ubuntu benchmark怎么进行测试
作者&投稿：才净 （若有异议请与网页底部的电邮联系）
关于Benchmark测试，最有名的就是TPC(Transaction Processing Performance Council，事务处理性能委员会)组织了.你可以在其官方站点获得更为详细的信息.TPC组织成立于1988年,由一些在计算机领域提供软硬件系统或者相关解决方案的原厂商组成，会员从成立之初的8家公司发展到目前的50余家，IBM、NCR、HP、Oracle、Microsoft等国际著名公司均是其会员。总部设在美国，并对全世界开放。
现如今GPU入侵CPU的地盘，大打高清硬解压的招数，其实软解压也还有它灵活性高的优势的，CPU占有率高也不是大问题，毕竟看清晰大片的时候也没有必要玩别的。现在一款新的x264 HD Benchmark就可以让大家测试一下CPU的软解码能力。
该软件是一款检测电脑高清视频性能的测试软件，程序对多核进行了优化，安装需要先安装AviSynth 2.5.7才能运行。官方网站还有CPU的已测性能对比图，可以给我们购买CPU一个不错的参考
Linpack是国际上最流行的用于测试高性能计算机系统浮点性能的benchmark。通过对高性能计算机采用高斯消元法求解一元N次稠密线性代数方程组的测试，评价高性能计算机的浮点性能。
Performance Linpack，也叫高度并行计算基准测试，它对数组大小N没有限制，求解问题的规模可以改变，除基本算法（计算量）不可改变外，可以采用其它任何优化方法。前两种测试运行规模较小，已不是很适合现代计算机的发展。
HPL 是针对现代并行计算机提出的测试方式。用户在不修改任意测试程序的基础上，可以调节问题规模大小(矩阵大小)、使用CPU数目、使用各种优化方法等等来执 行该测试程序，以获取最佳的性能。HPL采用高斯消元法求解线性方程组。求解问题规模为N时，浮点运算次数为(2/3 * N^3－2*N^2)。因此，只要给出问题规模N，测得系统计算时间T，峰值=计算量(2/3 * N^3－2*N^2)/计算时间T，测试结果以浮点运算每秒（Flops）给出。HPL测试结果是TOP500排名的重要依据。
二、Linpack安装与测试
1． Linpack安装条件：
在安装HPL之前，系统中必须已经安装了编译器、并行环境MPI以及基本线性代数子方程(BLAS)或矢量图形信号处理库(VSIPL)两者之一。
在Ubuntu下，使用apt-get安装gfortran，mpich2，每个计算节点都需要安装
安装完后，可先使用mpicc编译helloworld验证mpi集群是否工作正常
hpl linpack缺省配置是使用atlas的库，所以这里我们安装ATLAS
参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_708532ea0100m8nt.html
根据atlas的安装文档, 首先要switch off cpu throttling.首先安装cpufrequtils和cpufreqd这两个包, 也许还要安装powernowd包
从http://sourceforge.net/projects/math-atlas/files/下载atlas
cd ATLAS
mkdir build
cd build
../configure
make
编译没有问题的话会在lib目录下生成几个静态库
2． 安装与编译Linpack：
第一步，从www.netlib.org/benchmark/hpl 网站上下载HPL包hpl.tar.gz并解包
cd hpl-2.1
cp setup/Make.Linux_PII_CBLAS_gm Make.x86_64
vi Make.x86_64
修改下列配置：
ARCH = x86_64
TOPdir = $(HOME)/projects/hpl-2.1
LAdir = $(HOME)/projects/ATLAS/build/lib
LAinc =
LAlib = $(LAdir)/libcblas.a $(LAdir)/libatlas.a
然后开始编译：
make arch=x86_64
如果出现符号找不到的问题，请检查LAlib的库的位置
cd bin/x86_64
在这个目录下生成了两个文件， HPL.dat是linpack计算的配置文件， xhpl是测试程序
这里有关于HPL.dat的配置说明：
http://blog.csdn.net/yosoqoo/article/details/3563349
其中几个重要的参数(必须针对集群环境修改）
1 # 表示只做一次计算，使用下面的第一个数
100000 30 34 35 Ns #矩阵大小，为了测试性能，一般取N*N*8 ~ 内存总量，集群时考虑总内存量
1 # of NBs
192 2 3 4 NBs #分块大小，经验值192
4 1 4 Ps # PxQ 应该等于整个集群的进程数，一般等于cpu核数
16 4 1 Qs # P 一般<=Q
如果是单机，可以运行mpiexec -n 64 ./xhpl来看一下是否工作正常。
对于集群，首先需要保证所有机器的可以相互使用ssh无密码登录（比如要从s1登录到s2,需要把s1上的.ssh/id_rsa.pub内容拷贝到s2的.ssh/authorized_keys里。
然后创建mpi_hosts文件，内容就是集群内各机器名称，每个机器一行。
在每个机器上，都需要有相同的用户，以及同样的hpl-2.1路径和文件HPL.data，xhpl程序
运行mpiexec -n 64 -f mpi_hosts, ./xhpl
注意：
1. 矩阵不能太小，要保证矩阵数据可以占用大量内存，运行时可以free来查看内存使用量，用top，然后按1来查看cpu每个核的使用情况
2. 节点间数据传输量比较大，应该使用万兆网络，否则网络会成为瓶颈。
3.本文只是为了验证，并不是为了优化benchmark。如果要达到更好的benchmark数值，应该使用优化的blas库，比如intel的mkl。intel的mkl本身就带了linpack测试程序
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红塔区19448354431： ubuntu cmake 怎么用 - ？
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红塔区19448354431： 怎么用u盘安装ubuntu - ？
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