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한국 슈퍼컴퓨터 순위 정리June 2024 Top 500 목록에서 한국 슈퍼컴퓨터는 13개로 국가 별 슈퍼컴퓨터 보유 수 에서 7위를 차지 하였습니다.- 출처: https://top500.org RankSystemCoresRmax (PFlop/s)Rpeak (PFlop/s)25Sejong - NVIDIA DGX A100, AMD EPYC 7742 64C 2.25GHz, NVIDIA A100, Infiniband HDR, NvidiaNAVER Corp277,76032.9740.7732SSC-21 - Apollo 6500 Gen10 plus, AMD EPYC 7543 32C 2.8GHz, NVIDIA A100 80GB, Infiniband HDR200, HPESamsung Electronics204,160..
HPC 분야에서 자주 사용하는 BMT 목록 CPU - HPL: https://www.netlib.org/benchmark/hpl - HPCG: https://www.hpcg-benchmark.org Filesystem I/O - IOR: https://github.com/LLNL/ior - IOzone: https://www.iozone.org - Flexible I/O: https://fio.readthedocs.io/en/latest/fio_doc.html Memory - Stream: https://www.cs.virginia.edu/stream GPU - MLPerf: https://mlcommons.org, https://github.com/mlcommons/inference - HPL-NVID..
한국 슈퍼컴퓨터 순위 정리 Rank System Cores Rmax (PFlop/s) Rpeak (PFlop/s) 22 Sejong - NVIDIA DGX A100, AMD EPYC 7742 64C 2.25GHz, NVIDIA A100, Infiniband HDR, Nvidia NAVER Corp 277,760 32.97 40.77 28 SSC-21 - Apollo 6500 Gen10 plus, AMD EPYC 7543 32C 2.8GHz, NVIDIA A100 80GB, Infiniband HDR200, HPE Samsung Electronics 204,160 25.18 31.75 47 Guru - ThinkSystem SD650 V2, Xeon Platinum 8368Q 38C 2.6GHz, Inf..
1. 테스트 환경 HPE HPC Partner Lab znode44 2. Dockerfile 작성 및 build Dockerfile 예시 FROM tensorflow/tensorflow:latest-gpu RUN pip install tensorflow_dataset 후술하겠지만 docker 를 사용자 계정으로 실행하면 docker image에 python 패키지 설치가 용이하지 않음. 먼저 Dockerfile 을 작성하고 빌드 $ docker build -t 이미지:태그 3. slurm interactive 할당 $ srun -p short -N 1 -n 1 -w znode44 --pty bash 4. (nvidia) docker command (znode44 에서) $ docker run -u $(i..
- mnist.py 소스 경로 : https://github.com/pytorch/examples/tree/master/mnist 1. 테스트 환경 - OS : Ubuntu 20.04.1 LTS - Model : Apollo 6500 Gen10+ XL675d - CPU : AMD EPYC 7543 32 Core 2.8GHz 2. 테스트 환경 구성 및 실행 $ conda create -n pytorch_cpu_1.9 $ source activate pytorch_cpu_1.9 $ conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch $ export OMP_NUM_THREADS=1 $ python ./main.py 3. 결과 Threads 수 실행..
1. conda environment 생성 $ conda create -n hpl_2.3 2. HPL 의존 패키지 설치 $ source activate hpl_2.3 $ conda install gcc_linux-64 gxx_linux-64 gfortran_linux-64 openmpi mkl mkl-static -c intel 3. HPL Build $ wget https://www.netlib.org/benchmark/hpl/hpl-2.3.tar.gz $ tar xvzf hpl-2.3.tar.gz $ cd hpl-2.3 $ cp setup/Make.Linux_Intel64 Make.Linux_x86_64 $ vi Make.Linux_x86_64 - - - 수정사항 참고 - - - $ make arch..
STREAM: Sustainable Memory Bandwidth in High Performance Computers - 참고 : https://www.cs.virginia.edu/stream 1. Source code download $ wget https://www.cs.virginia.edu/stream/FTP/Code/Versions/stream_omp.c 2. Compile $ gcc -O3 -fopenmp -D OPENMP stream_omp.c -o stream_c.x 3. test - test script 작성 #!/bin/sh #SBATCH -J stream #SBATCH -p short #SBATCH -N 1 #SBATCH -n 1 #SBATCH -o %x_%j.out #SBATCH ..