[發明專利]一種測試多卡GPGPU集群浮點運算性能的方法及裝置

在審

• 申請號: 202011045136.6
• 申請日: 2020-09-28
• 公開（公告）號: CN112231158A
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發明（設計）人: 蔡順承
• 申請（專利權）人: 蘇州浪潮智能科技有限公司
• 主分類號: G06F11/22
• 分類號: G06F11/22;G06F11/26
• 代理公司: 濟南舜源專利事務所有限公司 37205
• 代理人: 張營磊

本發明提供一種測試多卡GPGPU集群浮點運算性能的方法及裝置，所述方法包括如下步驟：S1.在多卡GPGPU集群系統配置性能評估工具、GPU加速庫以及測試功能集成模塊；S2.啟動測試功能集成模塊，測試功能集成模塊自動獲取多卡GPGPU集群系統的GPGPU型號，并根據GPGPU型號配置多卡GPGPU測試環境；S3.測試功能集成模塊自動獲取多卡GPGPU集群系統GPGPU的數量和內存大小，并將GPGPU的數量和內存大小提供給性能評估工具對多卡GPGPU集群系統進行性能優化設定；S4.測試功能集成模塊自動對多卡GPGPU集群系統進行性能測試，生成測試結果。

技術領域

本發明屬于服務器板卡測試技術領域，具體涉及一種測試多卡GPGPU集群浮點運算性能的方法及裝置。

背景技術

GPGPU，是General-purpose computing on Graphics Processing Units的簡稱，通用計算圖形處理器。

CUDA，是Compute Unified Device Architecture的簡稱，統一計算架構。

GPU，是Graphics Processing Unit的簡稱，繪圖處理單元。

OpenMPI，是Open Message Passing Interface的簡稱，開放式消息傳遞接口。

HPL，是High Performance Linpack的簡稱，一種叢集計算機效能評估軟件。

隨著科技的不斷發展與進步，數據愈來愈龐大，導致數據處理、分析與應用相應越來越困難。隨著應用統一計算架構CUDA的GPU快速進步，已經使得GPU的應用范圍不只局限于繪圖處理平臺，而是擴大應用到高效能運算，于是有了GPGPU。

為了提高應用程序的處理能力，在較短的時間內完成復雜以及大量運的算工作以，在一臺服務器上搭載多卡GPGPU的系統日漸趨增，而多卡GPGPU集群浮點運算性能表現也成為大家關注的重點。GPGPU產品分類多且廣，在測試GPGPU效能時，需根據不同的GPGPU型號，手動設定不同的參數及調優配置；但現有公開技術中只有單卡GPGPU的浮點運算測試方式，而多卡GPGPU的集群浮點運算性能又不等于單卡GPGPU浮點運算的倍數，所以通過現有測試方式無法準確獲得多卡GPGPU集群浮點運算性能結果。

此為現有技術的不足，因此，針對現有技術中的上述缺陷，提供一種測試多卡GPGPU集群浮點運算性能的方法及裝置，是非常有必要的。

發明內容

針對現有技術的上述現有測試方式無法準確獲得多卡GPGPU集群浮點運算性能結果的缺陷，本發明提供一種測試多卡GPGPU集群浮點運算性能的方法及裝置，以解決上述技術問題。

第一方面，本發明提供一種測試多卡GPGPU集群浮點運算性能的方法，包括如下步驟：

S1.在多卡GPGPU集群系統配置性能評估工具、GPU加速庫以及測試功能集成模塊；

S2.啟動測試功能集成模塊，測試功能集成模塊自動獲取多卡GPGPU集群系統的GPGPU型號，并根據GPGPU型號配置多卡GPGPU測試環境；

S3.測試功能集成模塊自動獲取多卡GPGPU集群系統GPGPU的數量和內存大小，并將GPGPU的數量和內存大小提供給性能評估工具對多卡GPGPU集群系統進行性能優化設定；

S4.測試功能集成模塊自動對多卡GPGPU集群系統進行浮點運算性能測試，生成測試結果。

進一步地，步驟S1具體步驟如下：

S11.在多卡GPGPU集群Linux操作系統配置性能評估工具；