tasksetで姫野ベンチマークを実行するコアを指定する

Opteron 6380を利用するシステムで、姫野ベンチマークによる計測を行ったところ、
ジョブの割り当て方によって、スコアが大きく変わりましたので、その結果を紹介します。

【環境】

  • Opteron 6380 (16 Core/2.5GHz/16MB/115W) x 4個 で64コア
  • 4GB DDR3-1866 ECC Registered x 16枚
  • Supermicro H8QGi+-F
  • OS:CentOS7.1 x86_64
  • GNUコンパイラ:GCC 4.8.5
  • OpenMPI:1.8.5
  • 姫野ベンチ:himenoBMTxp_l size L
  • 姫野ベンチMPIバージョン:cc_himenobmt_mpi size L

検証した環境では64個ものCPUコアを搭載しています。
NUMAノードを確認すると、node0には#0から#7コアが、node1には#8から#15コア,…, node7には#56から#63コアが割り当たっていました。

$ cat /sys/devices/system/node/node0/cpulist
0-7
$ cat /sys/devices/system/node/node1/cpulist
8-15
..
..
$ cat /sys/devices/system/node/node7/cpulist
56-63

予め8個のコアを利用してベンチマークを実行するファイルbmt8.outを作成し、コア0−7を使った場合(1つのNUMAノードでジョブを実行させる場合)と、コア0,8,16,24,32,40,48,56を使った場合(8つのNUMAノードへジョブを均等に分割配分する場合)とで計測を実施しました。

$ taskset -c 0-7 mpirun -n 8 ./bmt8.out ←①
$ taskset -c 0,8,16,24,32,40,48,56 mpirun -n 8 ./bmt8.out ←②

①のスコアを1とするならば、②では3.3となりました。

また、16個のコアをベンチマークを実行するファイルbmt16.outを利用して計測も行いました。

$ mpirun -n 16 ./bmt16.out ←③
$ taskset -c 0-15 mpirun -n 16 ./bmt8.out ←④
$ taskset -c 0-1,8-9,16-17,24-25,32-33,40-41,48-19,56-57 mpirun -n 16 ./bmt16.out ←⑤

tasksetにより実行するコアを指定しない③のスコアを1とするならば、②では0.4、⑤では1.2となりました。

これらから複数のNUMAノードへジョブを分散させて実行する方がパフォーマンスが良いことが分かります。

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