Graph500 является рейтинг суперкомпьютерных систем, ориентированных на нагрузок с интенсивной обработкой данных . О проекте было объявлено на Международной конференции по суперкомпьютерам в июне 2010 года. Первый список был опубликован на конференции ACM / IEEE Supercomputing в ноябре 2010 года. Новые версии списка публикуются дважды в год. Основным показателем производительности, используемым для ранжирования суперкомпьютеров, является GTEPS ( гига - количество пройденных фронтов в секунду ).
Ричард Мерфи из Sandia National Laboratories , говорит, что «цель Graph500 - повысить осведомленность о сложных проблемах данных» вместо того, чтобы сосредоточиться на компьютерных тестах, таких как HPL (High Performance Linpack), на которых основан TOP500 . [1]
Несмотря на название, в рейтинге было несколько сотен систем, число которых выросло до 174 в июне 2014 года [2].
Алгоритм и реализация, победившие в чемпионате, опубликованы в статье "Поиск в ширину в экстремальных масштабах на суперкомпьютерах". [3]
Также есть список Green Graph 500, который использует ту же метрику производительности, но сортирует список в соответствии с производительностью на ватт, например, Green 500 работает с TOP500 (HPL).
Контрольный показатель
Тест, используемый в Graph500, подвергает нагрузку коммуникационную подсистему системы вместо подсчета чисел с плавающей запятой двойной точности. [1] Он основан на поиске в ширину в большом неориентированном графе (модель графа Кронекера со средней степенью 16). В тесте есть три вычислительных ядра: первое ядро должно генерировать граф и сжимать его в разреженные структуры CSR или CSC (сжатые разреженные строки / столбцы); второе ядро выполняет параллельный поиск BFS некоторых случайных вершин (64 итерации поиска за запуск); третье ядро выполняет вычисление кратчайших путей из одного источника (SSSP). Определены шесть возможных размеров (масштабов) графа: игрушечный (2 26 вершин; 17 ГБ ОЗУ), мини (2 29 ; 137 ГБ), малый (2 32 ; 1,1 ТБ), средний (2 36 ; 17,6 ТБ), большие (2 39 ; 140 ТБ) и огромные (2 42 ; 1,1 ПБ ОЗУ). [4]
Эталонная реализация теста содержит несколько версий: [5]
- последовательный высокоуровневый в GNU Octave
- последовательный низкоуровневый в C
- параллельная версия C с использованием OpenMP
- две версии для Cray-XMT
- базовая версия MPI (с функциями MPI-1)
- оптимизированная версия MPI (с односторонней связью MPI-2 )
Стратегия реализации, выигравшая чемпионат на японском компьютере K, описана в [6].
Топ-10 рейтинга
2020 г.
Основанная на руке Fugaku заняла первое место в списке. [7]
2016 г.
Согласно выпуску списка за июнь 2016 г .: [8]
Классифицировать | Сайт | Машина (архитектура) | Количество узлов | Количество ядер | Масштаб проблемы | GTEPS |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | Riken Advanced Institute for Computational Science | Компьютер K ( кастом Fujitsu ) | 82944 | 663552 | 40 | 38621,4 |
2 | Национальный суперкомпьютерный центр в Уси | Sunway TaihuLight ( NRCPC - Sunway MPP ) | 40768 | 10599680 | 40 | 23755,7 |
3 | Национальная лаборатория Лоуренса Ливермора | IBM Sequoia ( Blue Gene / Q ) | 98304 | 1572864 | 41 год | 23751 |
4 | Аргоннская национальная лаборатория | IBM Mira (Blue Gene / Q) | 49152 | 786432 | 40 | 14982 |
5 | Forschungszentrum Jülich | JUQUEEN (Blue Gene / Q) | 16384 | 262144 | 38 | 5848 |
6 | CINECA | Ферми (Blue Gene / Q) | 8192 | 131072 | 37 | 2567 |
7 | Чанша , Китай | Тяньхэ-2 ( НУДТ на заказ) | 8192 | 196608 | 36 | 2061,48 |
8 | CNRS / IDRIS-GENCI | Тьюринг (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
8 | Совет по науке и технологиям - Лаборатория Дарсбери | Синий Джоуль (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
8 | Эдинбургский университет | ДИРАК (Голубой ген / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
8 | EDF R&D | Зумброта (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
8 | Викторианская инициатива в области наук о жизни | Авока (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
2014 г.
