확장형 벤치마크 자동화 도구를 이용한 고성능컴퓨팅시스템 성능 평가

노승우; 박근철; 최지은; 박찬열

doi:10.5626/KTCP.2020.26.2.81

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저자정보: 노승우 (한국과학기술정보연구원) 박근철 (한국과학기술정보연구원) 최지은 (한국과학기술정보연구원) 박찬열 (한국과학기술정보연구원)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제26권 제2호

발행연도: 2020.2

수록면: 81 - 88 (8page)

DOI: 10.5626/KTCP.2020.26.2.81

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본 논문에서는 매니코어 시스템인 나이츠랜딩을 중심으로 주요 고성능컴퓨팅시스템들의 벤치마크 성능을 비교하고 분석한다. 고성능시스템들의 성능을 효율적으로 측정하고 비교하기 위해 개발한 확장형 벤치마크 자동화 도구는 메모리 대역폭 성능 측정을 위한 STREAM, CPU 부동소수점 성능 측정을 위한 HPL, 시스템 통합 성능 측정을 위한 HPCG를 지원하며, 입력 변수의 Parameter Sweep 기능 및 플러그인 형식의 벤치마크 추가로 손쉽게 확장 될 수 있다. STREAM 실험에서는 KNL의 불안정한 캐시성능의 특징과 고성능 메모리에서 입력 데이터의 오차 크기가 커짐에 따라 성능이 감소되는 현상을 확인하였고, HPL 실험에서는 매니코어 환경에서 소스 최적화에 따른 고성능 메모리 성능 영향을 확인하였다. 마지막으로 HPCG 실험에서는 MPI 프로세스 및 공유 스레드 수의 조합에 따른 큰 성능차이와 최적 성능조합을 확인하였다.

#벤치마크 #고성능컴퓨팅시스템 #성능 평가 #매니코어 #고성능 메모리 #benchmark #high-performance computing system #performance evaluation #many-core #high-bandwidth memory

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A. Sodani, Knights landing (KNL): 2nd Generation Intel® Xeon Phi processor, Hot Chips 27 Symposium (HCS) IEEE 2015, 2015.

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