处理器性能波动检测的计时方法及评价指标

超级计算机中的性能波动通常表现为软件在同一硬件上运行得忽快忽慢,或在配置相同的硬件上运行得快慢不一.在多种性能波动来源中,处理器性能波动隐蔽性强且危害巨大,可导致超级计算机整机性能急剧下降.然而,当前处理器性能波动研究面临两大难题.首先,现有工具难以检测微小的性能波动.为了准确检测纳秒级的处理器性能波动,计时方法需要具有很高的精度和灵敏度.然而,现有工具在真实应用中用于计时测量时,计时结果波动可达数万拍,难以检测处理器性能波动.其次,现有方法难以客观评价不同工具的性能波动检测能力,缺乏量化评价指标.一次性能波动检测包含大量计时结果,其分布可能受性能波动和计时波动的共同影响.然而,现有方法无法评价这些测量结果是否真实反映了性能波动的特征.为解决第一个问题,本文对PAPI在不同缓存状态下的计时波动进行了测量和原因分析.随后,基于x86和Armv8指令集的内存屏障和序列化指令,设计了序列化屏障计时方法,用以抑制计时波动.为解决第二个问题,本研究对计时波动进行建模,首次提出了跨平台的计时方法精度和灵敏度指标及评价方法,定量评估了计时方法对微小时间波动的测量能力,为性能波动的检测和判定提供了依据.实验表明,在英特尔Xeon 6248和华为鲲鹏920-6426处理器上,与PAPI相比,序列化屏障计时方法的精度提高了2.2~30.2倍,灵敏度提高了1.9~44.8倍,并且能够检测到纳秒级别的性能波动.

一种ARM处理器面向高性能计算的性能评估

为探索ARM架构在高效能“绿色计算”领域中,面向高性能计算的应用价值,对一款ARM指令集处理器进行性能评估,并将其与主流商用处理器Intel Xeon进行性能对比。在微架构上,测试了该处理器的浮点数计算能力、访存带宽及延迟。实验结果显示,该处理器的双精度浮点计算能力约为475 GFLOPS,相较于Xeon E5-2680v3,低了33%,访存带宽约为105 GB/s,优于Xeon平台。在应用层面,选取4个高性能计算领域的典型应用,包含Stencil并行计算方法等,在该处理器实现移植和编译,并采用线程绑定的运行方法,提升缓存局部性,优化计算性能。实验结果显示,ARM指令集处理器的应用移植简单,其优化思路与主流商用处理器(如Intel Xeon)类似,但在计算密集和随机访存型应用上存在提升空间,在Stencil应用上性能近似,结合低功耗特点,在“绿色计算”领域具有竞争力。后续将持续基于最新的ARM指令集芯片做相关研究。