Согласно выпуску списка за июнь 2014 г .: [2]
Классифицировать | Сайт | Машина (Архитектура) | Количество узлов | Количество ядер | Масштаб проблемы | GTEPS |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | RIKEN Advanced Institute for Computational Science | Компьютер K ( кастом Fujitsu ) | 65536 | 524288 | 40 | 17977,1 |
2 | Национальная лаборатория Лоуренса Ливермора | IBM Sequoia ( Blue Gene / Q ) | 65536 | 1048576 | 40 | 16599 |
3 | Аргоннская национальная лаборатория | IBM Mira (Blue Gene / Q) | 49152 | 786432 | 40 | 14328 |
4 | Forschungszentrum Jülich | JUQUEEN (Blue Gene / Q) | 16384 | 262144 | 38 | 5848 |
5 | CINECA | Ферми (Blue Gene / Q) | 8192 | 131072 | 37 | 2567 |
6 | Чанша, Китай | Тяньхэ-2 ( НУДТ на заказ) | 8192 | 196608 | 36 | 2061,48 |
7 | CNRS / IDRIS-GENCI | Тьюринг (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
7 | Совет по науке и технологиям - Лаборатория Дарсбери | Синий Джоуль (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
7 | Эдинбургский университет | ДИРАК (Голубой ген / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
7 | EDF R&D | Зумброта (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
7 | Викторианская инициатива в области наук о жизни | Авока (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
2013
Согласно выпуску списка за июнь 2013 г .: [9]
Классифицировать | Сайт | Машина (Архитектура) | Количество узлов | Количество ядер | Масштаб проблемы | GTEPS |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | Национальная лаборатория Лоуренса Ливермора | IBM Sequoia (Blue Gene / Q) | 65536 | 1048576 | 40 | 15363 |
2 | Аргоннская национальная лаборатория | IBM Mira (Blue Gene / Q) | 49152 | 786432 | 40 | 14328 |
3 | Forschungszentrum Jülich | JUQUEEN (Blue Gene / Q) | 16384 | 262144 | 38 | 5848 |
4 | RIKEN Advanced Institute for Computational Science | Компьютер K (кастом Fujitsu) | 65536 | 524288 | 40 | 5524,12 |
5 | CINECA | Ферми (Blue Gene / Q) | 8192 | 131072 | 37 | 2567 |
6 | Чанша, Китай | Тяньхэ-2 (НУДТ на заказ) | 8192 | 196608 | 36 | 2061,48 |
7 | CNRS / IDRIS-GENCI | Тьюринг (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
7 | Совет по науке и технологиям - Лаборатория Дарсбери | Синий Джоуль (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
7 | Эдинбургский университет | ДИРАК (Голубой ген / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
7 | EDF R&D | Зумброта (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
7 | Викторианская инициатива в области наук о жизни | Авока (Blue Gene / Q) | 4096 | 65536 | 36 | 1427 |
Смотрите также
- TOP500
- Зеленый500
- Тест HPCG
Рекомендации
- ^ a b Отчет Exascale (15 марта 2012 г.). «Дело в пользу Graph 500 - действительно быстро или действительно продуктивно? Выберите один» . Внутри HPC.
- ^ а б «Архивная копия» . Архивировано из оригинального 28 июня 2014 года . Проверено 26 июня 2014 года .CS1 maint: заархивированная копия как заголовок ( ссылка )
- ^ Уэно, Кодзи; Судзумура, Тойотаро; Маруяма, Наоя; Фудзисава, Кацуки; Мацуока, Сатоши (2016). «Исключительно масштабный поиск в ширину на суперкомпьютерах». 2016 IEEE Международная конференция по больших данных (Big Data) . С. 1040–1047. DOI : 10.1109 / BigData.2016.7840705 . ISBN 978-1-4673-9005-7.
- ^ Оценка производительности Graph500 в крупномасштабной распределенной среде // IEEE IISWC 2011, Остин, Техас; презентация
- ^ «Graph500: адекватный рейтинг» . Открытые системы №1 2011.
- ^ Ueno, K .; Судзумура, Т .; Maruyama, N .; Fujisawa, K .; Мацуока, С. (1 декабря 2016 г.). «Исключительно масштабный поиск в ширину на суперкомпьютерах». Международная конференция IEEE по большим данным (Big Data), 2016 : 1040–1047. DOI : 10.1109 / BigData.2016.7840705 . ISBN 978-1-4673-9005-7.
- ^ «Fujitsu и RIKEN заняли первое место в рейтинге Graph500 с суперкомпьютером Fugaku» . HPCwire . 23 июня 2020 . Проверено 8 августа 2020 года .
- ^ «Архивная копия» . Архивировано из оригинального 24 июня 2016 года . Проверено 6 июля, 2016 .CS1 maint: заархивированная копия как заголовок ( ссылка )
- ^ «Архивная копия» . Архивировано из оригинального 21 июня 2013 года . Проверено 19 июня 2013 года .CS1 maint: заархивированная копия как заголовок ( ссылка )
Внешние ссылки
- Официальный веб-сайт
- Июнь 2014 График 500
- Представляем Graph 500 , статья Sandia