Graph500

Graph500 — рейтинг суперкомпьютеров, ориентированный на задачи класса Data intensive. Проект был анонсирован на International Supercomputing Conference в июне 2010, первый список опубликовали на ACM/IEEE Supercomputing Conference в ноябре 2010. Новые версии списка публикуются дважды в год. Основной метрикой в рейтинге является GTEPS (10^9 пройденных дуг в секунду).

Ричард Мерфи из Sandia заявил что целью Graph500 является повышение осведомленности о проблемах больших массивов данных, вместо концентрации на чисто вычислительных характеристиках как в тесте HPL (High Performance Linpack), на котором основан рейтинг Top500.^[1]

Несмотря на название, в списке Graph500 присутствует лишь несколько сотен суперкомпьютеров, например, в июне 2014—179 участников^[2].

Также существует вариант рейтинга Green Graph 500, который ранжирует системы не по максимальной достигнутой производительности, а по производительности на ватт потребления электроэнергии. Этот вариант был создан по аналогии с Green 500, который использует данные Top500 (тест HPL Linpack).

Тест производительностиПравить

Бенчмарк, используемый при составлении Graph500, в большей степени нагружает коммуникационную подсистему компьютера и не зависит от количества исполняемых в секунду операций над числами с плавающей запятой^[1]. В его основе лежит поиск в ширину в большом ненаправленном графе (модель графа Kronecker со средним весом вершин 16). Бенчмарк состоит из двух вычислительно сложных частей: в первой происходит генерация графа и его сжатие в разреженные структуры CSR или CSC (Compressed Sparse Row/Column); во второй происходит параллельный BFS-поиск 64 вершин графа, выбранных случайно. Задача определена для шести стандартных размеров графа (Scales): ^[3]

игрушечный (toy): 2^26 вершин, 17 ГБ ОЗУ
мини (mini): 2^29 вершин, 137 ГБ
маленький (small): 2^32 вершин, 1.1 ТБ
средний (medium): 2^36 вершин, 17.6 ТБ
большой (large): 2^39 вершин, 140 ТБ
огромный (huge): 2^42 вершин, 1.1 ПБ ОЗУ

Референсная реализация бенчмарка содержит несколько версий:^[4]

последовательная высокоуровневая на языке GNU Octave
последовательная низкоуровневая на Си
параллельная Си версия с использованием OpenMP
две версии для Cray XMT
базовая MPI версия (функции MPI-1)
оптимизированная MPI версия (односторонние функции из MPI-2)

10 самых производительных компьютеров в тесте Graph 500Править

2016Править

На июнь 2016 года:^[5]

Рейтинг	Место	Машина	Узлов	Ядер	Размер (scale)	GTEPS
1	RIKEN Advanced Institute for Computational Science	K computer (Fujitsu custom)	82944	663552	40	38621.4
2	National Supercomputing Center in Wuxi	Sunway TaihuLight (NRCPC - Sunway MPP)	40768	10599680	40	23755.7
3	Lawrence Livermore National Laboratory	IBM Sequoia (Blue Gene/Q)	98304	1572864	41	23751
4	Argonne National Laboratory	IBM Mira (англ.) (рус. (Blue Gene/Q)	49152	786432	40	14982
5	Forschungszentrum Jülich	JUQUEEN (Blue Gene/Q)	16384	262144	38	5848
6	CINECA (англ.) (рус.	Fermi (Blue Gene/Q)	8192	131072	37	2567
7	Чанша, Китай	Tianhe-2 (NUDT custom)	8192	196608	36	2061.48
8	CNRS/IDRIS-GENCI	Turing (Blue Gene/Q)	4096	65536	36	1427
8	Science and Technology Facilities Council - Daresbury Laboratory	Blue Joule (Blue Gene/Q)	4096	65536	36	1427
8	Эдинбургский университет	DIRAC (Blue Gene/Q)	4096	65536	36	1427
8	EDF R&D	Zumbrota (Blue Gene/Q)	4096	65536	36	1427
8	Victorian Life Sciences Computation Initiative (англ.) (рус.	Avoca (Blue Gene/Q)	4096	65536	36	1427

2014Править

На июнь 2014:^[2]

Рейтинг	Место	Машина	Узлов	Ядер	Размер (scale)	GTEPS
1	RIKEN	K computer (разработка Fujitsu)	65536	524288	40	17977.1
2	LLNL	IBM Sequoia (Blue Gene/Q)	65536	1048576	40	16599
3	Аргоннская национальная лаборатория	IBM Mira (англ.) (рус. (Blue Gene/Q)	49152	786432	40	14328
4	Исследовательский центр Юлих	JUQUEEN (Blue Gene/Q)	16384	262144	38	5848
5	CINECA (англ.) (рус.	Fermi (Blue Gene/Q)	8192	131072	37	2567
6	Национальный суперкомпьютерный центр Китая	Tianhe-2 (разработка NUDT)	8192	196608	36	2061.48
7	CNRS/IDRIS-GENCI	Turing (Blue Gene/Q)	4096	65536	36	1427
7	Science and Technology Facilities Council - Daresbury Laboratory	Blue Joule (Blue Gene/Q)	4096	65536	36	1427
7	Эдинбургский университет	DIRAC (Blue Gene/Q)	4096	65536	36	1427
7	EDF R&D	Zumbrota (Blue Gene/Q)	4096	65536	36	1427
7	Victorian Life Sciences Computation Initiative (англ.) (рус.	Avoca (Blue Gene/Q)	4096	65536	36	1427

См. такжеПравить

ПримечанияПравить

↑ ¹ ² The Exascale Report. The Case for the Graph 500 – Really Fast or Really Productive? Pick One (неопр.). Inside HPC (15 марта 2012). Архивировано 30 декабря 2012 года.
↑ ¹ ² June 2014 | Graph 500 Архивировано 28 июня 2014 года.
↑ Performance Evaluation of Graph500 on Large-Scale Distributed Environment // IEEE IISWC 2011, Austin, TX; presentation
↑ Graph500: адекватный рейтинг (рус.). Открытые Системы №1 2011. Архивировано 30 декабря 2012 года.
↑ June 2016 | Graph 500 Архивировано 24 июня 2016 года.

СсылкиПравить

graph500.org — официальный сайт Graph500
graph500 2019 complete results Архивная копия от 26 декабря 2019 на Wayback Machine, bfs Архивная копия от 26 ноября 2019 на Wayback Machine, sssp Архивная копия от 26 ноября 2019 на Wayback Machine, green graph 500 Архивная копия от 26 ноября 2019 на Wayback Machine
Introducing the Graph 500 Архивная копия от 10 августа 2017 на Wayback Machine // Sandia
The Case for the Graph 500 – Really Fast or Really Productive? Pick One (англ.). inside HPC, The Exascale Report (15 марта 2012). Дата обращения: 2 декабря 2013. Архивировано 30 декабря 2012 года.

[inside-exascale-2012-03-1] ¹ ² The Exascale Report. The Case for the Graph 500 – Really Fast or Really Productive? Pick One (неопр.). Inside HPC (15 марта 2012). Архивировано 30 декабря 2012 года.

[autogenerated1-2] ¹ ² June 2014 | Graph 500 Архивировано 28 июня 2014 года.

[3] Performance Evaluation of Graph500 on Large-Scale Distributed Environment // IEEE IISWC 2011, Austin, TX; presentation

[4] Graph500: адекватный рейтинг (рус.). Открытые Системы №1 2011. Архивировано 30 декабря 2012 года.

[5] June 2016 | Graph 500 Архивировано 24 июня 2016 года.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]