HPC性能容量判定:集群节点与CPU配置性能对比
HPC集群与迷你集群相关问题解答
调研基础信息
本次调研覆盖两类x86架构计算平台,基础配置信息如下:
- 常规HPC集群:基于PBS作业调度系统,执行
pbsnodes -a指令查询到集群共包含40个节点;单节点配置为2颗CPU、单颗6物理核、关闭超线程(每核1线程),合计12逻辑CPU - 迷你集群(minicluster):单节点配置为2颗CPU、单颗20物理核、开启超线程(每核2线程),合计80逻辑CPU
两类平台单节点CPU的lscpu采集信息如下:
常规HPC集群单节点CPU参数
Architecture: x86_64 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit Byte Order: Little Endian CPU(s): 12 On-line CPU(s) list: 0-11 Thread(s) per core: 1 Core(s) per socket: 6 Socket(s): 2 NUMA node(s): 2 Vendor ID: GenuineIntel CPU family: 6 Model: 79
该参数对应Intel Broadwell架构(至强E5 v4系列),2016年前后发布,为传统HPC集群常用的上代服务器CPU。
迷你集群单节点CPU参数
Architecture: x86_64 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit Byte Order: Little Endian CPU(s): 80 On-line CPU(s) list: 0-79 Thread(s) per core: 2 Core(s) per socket: 20 Socket(s): 2 NUMA node(s): 2 Vendor ID: GenuineIntel CPU family: 6 Model: 85
该参数对应Intel Cascade Lake架构(至强可扩展金牌/铂金系列),2019年前后发布,为当前小规模计算节点常用的服务器CPU。
问题解答
1. 常规HPC集群查询到的40个节点的作用
pbsnodes -a是PBS调度系统自带的节点查询指令,返回的40个节点全部是集群的计算节点,是集群实际承载运算任务的硬件单元,核心作用包括:
- 作为集群计算资源池的基本组成单元,所有用户提交到PBS系统的作业,都会由调度器按照作业申请的CPU、内存、加速器等资源配额,分配到状态空闲的计算节点上运行;集群的登录节点、管理节点默认不承载计算任务,不会出现在该指令的返回列表中
- 按单节点12逻辑CPU计算,该常规HPC集群的总CPU算力为480逻辑CPU,既可以同时运行多道独立的串行/并行作业,也可以支撑跨节点的大规模MPI并行作业,将任务拆分到多个节点同时运算
- 节点列表会同步标记每个节点的实时状态(空闲、忙碌、故障、离线、维护等),是调度器做资源分配决策的核心依据
2. 两类集群实际性能的对比判定方法
不能直接通过单节点逻辑CPU数量判定性能高低,需要结合资源规模、硬件代差、作业特性三个维度综合判断,核心判定逻辑如下:
- 首先对比集群总资源规模:当前查询到的常规HPC集群总共有480逻辑CPU,如果迷你集群为单节点部署,总逻辑CPU仅为80,整体资源规模仅为常规HPC集群的1/6,运行需要大规模并行的跨节点作业时,常规HPC集群的总吞吐能力会远高于单节点迷你集群;如果迷你集群包含多个节点,需要先统计总逻辑CPU、总内存、网络配置做基础对标
- 其次折算单节点等效算力:两类CPU存在明确代差,迷你集群采用的Cascade Lake架构比常规HPC的Broadwell架构IPC(每时钟周期执行指令数)高15%20%,同主频下单物理核基础性能高20%左右。需要注意迷你集群的80逻辑CPU中有一半是超线程虚拟出的逻辑核,超线程在纯计算密集型场景下仅能带来10%30%的性能增益,不能等同于独立物理核计算。折算下来迷你集群单节点的等效算力约等于5060个Broadwell架构物理核,大概是常规HPC单节点算力的45倍,具体数值随作业类型浮动
- 最后结合作业适配场景判断:
- 单节点即可承载的中小规模作业、内存带宽/容量敏感型作业、依赖AVX-512等新指令集的作业,在迷你集群上的运行效率远高于常规HPC单节点
- 需要跨节点通信的大规模并行作业,只要常规HPC集群的节点间互联网络(如InfiniBand)配置达标,凭借更大的总资源池,作业整体运行速度会明显高于资源规模更小的迷你集群
- 超线程无增益的强计算密集型作业(如第一性原理计算、高精度有限元仿真),迷你集群的超线程收益会降到10%以内,单节点实际性能约为常规HPC单节点的3.5~4倍
内容的提问来源于stack exchange,提问作者Zilore Mumba
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