グラフ500

Graph500は、データ集約型の負荷に重点を置いたスーパーコンピュータシステムの評価です。このプロジェクトは、 2010 年 6 月の国際スーパーコンピューティングカンファレンスで発表されました。最初のリストは、 2010 年 11 月のACM/IEEE スーパーコンピューティングカンファレンスで公開されました。リストの新しいバージョンは、年に 2 回公開されます。スーパーコンピュータのランク付けに使用される主なパフォーマンスメトリックは、GTEPS ( 1 秒あたりのギガトラバースエッジ数) です。

サンディア国立研究所のリチャード・マーフィー氏は、「Graph500の目標は、TOP500のベースとなっているHPL（High Performance Linpack）などのコンピュータベンチマークに焦点を当てるのではなく、複雑なデータの問題に対する認識を高めることです」と述べています。^[1]

その名前にもかかわらず、評価対象となったシステムは数百に上り、2014年6月には174にまで増加した。^[2]

優勝したアルゴリズムと実装は、「スーパーコンピュータ上の極限規模の幅優先探索」という論文に掲載されている。^[3]

また、同じパフォーマンスメトリックを使用する Green Graph 500 リストもありますが、 Green 500 がTOP500 (HPL)と連携するのと同様に、ワットあたりのパフォーマンスに従ってリストを並べ替えます。

ベンチマーク

Graph500 で使用されるベンチマークは、倍精度浮動小数点数をカウントする代わりに、システムの通信サブシステムに負荷をかけます。^{[1]これは、大規模な無向グラフ (平均次数 16 の}クロネッカーグラフのモデル) の幅優先探索に基づいています。ベンチマークには 3 つの計算カーネルがあります。最初のカーネルはグラフを生成し、それをスパース構造 CSR または CSC (圧縮スパース行/列) に圧縮します。2 番目のカーネルは、いくつかのランダムな頂点の並列 BFS 検索を実行します (実行ごとに 64 回の検索反復)。3 番目のカーネルは、単一ソース最短経路 (SSSP) 計算を実行します。グラフの可能なサイズ（スケール）は6つ定義されています：トイ（2 ^×26頂点、17GBのRAM）、ミニ（2 ×29、137GB ^）、スモール（2×32、1.1TB）、ミディアム（2 ^×^36、17.6TB）、ラージ（ 2× ^39、140TB）、およびヒュージ（2 × ^42、1.1PBのRAM）。^[4]

ベンチマークのリファレンス実装にはいくつかのバージョンが含まれています: ^[5]

GNU Octaveのシリアル高レベル
C言語のシリアル低レベル
OpenMPを使用した並列 C バージョン
Cray-XMTの2つのバージョン
基本的なMPIバージョン (MPI-1 関数付き)
最適化された MPI バージョン ( MPI-2片側通信付き)

日本の京コンピュータで優勝した実装戦略が説明されている。^[6]

トップ10ランキング

2024年6月に発表されたリストによると、BFSの結果セクションでは富岳が最高位にランクされていますが、SSSPの結果セクションでは武漢スーパーコンピュータが最高位にランクされ、次に彭城クラウドブレインII、富岳の順になっています。表はBFSの結果を示しています：^[7]

スペイン（バルセロナ）には、新しいスーパーコンピュータ「MareNostrum 5 ACC」があり、8位にランクされています。

2022

2022年11月に発表されたリストによると: ^[8]

2020

ARMベースの富岳がリストのトップに立った。^[9]

2016

2016年6月に発表されたリストによると: ^[10]

2014

2014年6月に発表されたリストによると: ^[2]

2013

2013年6月に発表されたリストによると: ^[11]

参照

参考文献

^ ab The Exascale Report (2012 年 3 月 15 日)。「Graph 500 のケース – 本当に高速か、本当に生産的か? どちらかを選ぶ」Inside HPC。
^ ab “2014年6月 | Graph 500”。2014年6月28日時点のオリジナルよりアーカイブ。2014年6月26日閲覧。
^ 上野耕司;鈴村豊太郎。丸山直也；藤澤香月松岡聡 (2016) 「スーパーコンピュータによる超大規模幅優先探索」。2016 IEEE ビッグデータ国際会議 (ビッグデータ)。 1040–1047ページ。土井：10.1109/BigData.2016.7840705。ISBN 978-1-4673-9005-7.S2CID 8680200 。
^ 大規模分散環境におけるGraph500のパフォーマンス評価 // IEEE IISWC 2011、テキサス州オースティン、プレゼンテーション
^ "Graph500: адекватный рейтинг" (ロシア語)。オープンシステム #1 2011。
^ 上野功; 鈴村剛; 丸山暢; 藤沢功; 松岡誠 (2016 年 12 月 1 日)。「スーパーコンピューターにおける超大規模幅優先探索」。2016 IEEE 国際ビッグデータ会議 (ビッグデータ)。pp. 1040–1047。doi : 10.1109 / BigData.2016.7840705。ISBN 978-1-4673-9005-7.S2CID 8680200 。
^ 「Complete Results - Graph 500」。2024年。 2024年7月20日閲覧。
^ “2022年11月; Graph 500”. 2017年6月14日. 2022年11月18日閲覧。
^ 「富士通と理化学研究所、スーパーコンピュータ『富岳』でGraph500ランキング1位を獲得」HPCwire 2020年6月23日2020年8月8日閲覧。
^ “2016年6月 | Graph 500”. 2016年6月24日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2016年7月6日閲覧。
^ “2013年6月 | Graph 500”. 2013年6月21日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2013年6月19日閲覧。

外部リンク

公式サイト
2014年6月グラフ500
サンディア国立研究所の論文「Graph 500」の紹介

[inside-exascale-2012-03-1] The Exascale Report (2012 年 3 月 15 日)。「Graph 500 のケース – 本当に高速か、本当に生産的か? どちらかを選ぶ」Inside HPC。

[graph500.org-2] “2014年6月 | Graph 500”。2014年6月28日時点のオリジナルよりアーカイブ。2014年6月26日閲覧。

[3] 上野耕司;鈴村豊太郎。丸山直也；藤澤香月松岡聡 (2016) 「スーパーコンピュータによる超大規模幅優先探索」。2016 IEEE ビッグデータ国際会議 (ビッグデータ)。 1040–1047ページ。土井：10.1109/BigData.2016.7840705。ISBN 978-1-4673-9005-7.S2CID 8680200 。

[4] 大規模分散環境におけるGraph500のパフォーマンス評価 // IEEE IISWC 2011、テキサス州オースティン、プレゼンテーション

[5] "Graph500: адекватный рейтинг" (ロシア語)。オープンシステム #1 2011。

[6] 上野功; 鈴村剛; 丸山暢; 藤沢功; 松岡誠 (2016 年 12 月 1 日)。「スーパーコンピューターにおける超大規模幅優先探索」。2016 IEEE 国際ビッグデータ会議 (ビッグデータ)。pp. 1040–1047。doi : 10.1109 / BigData.2016.7840705。ISBN 978-1-4673-9005-7.S2CID 8680200 。

[7] 「Complete Results - Graph 500」。2024年。 2024年7月20日閲覧。

[8] “2022年11月; Graph 500”. 2017年6月14日. 2022年11月18日閲覧。

[9] 「富士通と理化学研究所、スーパーコンピュータ『富岳』でGraph500ランキング1位を獲得」HPCwire 2020年6月23日2020年8月8日閲覧。

[10] “2016年6月 | Graph 500”. 2016年6月24日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2016年7月6日閲覧。

[11] “2013年6月 | Graph 500”. 2013年6月21日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2013年6月19日閲覧。