Benchmark: Difference between revisions

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== Overview ==
== Overview ==


HPC(High Performance Computing) 벤치마크는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능을 측정하고 비교하기 위한 표준화된 테스트 도구입니다.
Benchmark에 대한 기술 문서입니다.


=== Summary ===
=== Summary ===


* 무엇인가? HPC 시스템 성능 측정 벤치마크 도구 모음
* 무엇인가? - Benchmark
* 왜 필요한가? GPU/CPU 성능 비교, 시스템 최적화, 벤치마킹 기준 마련
* 왜 필요한가? - HPC 및 서버 환경에서 필수 개념
* 언제 사용하는가? 시스템 도입 평가, 성능 튜닝, 비교 분석
* 언제 사용하는가? - 서버 구성, 성능 튜닝, 문제 해결 시


---
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이 문서가 존재하는 이유
이 문서가 존재하는 이유


* Goal: 주요 HPC 벤치마크 도구 목록, 설명, 사용 방법 제공
* Goal: Benchmark에 대한 기술 정보 제공
* Scope: HPL-GPU, HPL, HPCG, NAMD, LAMMPS, TensorFlow, PyTorch, NVIDIA HPC-Benchmarks
* Scope: Benchmark의 개념, 사용법, 설정
* Non-goals: 벤치마크 결과 해석 가이드, 커스텀 벤치마크 작성
* Non-goals: 다른 주제로의 확장


---
---
Line 33: Line 33:


{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
! 벤치마크
! Concept
! 설명
! Description
! Related
! Related
|-
|-
| HPL-GPU
| Benchmark
| GPU 성능 측정을 위한 CUDA 지원 HPL 커스텀 벤치마크
| HPC/서버 환경에서 중요한 기술 개념
| [[CUDA]]
| [[Linux]], [[Server]]
|-
| HPL 2.3
| 밀집 선형 시스템 솔버 — High Performance Linpack Benchmark
| [[HPL-GPU]]
|-
| HPCG 3.1
| High Performance Conjugate Gradient 솔버
| [[HPL]]
|-
| NAMD 3.0a11
| 분자 동역학(Molecular Dynamics) 시뮬레이션
| [[LAMMPS]]
|-
| LAMMPS
| 분자 동역학 시뮬레이션 패키지
| [[NAMD]]
|-
| TensorFlow 1.15.5
| ML/AI 프레임워크
| [[PyTorch]]
|-
| PyTorch 1.13.0a0
| ML/AI 프레임워크
| [[TensorFlow]]
|-
| NVIDIA HPC-Benchmarks
| HPL-NVIDIA, HPCG-NVIDIA, NCCL 등 통합 컨테이너
| [[CUDA]]
|}
|}
---
== Architecture ==
HPC 벤치마크 분류:
<syntaxhighlight lang="mermaid">
graph TD
    A[HPC 벤치마크] --> B[선형대수]
    A --> C[분자동역학]
    A --> D[ML/AI]
    B --> E[HPL-GPU]
    B --> F[HPL 2.3]
    B --> G[HPCG 3.1]
    C --> H[NAMD 3.0a11]
    C --> I[LAMMPS]
    D --> J[TensorFlow 1.15.5]
    D --> K[PyTorch 1.13.0a0]
</syntaxhighlight>
---
== Workflow ==
NVIDIA HPC-Benchmarks 컨테이너 사용:
# 컨테이너 풀
# docker pull nvcr.io/nvidia/hpc-benchmarks:23.5
# HPL 실행
# docker run --gpus all nvcr.io/nvidia/hpc-benchmarks:23.5 hpl
# HPCG 실행
# docker run --gpus all nvcr.io/nvidia/hpc-benchmarks:23.5 hpcg


---
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Line 109: Line 46:
== Detailed Explanation ==
== Detailed Explanation ==


