- r - 以节省内存的方式增长 data.frame
- ruby-on-rails - ruby/ruby on rails 内存泄漏检测
- android - 无法解析导入android.support.v7.app
- UNIX 域套接字与共享内存(映射文件)
我有一个计算密集型程序,我试图在单个 super 计算机节点上运行。以下是 super 计算机上其中一个节点的规范:
dmidecode
)我还在我的 MacBook 上运行的 Ubuntu 虚拟机上测试了这个程序:
该程序是在两台机器上使用相同版本的 gcc 构建的。但是,对于程序的简化测试运行,在 super 计算机上运行程序的实时时间明显长于在我的虚拟机上。
这对我来说没有意义,更令人困惑的是,当我在我的程序上运行 gprof
时,它表明 super 计算机确实比我的虚拟机更快。下表显示了我在每台机器上看到的程序的不同时间(SC = super 计算机,VM = 虚拟机):
| SC | VM |
|---------------------------|------|-------|
| Release (-O3) Real Time | 15s | 3s |
| Debug (-g -pg) Real Time | 55s | 35s |
| Debug (-g -pg) gprof Time | 6.10 | 9.24s |
无论我测试多少次都会发生这种情况,在 super 计算机的情况下,当程序运行时我是计算节点上的唯一用户(即它不应该与其他进程冲突)。
我的程序中涉及的 I/O 很少。它读取一个 1.4MB 的文件并输出一个 82 字节的文件。
当 gprof
指示他的 CPU 时间性能更好时,是什么导致 super 计算机的实时性能变差?我可以做些什么来提高 super 计算机的实时性能?
该程序的大部分时间用于生成和求解线性方程组。实际的求解器是一个支持 openmpi 的库,它利用与机器上可用内核数量相对应的单独线程。
我可以使用相同的线性求解器库运行单独的测试程序,该程序库从 Matrix Market 格式的文件(690MB——“A”矩阵接近 200 万平方)中读取更复杂的线性系统,并独立于我写的程序。在这种情况下, super 计算机(48 秒)比虚拟机(74 秒)快。这向我表明问题不在线性求解器中,而且问题与 I/O 无关,因为此测试的 I/O 密集度更高。
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power management:
最佳答案
注3:最新的想法是, super 计算机具有更快的I/O子系统,但由于CPU缺乏AVX扩展,矩阵运算速度不足。 MacBook 从磁盘执行 I/O 的速度较慢,但计算速度更快,因为它的 CPU 具有 AVX 扩展。也许 super 计算机加载 690MB 需要 33 秒,计算需要 15 秒,而 MacBook 加载 690MB 需要 71 秒,计算需要 3 秒。这将达到 super 计算机观察到的总时间 48 秒和 MacBook 的 74 秒。
Note2:我有一个新理论,我认为当你运行单独的测试程序时, super 计算机和你的 MacBook 都会受到内存带宽的限制。那里的数据是 690MB,不适合处理器缓存,而生产运行中的数据是 1.4MB,适合 CPU 缓存。在 MacBook CPU 中,集成内存 Controller 是双 channel 的。在 super 计算机上,X5660 Xeon 处理器内存 Controller 支持三个 channel 。因此,对于不适合 CPU 最后一级缓存的非常大的数据集, super 计算机将更快,因为它具有更多的内存带宽(3 对 2 channel )。对于适合 CPU 缓存的小型工作集,MacBook 会更快,因为问题会受 CPU 限制,而 MacBook CPU 具有专门用于线性代数的 AVX 指令。
原始答案
您的线性求解器库很可能会根据对 CPU 功能的运行时检测来选择最快的例程。 “ super 计算机”可能拥有更多内核、更大缓存、更多内存并以更高频率运行,但它没有在您的计算机中可用的英特尔® 高级矢量扩展(英特尔® AVX)指令苹果电脑。这是一个 discussion on AVX for Linear Algebra
一些 quotes from Intel Engineers
We recently completed a set of tests SSE vs. AVX on Sandy Bridge vs. Ivy Bridge and a range of performance improvement was between ~3x and ~6x ( for sqrt operation ) and the codes ( C/C++ ) were agressively optimized by Intel C++ compiler 13.0.0.089 ( Initial Release ).
还有这个
Matrix multiplication is an ideal application for demonstration of AVX performance. It depends strongly on tiling for L1 locality, thus the renewed emphasis on performance libraries such as MKL.
http://ark.intel.com/compare/47921,64900
关于linux - 具有更高 CPU 性能(根据 gprof)的机器如何具有更差的实时性能?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/22672615/
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