浪潮升级版“倚天”亮剑江湖 NF5588实测报告

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浪潮升级版“倚天”NF5588较上代产品进行了全面的升级,它支持NVIDIA Tesla最新的20系列GPU,采用双路Intel Xeon 5500/5600系列CPU,及最新的DDR3 ECC Unbuffered/DDR3 ECC Register内存,最大容量可至48GB,并且具有更高的系统可靠性、更强的海量存储能力、更强I/O扩展能力及更卓越的散热技术。

一、测试背景:

本测试报告将利用分子动力学经典软件NAMD及快速傅里叶变换FFT就这款产品进行全方位性能实测,同时针对上一代倚天桌面超算进行性能对比测试。

倚天身份照小图

  浪潮“倚天”NF5588

二、测试方案1:

选择典型高性能应用NAMD软件及Nanopore算例来进行实测。NAMD是分子动力学领域最为经典及最早支持CUDA架构计算的软件之一,它基于Charm++并行支持库,实现了动态负载平衡,在高端硬件平台上可以保持较高并行效率直到数千个处理器规模。Nanopore算例是通过分子动力学的方法,利用NAMD软件进行模拟计算,对硅纳米孔柱阵列的排列结构进行研究。

本次对Nanopore算例进行10000个step的计算来进行计算时间对比。测试软件是官网下载的NAMD_2.7b3_Linux-x86_64-CUDA.tar.tar与NAMD_2.7b2_Linux-x86_64-CUDA.tar.tar两个不同版本。运行的命令为:./charmrun ++local +p8 ./namd2 +idlepoll +devices 0,2 /root/apoa1/apoa1.namd,其中+p参数指的是系统CPU运行的核数,+devices参数指的是系统GPU运行的设备号码,此设备号码可由CUDA SDK中的devicequery程序运行得来。

测试方案1对比的是NF5588分别搭载Tesla C2050与Tesla C1060时的性能对比情况,对应Tesla C2050 GPU安装了cuda3.1版本驱动,Tesla C1060 GPU安装了cuda2.3版本及cuda3.1版本驱动,都分别对同样的算例进行了测试,测试平台配置信息及测试结果分别如下。

  

硬件

机型

Inspur NF5588

CPU

2*Intel Xeon E5520 @ 2.27GHz

GPU

2*Nvidia Tesla C1060

2* Nvidia Tesla C2050

内存

4*4G  DDR3  1333MHz

硬盘

500GB SATA

系统

OS

Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4

驱动

CUDA

NVIDIA-Linux-x86_64-190.53-pkg2.run cuda2.3

devdriver_3.1_linux_64_256.40.run cuda3.1

  

NAMD版本

CUDA驱动版本

测试时间(秒)

NAMD_2.7b3_Linux

-x86_64-CUDA

2.3-drv

1*C1060

2*C1060

3*C1060

277.630463

156.488815

128.077164

3.1-drv

1*C1060

2*C1060

3*C1060

407.601776

221.654938

176.371780

1*C2050

2*C2050

 

205.011581

129.603073

NAMD_2.7b2_Linux

-x86_64-CUDA

2.3-drv

1*C1060

2*C1060

3*C1060

394.606384

216.176727

174.694672

3.1-drv

1*C1060

2*C1060

3*C1060

534.408508

287.990723

233.471939

1*C2050

2*C2050

 

357.576599

210.960190

  上表中的测试时间均为记录系统运行算例的Wall Clock Time,由上表的数据分析可得出以下结论:

  1. 驱动版本对性能的影响

  对于相同的软件版本在不同驱动版本情况下的测试时间可知,在NF5588平台上安装cuda2.3驱动较cuda3.1的驱动对于C1060 GPU更适合(如下表),这是因为cuda2.3驱动是在Tesla 10系列的cuda架构下开发的;而Tesla 20系列的“Fermi”架构GPU,则需要 cuda3.1的驱动支持,不存在驱动版本的影响。

  2. 软件版本对性能的影响

  对比不同版本软件运行时间可知,更高版本的软件性能更优,这也是软件逐步优化版本更替的结果。如下表中的提取数据,说明NF5588在搭载C1060时NAMD_2.7b3的运行时间较NAMD_2.7b2减少25%—30%;在搭载C2050时NAMD_2.7b3的运行时间较NAMD_2.7b2减少38%—43%。

