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지난 40년간 전세계 수퍼컴퓨터의 성능예측과 랭킹을 정하는데에 사용되었던 HPL (High Performance Linpack) Benchmark를 개발한 Jack Dongarra 와 그의 연구진들이 최근에 한층 업그레이드 된 고성능 컴퓨터용 벤치마킹 코드를 발표하였다. 새 버전은 HPCG (High-Performance Conjugate-Gradient) Benchmark로 불리며, 기존 HPL Benchmark의 약점으로 지적되어왔던 연산속도 위주의 성능측정을 보완하기위해 개발되었다. 지난 수년간 Top500 의 상위권을 점령하고있는 수퍼컴퓨터들이 기존의 CPU 위주의 설계에서 벗어나 GPU 와 Xeon Phi 를 비롯한 Accelerator (연산 가속기)의 사용이 일반화 되고 있지만, HPL Benchmark 는 대부분의 프로그램들 실행시 볼 수 있는 Type 1 data access pattern (low computation, high data access ratio) 이나 Memory Wall 로 알려져있는 메모리 속도 문제등을 성능측정 결과에 정확히 반영하지 못하는 약점을 가지고 있었다. 이번에 개발된 HPCG Benchmark 는 Conjugate-Gradient 알고리즘을 적용하고, Gauss-Seidel preconditioning 사용하여 3차원Sparse Matrix 연산을 풀도록 고안되었다. 이 새로운 알고리즘은 그동안 HPL Benchmark 에서 집중하던 dense matrix multiplication 연산 (Type 2 data pattern) 에서 벗어나 좀 더 균형잡힌 시스템 성능측정 데이터를 산출해 낼것으로 기대된다. 아직까지는 발표단계여서 HPC (High Performance Computing) 커뮤니티에서 폭넓게 사용되고있는 단계는 아니지만, Jack Dongarra 가 HPL Benchmark 의 창시자라는 점, Top500 의 심사운영 위원이란 사실, 또한 최신 수퍼컴퓨터들의 좀 더 정확한 성능측정을 위해 많은 관계자들이 줄기차게 HPL 의 업그레이드를 요구해 온 상황들을 감안했을때 HPCG Benchmark 가 곧 Top500 ranking 을 위한 공식적인 benchmark 로 자리잡을 가능성은 충분하다. 하지만, 기존HPL Benchmark 의 아성을 무너뜨리기는 쉽지않을 수 도 있다. HPL을 만든 Jack Dongarra 본인이 앞장서서 바꾸려고 노력한나고 해도 말이다. |
