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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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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
4楼2015-12-23 10:53:55
biloba
木虫 (正式写手)
- 应助: 0 (幼儿园)
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- 专业: 分子与进化生态学
5楼2015-12-23 11:52:23
6楼2015-12-23 12:10:54
