그래프 500

Graph500

Graph500은 데이터 집약적인 부하에 초점을 맞춘 슈퍼컴퓨터 시스템 평가입니다.이 프로젝트는 2010년 6월에 국제 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스에서 발표되었습니다.첫 번째 목록은 2010년 11월 ACM/IEEE 슈퍼컴퓨팅 회의에서 발표되었습니다.그 목록의 새로운 버전은 1년에 두 번 출판된다.슈퍼컴퓨터의 순위를 매기는 데 사용되는 주요 성능 지표는 GTEPS(기가 횡단 에지/초)입니다.

Sandia National Laboraties의 Richard Murphy 씨는 "Graph500의 목표는 복잡한 데이터 문제에 대한 인식을 촉진하는 것입니다."라고 말합니다.이는 TOP500의 기반이 [1]되는 HPL(High Performance Linpack)과 같은 컴퓨터 벤치마크에 초점을 맞추는 것이 아닙니다.

이름에도 불구하고 등급에 포함된 시스템은 수백 개로 2014년 [2]6월에는 174개로 증가했습니다.

우승을 차지한 알고리즘과 구현은 "슈퍼컴퓨터에 대한 극단적 폭 우선 검색"[3]이라는 제목의 논문에 게재되었습니다.

Green Graph 500은 TOP500(HPL)과 같이 와트당 퍼포먼스에 따라 목록을 정렬하는 Green Graph 500은 동일한 성능 메트릭을 사용합니다.

벤치마크

Graph500에서 사용되는 벤치마크는 2배의 정밀도 부동소수를 [1]계산하는 대신 시스템의 통신 서브시스템을 강조합니다.이것은 큰 무방향 그래프(평균 정도 16의 크로네커 그래프 모델)의 폭 우선 검색을 기반으로 한다.벤치마크에는 3개의 계산 커널이 있습니다.첫 번째 커널은 그래프를 생성하여 sparse structure CSR 또는 CSC(압축된 sparse 행/열)로 압축합니다.두 번째 커널은 랜덤한 정점의 병렬 BFS 검색(실행당 64회 검색 반복), 세 번째 커널은 단일 소스 Shortest Path(SSP; 최단 경로) 계산을 실행합니다.n. 그래프의 가능한 크기(스케일)는 장난감(2개의26 꼭지점, 17GB RAM), 미니(229; 137GB), 소형32(2; 1.1TB), 중형36(2; 17.6TB), 대형39(2; 140TB) 및 대형42(2; 1.1PB RAM)[4]의 6가지로 정의된다.

벤치마크의 레퍼런스 구현에는 다음과 같은 여러 [5]버전이 있습니다.

  • GNU 옥타브에서의 시리얼 하이레벨
  • 시리얼 로우 레벨(C)
  • Open을 사용하는 병렬 C 버전MP
  • Cray-XMT용 2가지 버전
  • 기본 MPI 버전(MPI-1 기능 포함)
  • 최적화된 MPI 버전(MPI-2 단측 통신 사용)

일본 K컴퓨터에서 우승을 차지한 구현 전략은 [6]에 설명되어 있습니다.

상위 10위

2020

팔뚝이 후카쿠가 1위를 차지했다.[7]

2016

2016년 6월 발표에 따르면:[8]

순위 위치 기계(아키텍처) 노드 수 코어 수 문제 규모 GTEPS
1 리켄 고등 컴퓨터 과학 연구소 K컴퓨터(후지츠 커스텀) 82944 663552 40 38621.4
2 우시 국립 슈퍼컴퓨팅 센터 Sunway TaihuLight (NRCPC - Sunway MPP) 40768 10599680 40 23755.7
3 로렌스 리버모어 국립연구소 IBM Sequoia(Blue Gene/Q) 98304 1572864 41 23751
4 아르곤 국립연구소 IBM Mira(Blue Gene/Q) 49152 786432 40 14982
5 포르슝첸트룸 율리히 JUQEN(블루진/Q) 16384 262144 38 5848
6 시네카 페르미(청색 유전자/Q) 8192 131072 37 2567
7 창사, 중국) 톈허-2(NUDT 커스텀) 8192 196608 36 2061.48
8 CNRS/IDRIS-GENCI 튜링(파란 유전자/Q) 4096 65536 36 1427
8 과학기술시설협의회– Daresbury Laboratory 블루줄(블루진/Q) 4096 65536 36 1427
8 에든버러 대학교 DIRAC(블루 유전자/Q) 4096 65536 36 1427
8 EDF 연구개발 줌브로타(블루 유전자/Q) 4096 65536 36 1427
8 빅토리아 시대 생명과학 계산 이니셔티브 아보카(블루 유전자/Q) 4096 65536 36 1427

