Referência LINPACK Versão 2.0 ================= Apresentado pela Universidade de Tennessee Knoxville e pelo Laboratório inovador de Computação. Implementação: Piotr Luszczek Esta é uma implementação otimizada do Linpack Benchmark. É um critério de desempenho porque é amplamente utilizado e os números de desempenho estão disponíveis para quase todos os sistemas relevantes. O LINPACK Benchmark foi introduzido por Jack Dongarra. Uma descrição detalhada, bem como uma lista de resultados de desempenho em uma grande variedade de máquinas está disponível no formulário PostScript(TM) da Netlib: http://www.netlib.org/benchmark/. O teste utilizado no linpack benchmark é para resolver um sistema denso de equações lineares. A versão do benchmark para o TOP500 permite ao utilizador escalar o tamanho do problema e otimizar o software de forma a obter o melhor desempenho para uma determinada máquina. Este desempenho não reflete o desempenho global de um determinado sistema, uma vez que nenhum número pode. No entanto, reflete o desempenho de um sistema dedicado para resolver um sistema denso de equações lineares. Como o problema é muito regular, o desempenho alcançado é bastante elevado, e os números de desempenho dão uma boa correção do desempenho máximo. Ao medir o desempenho real para diferentes tamanhos de problemaS N, um utilizador pode obter não só o desempenho máximo alcançado Rmax para o tamanho do problema Nmax, mas também o tamanho do problema N_1/2 onde metade do desempenho Rmax é alcançado. Estes números juntamente com o desempenho teórico do pico Rpeak são os números dados no TOP500. Numa tentativa de obter uniformidade em todos os computadores em relatórios de desempenho, o algoritmo utilizado na resolução do sistema de equações no procedimento de referência deve estar em conformidade com a contagem padrão de operação para a factorização LU com a pivoting parcial. Em particular, a contagem de operação para o algoritmo deve ser 2/3 N*N+N + O(N*N) operações de ponto flutuante. Isto exclui o uso de uma matriz rápida multiplicar algoritmos como "Método strassiano". Isto é feito para fornecer um conjunto comparável de números de desempenho em todos os computadores. Se, no futuro, uma métrica mais realista encontrar uma utilização generalizada, de modo a que existam números para todos os sistemas em questão, podemos converter-nos a essa medida de desempenho.
história da versão
- Versão 2.0 postado em 2010-09-24
Detalhes do programa
- Categoria: Utilitários de Sistema > Manutenção do Sistema
- Editor: University of Tennessee
- Licença: Grátis
- Preço: N/A
- Versão: 2.0
- Plataforma: ios