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高性能计算机性能评测 　　高性能计算机的性能评测技术提供了分析用户需求的系统化方法，可以帮助高性能计算机研制单位根据用户应用的需求特点，进行系统的设计和选择。 　　现代高性能计算机的研制需要投入巨大的人力、物力和时间，对于千万亿次级别的系统，处理器个数将超过10万个，研发费用将达到数亿元人民币，正确的系统设计决策显得尤为重要。由于高性能计算系统研制的主要动力来自用户需求，因此高性能计算机的研制决策必须以是否满足用户需求为最重要的标准，在系统设计时就需要深入分析目标应用特点，以用户需求驱动高性能计算机系统的研制。 　　 　　用户需求驱动计算机的研制 　　 　　以目前在TOP500上排名第一的IBM BlueGene/L系统为例。该系统在设计之初就定位于解决大规模分子动力学问题，系统在设计时采用了高并行度、低主频策略。目前的BlueGene/L系统的处理器个数达到13万多个，处理器主频仅为700Mhz。由于分子动力学应用具有良好的并行性，使得系统可以通过多个处理器的聚合计算能力达到较高的整体性能，而低主频策略对系统能耗的降低起到了很好的作用。但是，BlueGene/L显然并不适应所有的并行应用，对于通信频繁或负载不平衡的应用来说，并行度在提高到一定程度之后系统的整体性能反而可能下降，因此可能无法在BlueGene/L这样的系统上高效率地执行。 　　日本的地球模拟器在2002年～2004年TOP 500上排名第一。该系统在运行实际应用中达到了很好的性能。地球模拟器获得成功的一个主要原因是系统设计者与用户进行了长期合作，深入分析了用户应用。处理器是特制的向量处理器，针对应用提供了极高的单处理器性能，高性能的网络使得系统能够有效处理用户应用的通信需求，使得整个地球模拟器系统对用户应用来说是一个均衡的系统，因此能够得到满意的性能。 　　高性能计算机的性能评测技术提供了分析用户需求的系统化方法，可以帮助高性能计算机研制单位根据用户应用的需求特点，进行系统的设计和选择，其主要内容包括: 　　1. 用户需求收集技术，用于分析需求的应用领域，选取有代表性的应用程序。 　　2. 应用程序特征分析，如该应??的访问特性、通信特性以及并行度特性等。 　　3. 测试程序构造技术，即根据需求，采用有代表性的程序，并根据需求中各个程序的重要性构建Benchmark程序集。 　　4. 系统建模和应用程序性能预测技术，可用来比较不同的系统设计方案，分析系统性能瓶颈以及为优化应用程序和系统提供依据。 　　本文将简要介绍上述技术在国内外的发展现状。 　　 　　用户需求的收集 　　 　　用户需求的收集是高性能计算机性能评测技术的基础。用户需求的收集就是通过征集并选取当前有代表性的应用程序来评测高性能计算机系统，典型应用的征集主要集中在对高性能计算需求较大的一些领域。 　　核武器研制: 国际上的超级计算机很多是用来做核武器研究的，比如美国能源部的ASC(Advanced Simulation and Computing)计划支持的大部分系统、法国的CEA(Atomic Energy Commission)工程。在核武器研究方面有很多大规模并行模拟程序需要运行在超级计算机上。因此，一些公开的核武器模拟并行程序可以作为高性能计算机评测的代码。比如，公开的程序SAGE、Sweep3D等。 　　国防安全: 这类应用主要是国防上用于密码破译、间谍侦探等方面。这类应用程序主要是信息处理和信息分析，对浮点计算需求比较小，一般对单次计算的响应时间要求比较高。 　　气象预报: 天气预报是高性能应用的一个传统领域，复杂的气候三维模型对超级计算机有着巨大需求。日本的地球模拟器就是用来做气象预报的超级计算机，我国新一代的数值天气预报系统Grapes就是这类典型应用。这类应用程序对系统的通信性能要求较高。 　　生物信息学: 通过超级计算机强大的计算能力来解决生物领域的难题是近些年研究的热点。生物领域有很多海量数据处理应用程序，比如基因拼接、多序列比对、蛋白质三维结构预测等，它们都需要使用具有强大的计算能力的服务器来解决。 　　此外，石油勘探、地震预测、计算流体力学等领域都有着对超级计算机的巨大需求。通过对这些领域的典型应用程序进行征集和初步的分析，我们就可以为下一步的应用程序特征分析做好基础。通过采取广泛征集，在各个领域选择几个候选的应用程序，作为下一步程序特征分析的基础。 　　 　　应用程序的分析 　　 　　对选取的典型应用程序进行特征分析是进行高性能计算机性能评测技术的一个关键步骤。只有清晰地了解每个典型应用的程序特征，才可以为下一步的测试程序集构建提供科学的依据。 　　不同应用领域的科学程序使用的算法不同，对系统的要求也有所不同。比如