2014

2014년 6월 발표에 따르면:[2]

순위 위치 기계(아키텍처) 노드 수 코어 수 문제 규모 GTEPS
1 리켄 고등 컴퓨터 과학 연구소 K컴퓨터(후지츠 커스텀) 65536 524288 40 17977.1
2 로렌스 리버모어 국립연구소 IBM Sequoia(Blue Gene/Q) 65536 1048576 40 16599
3 아르곤 국립연구소 IBM Mira(Blue Gene/Q) 49152 786432 40 14328
4 포르슝첸트룸 율리히 JUQEN(블루진/Q) 16384 262144 38 5848
5 시네카 페르미(청색 유전자/Q) 8192 131072 37 2567
6 창사, 중국) 톈허-2(NUDT 커스텀) 8192 196608 36 2061.48
7 CNRS/IDRIS-GENCI 튜링(파란 유전자/Q) 4096 65536 36 1427
7 과학기술시설협의회 - 데레스베리연구소 블루줄(블루진/Q) 4096 65536 36 1427
7 에든버러 대학교 DIRAC(블루 유전자/Q) 4096 65536 36 1427
7 EDF 연구개발 줌브로타(블루 유전자/Q) 4096 65536 36 1427
7 빅토리아 시대 생명과학 계산 이니셔티브 아보카(블루 유전자/Q) 4096 65536 36 1427

2013

2013년 6월 발표에 따르면:[9]

순위 위치 기계(아키텍처) 노드 수 코어 수 문제 규모 GTEPS
1 로렌스 리버모어 국립연구소 IBM Sequoia(Blue Gene/Q) 65536 1048576 40 15363
2 아르곤 국립연구소 IBM Mira(Blue Gene/Q) 49152 786432 40 14328
3 포르슝첸트룸 율리히 JUQEN(블루진/Q) 16384 262144 38 5848
4 리켄 고등 컴퓨터 과학 연구소 K컴퓨터(후지츠 커스텀) 65536 524288 40 5524.12
5 시네카 페르미(청색 유전자/Q) 8192 131072 37 2567
6 창사, 중국) 톈허-2(NUDT 커스텀) 8192 196608 36 2061.48
7 CNRS/IDRIS-GENCI 튜링(파란 유전자/Q) 4096 65536 36 1427
7 과학기술시설협의회 - 데레스베리연구소 블루줄(블루진/Q) 4096 65536 36 1427
7 에든버러 대학교 DIRAC(블루 유전자/Q) 4096 65536 36 1427
7 EDF 연구개발 줌브로타(블루 유전자/Q) 4096 65536 36 1427
7 빅토리아 시대 생명과학 계산 이니셔티브 아보카(블루 유전자/Q) 4096 65536 36 1427

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ a b The Exascale Report (March 15, 2012). "The Case for the Graph 500 – Really Fast or Really Productive? Pick One". Inside HPC.
  2. ^ a b "Archived copy". Archived from the original on June 28, 2014. Retrieved June 26, 2014.{{cite web}}: CS1 maint: 제목으로 아카이브된 복사(링크)
  3. ^ Ueno, Koji; Suzumura, Toyotaro; Maruyama, Naoya; Fujisawa, Katsuki; Matsuoka, Satoshi (2016). "Extreme scale breadth-first search on supercomputers". 2016 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). pp. 1040–1047. doi:10.1109/BigData.2016.7840705. ISBN 978-1-4673-9005-7.
  4. ^ 대규모 분산 환경에서의 Graph500 퍼포먼스 평가 // IEEE IISWC 2011, 오스틴, 텍사스, 프레젠테이션
  5. ^ "Graph500: адекватный рейтинг" (in Russian). Open Systems #1 2011.
  6. ^ Ueno, K.; Suzumura, T.; Maruyama, N.; Fujisawa, K.; Matsuoka, S. (December 1, 2016). "Extreme scale breadth-first search on supercomputers". 2016 IEEE International Conference on Big Data (Big Data): 1040–1047. doi:10.1109/BigData.2016.7840705. ISBN 978-1-4673-9005-7.
  7. ^ "Fujitsu and RIKEN Take First Place in Graph500 Ranking with Supercomputer Fugaku". HPCwire. June 23, 2020. Retrieved August 8, 2020.
  8. ^ "Archived copy". Archived from the original on June 24, 2016. Retrieved July 6, 2016.{{cite web}}: CS1 maint: 제목으로 아카이브된 복사(링크)
  9. ^ "Archived copy". Archived from the original on June 21, 2013. Retrieved June 19, 2013.{{cite web}}: CS1 maint: 제목으로 아카이브된 복사(링크)

외부 링크