關于HPC的高性能計算測試方法

本文選自“服務器應用場景性能測試方法（高性能計算）”，本文的測試對象為用于高性能計算場景的服務器。本文中使用的高性能計算場景包括通用場景及各行業（制造行業、基因行業及氣象行業）場景等。

測試平臺由計算節點、高速互聯網絡組件、存儲組件、管理與散熱組件組成。用戶通過 STAR-panel 進行測試運行。計算節點和部分高速互聯組件，向 STAR-microbench 和 STAR-proxy 反饋性能信息。計算節點、高速互聯網絡組件、存儲組件和散熱與管理組件，向 STAR-panel 反饋功耗信息。

用例參數的取值應使得服務器正常運行的情況下CPU達到滿載，每個用例測試3次，結果取平均值。運行某一應用所需要的時間，單位為秒(s)，應用運行過程中，服務器的平均功率，單位為瓦(w)。

1、通用測試用例

在行業應用以外，HPC 領域有一些非常專業、有影響力、有代表性的應用可以體現高性能計算各 項性能，本文件選取其作為高性能計算領域的通用測試用例。

高性能共軛梯度（HPCG）基準項目是一項旨在創建用于對 HPC 系統進行排名的新指標的工作。HPCG旨在作為高性能 LINPACK（HPL）基準的補充，該基準目前用于對 TOP500 計算系統進行排名。HPL的計算和數據訪問模式仍然代表著一些重要的可伸縮應用程序，但不是全部。HPCG 旨在行使與不 同而廣泛的重要應用程序更加緊密匹配的計算和數據訪問模式，并激勵計算機系統設計人員投資于將影 響這些應用程序總體性能的功能。

本測試使用HPCG官網提供的開源版本：OpenHPCG 進行測試。

2、制造行業 制造行業測試用例、工具及指標按照表的要求。

a) OpenFOAM 用例

OpenFOAM 的前身為 FOAM（Field Operation and Manipulation 的簡寫），后來作為開源代 碼公布到網上，任何人都可以自由下載和傳播它的源代碼。目前 OpenFOAM 有兩個版本：

1) 官方版本：www.openfoam.org 該版本以 Herny weller 為首的 OpenCFD 公司維護。該版本主要基于有限容積方法，功能 比較強大，目前商業 cfd 軟件 cfx、fluent 能夠支持的功能 openfoam 基本都能夠支持。

2) dev 版本：以 Hrvoje Jasak 為首的在 openfoam 官方版本進行擴充，除了官方版本的有限容積 方法，dev 版本支持有限元、有限面積等。OpenFOAM 是一個完全由 C++編寫的面向對象計算流體力學（CFD）軟件包，采用類似 于我們日常習慣的方法在軟件中描述偏微分方程的有限體積離散化，支持多面體網格（比如 CD-adapco 公司推出的 CCM+生成的多面體網格），因而可以處理復雜的幾何外形，其自帶的 snappyHexMesh 可以快速高效的劃分六面體+多面體網格，網格質量高。支持大 型并行計算，目前針對 OpenFOAM 庫的 GPU 運算優化也正在進行中。

b) Mini App 用例 1—AMG-2013

AMG-2013 是一個線性系統的并行代數多重網格求解器，用于求解非結構化網格。在稀疏矩 陣計算，計算流體力學（CFD）中，AMG 方法占據著重要地位，是 CFD 領域的核心求解器之 一。AMG-2013 由美國勞倫斯-利弗莫爾實驗室應用計算中心研發并在 GPL-2.1 許可證下開源。本用例將使用 AMG-2013 求解一個大型拉普拉斯方程，利用的計算方法為并行共軛梯度下降方法。每節點求解格點數為 100663296 個。

c) Mini App 用例 2—MiniFE

miniFE 全稱有限元方法求解器，用于模擬流體力學中常見的隱式非結構化網格求解過程。此 處選用該應用是為了考察 HPC 服務器在這類經典計算場景中的綜合性能。

3、基因行業

基因行業測試用例、工具及指標按照表的要求。

a) GATK 用例

生命科學研究是 ARM HPC 所探索的關鍵領域之一。生物信息學是生命科學研究中以計算機 為工具對生物信息進行存儲、檢索和分析的科學，其研究重點體現在基因組學（Genomics） 和蛋白質組學（Proteomics），分析序列中表達結構功能的生物信息。生物信息測序技術包括一代、二代、三代測序技術，當前領域主要應用為二代和三代測序技術。兩代測序技術分別對應不同生信軟件的移植及使用，二代測序核心軟件為GATK 工具集， 三代測序為 CANU。