=== HPL-GPU ===
|status=Draft
 
|owner=Knowledge Agent
GPU 성능을 측정하기 위한 CUDA 지원 HPL 패키지 커스텀 벤치마크입니다. 인터넷에 많은 HPL-GPU가 있지만, 배경 정보와 함께 컴파일 방법을 설명하는 단일 사이트는 없습니다. 따라서 [[how to compile HPL-GPU]] 페이지를 만들어 관심 있는 사람들을 위해 시작했습니다.
|last_update=2026-07-16
 
|review=Pending
=== HPL 2.3 ===
}}
 
HPC(High Performance Computing) 벤치마크는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능을 측정하고 비교하기 위한 표준화된 테스트 도구입니다.
밀집(dense) 선형 시스템을 더블 정밀도(64비트) 산술로 분산 메모리 컴퓨터에서 해결하는 소프트웨어 패키지입니다. High Performance Computing Linpack Benchmark의 이식 가능하고 무료로 사용 가능한 구현으로 간주할 수 있습니다.
* 무엇인가? HPC 시스템 성능 측정 벤치마크 도구 모음
 
* 왜 필요한가? GPU/CPU 성능 비교, 시스템 최적화, 벤치마킹 기준 마련
태그: <code>nvcr.io/nvidia/hpc-benchmarks:21.4-hpl</code>
* 언제 사용하는가? 시스템 도입 평가, 성능 튜닝, 비교 분석
 
=== HPCG 3.1 ===
 
High Performance Conjugate Gradient 솔버
 
태그: <code>nvcr.io/nvidia/hpc-benchmarks:21.4-hpcg3.1</code>
 
=== NAMD 3.0a11 ===
 
분자 동역학(Molecular Dynamics) 시뮬레이션
 
태그: <code>nvcr.io/hpc/namd:3.0-alpha11</code>
 
=== LAMMPS ===
 
분자 동역학(Molecular Dynamics) 시뮬레이션
 
태그: <code>nvcr.io/hpc/lammps:patch_4May2022</code>
 
=== TensorFlow 1.15.5 ===
 
ML/AI 프레임워크
 
태그: <code>nvcr.io/nvidia/tensorflow:22.09-tf1-py3</code>
 
=== PyTorch 1.13.0a0 ===
 
ML/AI 프레임워크
 
태그: <code>nvcr.io/nvidia/pytorch:22.09-py3</code>
 
=== NVIDIA HPC-Benchmarks ===
 
<code>hpc-benchmarks:23.5</code> 컨테이너 이미지는 다음 패키지가 내장되어 제공됩니다:
 
* '''HPL-NVIDIA 23.5.0'''
* '''HPL-AI-NVIDIA 23.5.0'''
* '''HPCG-NVIDIA 23.5.0'''
* '''NVIDIA HPC-X 2.15''' for [[CUDA]] 12.x
* '''NVIDIA NCCL 2.16.5''' for CUDA 12.x
* '''Intel MKL 2020.4-912'''
 
NVIDIA의 HPL 벤치마크는 시스템에 [https://developer.nvidia.com/gdrcopy GRDCopy]가 설치되어 있어야 합니다. [https://github.com/NVIDIA/gdrcopy#build-and-installation GRDCopy 설치 정보]
 
GDRCopy는 Quadro- 및 Tesla-class GPU만 지원합니다.
 
---
---
 
이 문서가 존재하는 이유
== Configuration ==
* Goal: 주요 HPC 벤치마크 도구 목록, 설명, 사용 방법 제공
 
* Scope: HPL-GPU, HPL, HPCG, NAMD, LAMMPS, TensorFlow, PyTorch, NVIDIA HPC-Benchmarks
=== NVIDIA HPC-Benchmarks 컨테이너 설정 ===
* Non-goals: 벤치마크 결과 해석 가이드, 커스텀 벤치마크 작성
 
<syntaxhighlight lang="bash">
# 컨테이너 풀
docker pull nvcr.io/nvidia/hpc-benchmarks:23.5
 
# 컨테이너 실행 (GPU 사용)
docker run --gpus all --rm -it nvcr.io/nvidia/hpc-benchmarks:23.5
 
# HPL 실행
docker run --gpus all nvcr.io/nvidia/hpc-benchmarks:23.5 hpl
 
# HPCG 실행
docker run --gpus all nvcr.io/nvidia/hpc-benchmarks:23.5 hpcg
</syntaxhighlight>
 
---
---
 
{| class="wikitable"
== Examples ==
! 벤치마크
 
! 설명
=== Example 1: HPL-GPU 컴파일 ===
! Related
 
|-
[[how to compile HPL-GPU]] 페이지를 참조하세요.
 
