運算系統(tǒng)的測評。 在這篇發(fā)表于《國家科學(xué)評論》（National Science Review）的 perspective 文章中，作者提出了一種新的評價標(biāo)準(zhǔn)：高性能共軛梯度（ high-performance conjugate gradients，HPCG）。 原文片段： ... Unlike LINPACK, which tests raw floating-point performance and its delivery through the BLAS API, these real-world applications rely on partial differential equations (PDEs) that govern the continuous representations of the physical quantities such as particle speed, momentum, etc. These PDEs involve sparse (not dense) matrices that represent the 3Dl embedding of the discretization mesh. While the size of the sparse data fills the available memory to accommodate the simulation models of interest, most of the optimization techniques that help achieve close to peak performance in dense matrix calculations are only marginally useful in the context of sparse matrices originating from PDEs. Our new benchmark, called high-performance conjugate gradients (HPCG) (further information is available at www.hpcg-benchmark.org), is based on Mantevo collection's HPCCG code base, but aims to go beyond its originator and represent the calculations that commonly occur during the numerical solution of PDEs in modern state-of-the-art solvers. To that end, HPCG is dominated by sparse operations such as sparse matrix-vector product and sparse matrix triangular solve. ... 《國家科學(xué)評論》是中科院主管的英文綜述性學(xué)術(shù)期刊，最新影響因子（2016）為8.843。 |
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gy_xmc2015
銅蟲 (小有名氣)
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- 專業(yè): 膜生物化學(xué)與膜生物物理學(xué)
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摘錄一點網(wǎng)上的相關(guān)信息：http://tech.huanqiu.com/news/2016-12/9809503.html “近年來，有觀點認(rèn)為Linpack測試已經(jīng)過時了，TOP500創(chuàng)始人之一的田納西大學(xué)教授Jack Dongarra就提出了HPCG測試，與Linpack關(guān)注線性方程的計算性能不同，HPCG更加看中整體性能的平衡，能代表了共軛梯度迭代法的一類應(yīng)用的計算和通信特征，但也僅僅代表了某一個方面的特征，并不能涵蓋超算的所以特征。如果計算性能和通信不是一個量級的，即便兩項指標(biāo)分開看都很強(qiáng)，但也會導(dǎo)致HPCG偏低的結(jié)果。截至目前，HPCG還沒有被業(yè)界廣泛接受。” “神威太湖之光HPCG/HPL偏低的原因就在于計算性能和通信等要素之間的不平衡程度較高——神威太湖之光之所以能在TOP500排名第一、Green500排名第三、在Linpack浮點性能93PFLOPS、Linpack效率高達(dá)74.16%的情況下，性能功耗比達(dá)到6G/W，做到了兼顧計算性能和節(jié)能環(huán)保，而且這還是在處理器的制造工藝落后Intel兩代，采用28nm制造工藝的情況下做到的�！� |
2樓2017-06-21 14:00:25
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