超级计算机最终具有多少效率？又，它们衡量什么？
摘要：超大规模的并行计算系统在计算效率方面存在一些无法用传统计算范式解释的现象，如在不同任务下相同系统的效率差异。本文提出了一个简单的非技术性模型，考虑了组件的时间行为，为解释超级计算周围的这些意外经验提供了框架和形式化的工具。将时间行为引入计算机科学也解释了为什么只有极大规模的计算才能揭示出经验性的局限。文章指出，并行化的传统计算范式导致效率下降，而不是工程上的不完善。超级计算机运行的工作负载不仅浪费能量，还限制了任务的规模和类型。案例研究揭示了不同因素在计算系统的性能中竞争，以及如何通过提高互连技术来提高超级计算机的效率。我们的模型还可以对未来超级计算机的性能局限性进行预测，并提供改进超级计算机组件的线索。大规模计算中遇到的现象与一个多世纪前的科学经验有着有趣的相似之处，并通过研究这些现象发展了现代科学。
作者：J''anos V''egh
论文ID：2001.01266
分类：Performance
分类简称：cs.PF
提交时间：2022-07-12