GATK, Genome analysis Toolkit. 使用最廣泛的二代測序分析軟件，重視數據質量、基因分 析、變異查找，是 SNPs 和 Indels 檢測的行業標準軟件。GATK 最初設計為人類基因和外顯子 分析，后來擴展為能對其它任何生物體、有機體進行分析。GATK 提供了一種人工編碼算法， 將統計數據應用到測序機器最容易出錯的地方。

b) CAUN 用例

Canu 是第三代基因測序工具的一種，專門用于集成 PacBio 或 Oxford Nanopore 基因序列。Canu 處理流程分為3個步驟：correction、trimming、assembly，每一步又由許多小步驟組成。一般情況下。3個步驟都會執行，但是可以用-correct,-trim or –assemble 指定運行哪一步（如果 你想對 reads 做一次 correct 操作，嘗試別的不同的方法做 assemble）。大多數算法都可以實現 多線程（在一個node 上使用多個core），并行化（使用 grid 中的多個 node），或者兩者都有。具體選用 CANU 開源算例 PacBio 來進行評測。

c) Mini App1 用例—wtdbg2

Wtdbg2 是一個三代測序數據（同時適用于 pacbio 和 nanopore）denovo 組裝軟件，它是一款基 于 C 語言開發的開源軟件。Wtdbg2 是從頭序列裝配器，用于由 PacBio 或 Oxford Nanopore Technologies（ONT）產生的長噪聲讀取。它組裝原始讀取而不進行糾錯，然后從中間組裝輸 出建立共識。Wtdbg2 能夠以比 CANU 和 FALCON 快幾十倍的速度組裝人類甚至 32Gb Axolotl 基因組，同時產生可比的堿基精度的重疊群。

d) Mini App2 用例—NGS Analyzer-MINI

NGS Analyzer-MINI 基于基因分析軟件 NGS Analyzer，由日本理研所基因藥學研究中心開發。NGS Analyzer 快速地分析由下一代基因測序軟件輸出的數據并能夠更準確的識別人與人之間 的基因差異或者腫瘤細胞的突變。

4、氣象行業

氣象行業測試用例、工具及指標按照表的要求。

a) WRF 用例及算例

WRF（Weather Research and Forecasting Model），是一個天氣研究與預報模型，可以用來進 行精細尺度的天氣模擬與預報，由美國環境預測中心（NCEP），美國國家大氣研究中心（NCAR） 等美國的科研機構為中心開發一種統一的氣象模式，分為 ARW(the Advanced Research WRF) 和 NMM(the Nonhydrostatic Mesoscale Model)兩種，即研究用和業務用兩種形式，分別由 NCEP 和 NCAR 管理維持著，適用于從數十米到數千公里的各種氣象應用，是HPC 應用的重要場景之一。具體算例選擇使用 Conus 2.5 km 開源算例來進行應用的評測。

b) Mini App1 用例—NICAM-DC-MINI

Nicam-dc-mini 是NICAM-DC 應用的一個子集，它包含了運行一個斜壓波浪測試的最小計算 流程。斜壓波浪測試是一個著名的重現不穩定斜壓震蕩的大氣循環模型。Nicam-dc-mini 保留 了其計算負載的特征，同時加入了完整的性能評測方法。

c) Mini App2 用例—COSMO

COSMO 是一個 1998 年開發的非流體靜力學的在限定區域內的大氣預測模型。COSMO 基于 原始的熱流體動力學方程，描述了濕潤大氣中的可壓縮流，常被用于數值氣象預報以及其他基于該模型的科學計算。

本文選自“服務器應用場景性能測試方法（高性能計算）”，綠色計算產業聯盟，簡稱“GCC”。自成立以來 GCC 以協同構建綠色、開放、自主、共享生態體系為目標，致力于推動綠色計算產業發展，GCC 已經成為擁有包括天津飛騰、海 思、Marvell、Ampere 等全球最完整的 Arm 基礎架構服務器芯片伙伴的全球聯盟。截至目前，GCC 已 有單位會員近百家，包括芯片、設備和軟件廠商，用戶以及相關研究機構、高等院校等。

編輯：黃飛