  3. 多GPU加速比的分析

  如下表,不难看出NF5588对于搭载多GPU的情况下,加速比值都不错。

  4. 搭载C2050与C1060的性能对比

  分别取两个版本NAMD软件在GPU卡适合的驱动(C1060取2.3driver;C2050取3.1driver)下得到对比图表,及性能对比数据:

无标题.png

  

对比情况

1*GPU

2*GPU

2.7b3-3.1drv-C2050
VS
2.7b3-2.3drv-C1060

2.7b2-3.1drv-C2050
VS
2.7b2-2.3drv-C1060

2.7b3-3.1drv-C2050
VS
2.7b3-2.3drv-C1060

2.7b2-3.1drv-C2050
VS
2.7b2-2.3drv-C1060

性能提升

35.42%

10.36%

20.74%

2.47%

从测试结果来看, NF5588搭载C2050对比搭载C1060,都有不同程度的提升,***时能高出35%。但是受软件版本及GPU运行数目的影响,性能提升略有不同。如受软件版本影响,对于2.7b3版本的NAMD_CUDA软件,在C2050对比C1060上的运行性能提升更高,说明新版本软件对C2050新架构的支持更好。

三、测试方案2:

快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform FFT)在高性能的应用十分广泛,它在声学、电信、电力系统、图像与信号处理、物探、天线、雷达、卫星 、医疗等应用领域有广泛的应用。凡是可以利用傅里叶变换来进行分析、综合、变换的地方,都可以利用FFT算法及运用数字计算技术来加以实现。

CUFFT 是NIVIDA CUDA的快速傅里叶变换库。是NVIDIA公司专为其CUDA架构计算设备开发的FFT加速库。CUFFT库支持以下功能:

`可以对实数或复数进行一维,二维和三维的离散傅里叶变换。

`可以同时并行处理一批一维的离散傅里叶变换;

`对二维、三维傅里叶变换,每一维可以在[2,16384]中任意取值;

`对一维傅里叶变换,能处理***数组尺寸为8M;

`对实数或者复数进行的FFT,结果输出位置可以和输入位置一致(原地变换),也可以不同(异址变换)。

本次测试采用CUFFT库版本:libcufft.so.3.0.14,测试分别在“倚天”NF5588(搭载Tesla C2050)和***代“倚天”桌面超算上进行,对不同长度的信号(双精度一维数组)先后进行正、负FFT变换,并截取FFT计算的精确时间,测试平台配置如下:

对比平台

升级版“倚天”NF5588

***代“倚天”桌面超算

硬件

CPU

2*Intel E5520 @ 2.27GHz

2* Intel E5420 @ 2.5GHz

GPU

2* Nvidia Tesla C2050

2*Nvidia Tesla C1060

内存

16G  DDR3  1333MHz

8G DDR3

硬盘

500GB SATA

500GB SATA

系统

OS

Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4

Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4

驱动

CUDA

devdriver_3.1_linux_64_256.40.run cuda3.1

devdriver_3.1_linux_64_256.40.run cuda3.1

对比测试结果如下:  

Double  Inplace FFT  Batch enabled

signal_length

***代“倚天”桌面超算

升级版“倚天”NF5588

性能提升

1024

0.24

0.247

0.971

2048

0.192

0.208

0.923

4096

0.216

0.212

1.019

8192

0.21

0.211

0.995

16384

0.27

0.248

1.089

32768

0.418

0.432

0.968

65536

0.792

0.44

1.800

131072

1.244

0.57

2.182

262144

2.161

0.865

2.498

524288

4.433

1.458

3.040

1048576

8.545

2.694

3.172

2097152

17.337

5.697

3.043

4194304

36.219

11.577

3.129

8388608

75.363

24.666

3.055

 

随信号长度的增加, “倚天”NF5588的性能优势明显体现出来,当信号长度增加到***8M(数组总大小为64MB)时, NF5588的cufft计算时间仅为***代产品的三分之一。同时也说明“Fermi”架构的Tesla 20系列GPU在双精度计算上较其上一代平台有了较大性能提升。

四、测试结论:

浪潮升级版“倚天”NF5588较上代产品进行了全面的升级,它支持NVIDIA Tesla***的20系列GPU,采用双路Intel Xeon 5500/5600系列CPU,及***的DDR3 ECC Unbuffered/DDR3 ECC Register内存,***容量可至48GB,并且具有更高的系统可靠性、更强的海量存储能力、更强I/O扩展能力及更卓越的散热技术。

 

责任编辑:常疆 来源: 51CTO.com
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