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任务越大,高斯并行效率越好(任务实测结果) 已有6人参与
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测试了两个任务,一个小任务和一个较大的任务。结果显示小任务的并行效率很差,而大任务的并行效率非常好。当任务较小时,本来计算量就很小,还要分配给很多核去计算,核之间的数据交换和进行协调的时间变长,可能出现“核浮于事”的情况,造成并行效率很差。但如果计算量很大,核心根本不够用,每个核都拼命地工作还是算不完的话,核的并行效果就非常好了。 说一下测试的机器,是学校的超算中心,每个节点2个CPU,共20核心,具体CPU型号不知道,听说是E5的工作站专用核心吧,64G内存。软件为Gaussian09 D0.1版,linux系统。 因此,如果任务小的话,就2核,4 核,8核并行,如果任务大的话,就8核,12核,16核,20核一起并行计算,效果会很好。当然这个只是在学校的超算电脑上的测试结果,对于其他型号的机器不知道能否通用,仅作为一个参考吧。 测试实例如下所示: 一个较小的任务,34个原子(含C,H元素)的分子B3LYP/6-31+G(D,P)水平下优化,basis function 478, 12步优化结束,%mem=1000MW,CPU time: 200分钟,用不同核心来并行,结果如下: 1核CPU time:204分钟,实际用时204分钟 2核CPU time:213分钟,实际用时107分钟 4核CPU time:229分钟,实际用时57分钟 6核CPU time:236分钟,实际用时40分钟 8核CPU time:241分钟,实际用时27分钟 12核CPU time:269分钟,实际用时23分钟 16核CPU time:433分钟,实际用时30分钟 20核CPU time:541分钟,实际用时47分钟 一个较大的Gaussian的任务,140个原子(含C,H,O,N元素)的分子B3LYP/6-31+G(D,P)水平下优化,basis function 1848,16步优化结束,CPU time14天以上(336小时以上)。%mem=1000MW,分别用不同的核去计算: 4核心,CPU time:351小时,实际用时88小时(88*4=352小时) 8核心,CPU time:342小时,实际用时43小时(43*8=344小时) 12核心,CPU time:336小时,实际用时28.5小时(28.5*12=342小时) 16核心,CPU time:342小时,实际用时21.5小时(21.5*16=344小时) 20核心,CPU time:350小时,实际用时18.7小时(18.7*20=374小时) |
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2楼2015-12-22 08:05:55
sandf
木虫 (正式写手)
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3楼2015-12-22 17:42:04

4楼2015-12-23 10:53:55
biloba
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5楼2015-12-23 11:52:23
6楼2015-12-23 12:10:54
7楼2015-12-23 12:43:22
8楼2015-12-23 13:12:04
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不好意思,我最多用一个node的20个核并行一个任务。没用过比如2个node的40核算一个任务的情况。据说node和node之间数据交换要慢一些。估计用2个node分别算2个任务,要比用2个node共同算一个任务再算一个任务要快。 发自小木虫IOS客户端 |
9楼2015-12-23 14:24:57

10楼2015-12-23 21:21:43












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