=== Example 2: NVIDIA HPC-Benchmarks 실행 ===
 
입력:
 
<syntaxhighlight lang="bash">
docker run --gpus all --rm nvcr.io/nvidia/hpc-benchmarks:23.5 hpl
</syntaxhighlight>


---
---
Line 204: Line 71:
== Best Practices ==
== Best Practices ==


* '''GRDCopy 설치''' — NVIDIA HPL 벤치마크에 필수
* 최신 버전 사용 권장
* '''GPU 호환성 확인''' — GDRCopy는 Quadro/Tesla class GPU만 지원
* 공식 문서 참고
* '''컨테이너 버전 관리''' — 일관된 버전 사용으로 재현성 확보
* 테스트 환경에서 먼저 검증
* '''HPL-GPU''' — 컴파일 가이드는 [[how to compile HPL-GPU]] 참조
 
---
 
== Limitations ==
 
* GDRCopy는 Quadro/Tesla class GPU만 지원 (RTX 시리즈 미지원)
* HPL-GPU 컴파일 가이드 별도 문서 필요
* 컨테이너 기반 — 호스트 GPU 드라이버 호환성 필요


---
---
Line 221: Line 79:
== References ==
== References ==


* https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/nvidia-rtx4090-ml-ai-and-scientific-computing-performance-preliminary-2382/
* [https://wiki.hpcmate.com Benchmark]
* https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/how-to-run-an-optimized-hpl-linpack-benchmark-on-amd-ryzen-threadripper-2990wx-32-core-performance-1291/
* https://www.amd.com/en/developer.html
* https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/hpc-benchmarks


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---
Line 230: Line 85:
== Related Pages ==
== Related Pages ==


* [[CUDA]]
* [[Linux]]
* [[how to compile HPL-GPU]]
* [[Server]]
* [[GPU]]
* [[Hardware]]
* [[NVIDIA]]
* [[Network]]
* [[Docker]]


---
---


[[Category:Linux]]
[[Category:Server]]
[[Category:Comparison]]
[[Category:Reference]]

Revision as of 15:20, 16 July 2026

Template:Status

Template:TOC

Overview

Benchmark에 대한 기술 문서입니다.

Summary

  • 무엇인가? - Benchmark
  • 왜 필요한가? - HPC 및 서버 환경에서 필수 개념
  • 언제 사용하는가? - 서버 구성, 성능 튜닝, 문제 해결 시

---

Purpose

이 문서가 존재하는 이유

  • Goal: Benchmark에 대한 기술 정보 제공
  • Scope: Benchmark의 개념, 사용법, 설정
  • Non-goals: 다른 주제로의 확장

---

Key Concepts

Concept Description Related
Benchmark HPC/서버 환경에서 중요한 기술 개념 Linux, Server

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Detailed Explanation

|status=Draft |owner=Knowledge Agent |last_update=2026-07-16 |review=Pending }} HPC(High Performance Computing) 벤치마크는 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능을 측정하고 비교하기 위한 표준화된 테스트 도구입니다.

  • 무엇인가? HPC 시스템 성능 측정 벤치마크 도구 모음
  • 왜 필요한가? GPU/CPU 성능 비교, 시스템 최적화, 벤치마킹 기준 마련
  • 언제 사용하는가? 시스템 도입 평가, 성능 튜닝, 비교 분석

--- 이 문서가 존재하는 이유

  • Goal: 주요 HPC 벤치마크 도구 목록, 설명, 사용 방법 제공
  • Scope: HPL-GPU, HPL, HPCG, NAMD, LAMMPS, TensorFlow, PyTorch, NVIDIA HPC-Benchmarks
  • Non-goals: 벤치마크 결과 해석 가이드, 커스텀 벤치마크 작성

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Best Practices

  • 최신 버전 사용 권장
  • 공식 문서 참고
  • 테스트 환경에서 먼저 검증

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References

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Related Pages

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벤치마크 설명 Related
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