Información general de rendimiento y pruebas comparativas de High-Performance Computing (HPC)

los sistemas High-Performance Computing (HPC) están diseñados para procesar grandes cantidades de datos y realizar cálculos complejos a altas velocidades. Comprender y medir su rendimiento es fundamental para la optimización del sistema, las decisiones de adquisición y garantizar que las aplicaciones cumplan los requisitos de rendimiento. En este documento se proporciona información general completa sobre los conceptos de rendimiento de HPC y las metodologías de pruebas comparativas.

Métricas clave de rendimiento

Comprender las métricas fundamentales que se usan para medir el rendimiento del sistema HPC es esencial para la evaluación y comparación significativas del sistema. Proporcionan medidas objetivas para la comparación, identifican cuellos de botella del sistema, lo que permite el ajuste del rendimiento y ayudan a predecir el rendimiento de las aplicaciones. Rendimiento

Rendimiento del procesamiento

Las funcionalidades computacionales de los sistemas HPC se miden a través de varias métricas que cuantifican su capacidad de ejecutar cálculos e instrucciones.

• FLOPS (Operaciones deFloating-Point por segundo): mide la potencia computacional bruta de un sistema
• Rendimiento máximo: rendimiento máximo teórico que el sistema puede lograr
• Rendimiento sostenido: rendimiento real logrado durante las operaciones del mundo real
• IPS (Instrucciones por segundo): velocidad a la que un procesador ejecuta instrucciones

Rendimiento de memoria

La eficiencia del sistema de memoria es fundamental para el rendimiento general del sistema, ya que determina la rapidez con la que se puede acceder y procesar los datos.

• Ancho de banda: velocidad de transferencia de datos entre memoria y procesador
• Latencia: retraso de tiempo entre la solicitud de memoria y la entrega de datos
• Rendimiento de la jerarquía de memoria: velocidades de aciertos de caché y tiempos de acceso en distintos niveles de memoria

Rendimiento de red

En entornos informáticos distribuidos, las métricas de rendimiento de red ayudan a evaluar la capacidad del sistema para comunicarse entre nodos de forma eficaz.

• Ancho de banda: velocidad máxima de transferencia de datos entre nodos
• Latencia: tiempo necesario para que un mensaje viaje entre nodos
• Tasa de mensajes: número de mensajes que se pueden enviar por segundo
• Ancho de banda de bisección: el peor caso de ancho de banda cuando la red se divide en dos partes iguales

Categorías de pruebas comparativas

Los distintos tipos de pruebas comparativas sirven para evaluar el rendimiento del sistema, desde probar componentes específicos para evaluar el rendimiento de las aplicaciones del mundo real.

Pruebas comparativas sintéticas (Probar componentes o características específicos del sistema)	Pruebas comparativas de aplicaciones (Aplicaciones reales o sus servidores proxy)	Bancos de pruebas del kernel (Pequeñas partes independientes de las aplicaciones)
STREAM (ancho de banda de memoria)	Investigación y previsión meteorológicas (WRF)	Pruebas comparativas paralelas de NAS
Pruebas comparativas de Intel MPI (rendimiento de red)	GROMACS (dinámica molecular)	Bancos de pruebas de DOE CORAL
LINPACK (álgebra lineal densa)	NAMD (dinámica molecular)	Aplicaciones proxy de ECP
HPCG (álgebra lineal dispersa)	MILC (cromodinámica cuántica)

Métodos de análisis de rendimiento

Se emplean diversas técnicas para recopilar datos detallados de rendimiento e identificar cuellos de botella en aplicaciones y sistemas HPC. Los métodos usados con más frecuencia son la generación de perfiles donde recopila datos en tiempo de ejecución para comprender los patrones de uso de recursos y comportamiento del programa, el método de seguimiento en el que captura información temporal sobre la ejecución del programa y el comportamiento del sistema para el análisis detallado.

Generación de perfiles

• Generación de perfiles basada en tiempo: contador del programa de muestreo a intervalos regulares
• Generación de perfiles basada en eventos: recopilación de datos de contadores de hardware
• Generación de perfiles de comunicación: análisis de patrones de mensajes y tiempo
• Generación de perfiles de E/S: medición del rendimiento del sistema de archivos

Rastreo

• Análisis de escala de tiempo: Grabación del comportamiento temporal de los eventos
• Seguimiento de mensajes: Análisis de patrones de comunicación
• Seguimiento de contadores de hardware: registro de eventos de hardware en el tiempo

Técnicas de optimización del rendimiento

Estas estrategias ayudan a maximizar la eficiencia del sistema y el rendimiento de las aplicaciones en distintos aspectos de los sistemas HPC. Las técnicas más eficaces suelen combinar elementos de las tres categorías, creando una estrategia de optimización equilibrada que considera las características de rendimiento de todo el sistema. El éxito suele provenr de identificar qué combinación de estas técnicas mejor coincide con la arquitectura específica de la aplicación y del sistema.

Procedimientos recomendados para pruebas comparativas

A continuación se establecen procedimientos de pruebas comparativas que garantizan medidas de rendimiento confiables y reproducibles.

Metodología

• Para definir objetivos claros y métricas
• Selección de pruebas comparativas representativas
• Garantizar condiciones de prueba coherentes
• Documentar todos los parámetros de prueba
• Realización de varias ejecuciones para la validez estadística

Problemas comunes para evitar

• Períodos de preparación insuficientes
• Opciones de compilador incoherentes
• Tamaños de muestra inadecuados
• Conjuntos de datos de entrada poco realistas
• Ignorar la variabilidad del sistema

Requisitos de informes

• Detalles de configuración del sistema'
• Información del stack de software
• Parámetros de pruebas comparativas
• Resultados sin procesar y análisis estadísticos
• Condiciones ambientales
• Configuración de optimización

Recursos relacionados

• Guía de procedimientos recomendados para cargas de trabajo de HPC
• Sistema HPC y soluciones de big-compute