Made at Intel: Сделано в Intel

Реальность рынка быстро оказала свое отрезвляющее воздействие. Intel начал стремительно терять долю рынку в пользу AMD. Однако ситуация, как ни странно, имела и положительные моменты для развития софтовой организации в «Интел» (и российской в частности). Контора осознала, что программатуру можно использовать для того чтобы прикрыть недостатки архитектуры. Нас бросили «на фронт», чтобы «распрямлять» коды (уменьшать количество ветвлений) и по возможности уменьшать зависимость от memory bandwidth. В «Интел» наступил (второй?) «золотой век софта». Затем в 2005 году, как глоток свежего воздуха, появился Merom, разработанный в Israel Design Center (IDC). Архитектура Core имела существенно более короткий конвейер и скорее являлась развитием идей P3. Но окончательно «смутное время» закончилось с выходом Nehalem – серверного чипа с архитектурой Core и интегрированным контроллером памяти. Империя встала с колен и нанесла сокрушительный ответный удар.

Architecture and religion – 2

Linpack как важнейшее из искусств

Второй важнейший «культ», который определял развитие серверной архитектуры на протяжении десятилетий, – это «сакрализация» Linpack. Сам бенчмарк представлен Джеком Донгаррой аж в 1979 году. Но культовым статусом своим он обязан усилиям маркетологов из многих IT-компаний (Intel, AMD, IBM, Nvidia, Fujitsu и т. д.). Linpack имеет массу неоспоримых достоинств.

• Это всего лишь ОДИН тест, в отличие от, скажем, SPEC CPU, где их 40 с хвостиком.

• К тому же (в отличие от SPEC) он совершенно бесплатный.

• Очень легко объяснить, что Linpack делает. Он решает систему линейных алгебраических уравнений с числами двойной точности. Используется метод (P) LU-разложения (Гаусса) с выбором ведущего элемента.

• В качестве результата Linpack выдает ОДНО число – измеренную производительность системы в (гига-, тера-, пета-, экза-) флопах. На основании Linpack строится мировой рейтинг суперкомпьютеров TOP-500 и российский TOP-50. Так же вычисляют эффективность (искушенные люди обращают на нее внимание) – как отношение измеренной производительности к пиковой. Правда, в последнее время само понятие эффективности является несколько «размытым» из-за того, что в процессе исполнения теста тактовая частота может «плавать».

• Linpack идеально параллелится (MPI, OpenMP и вообще что угодно) и векторизуется.

• И, наконец, Linpack обеспечивает практически полную (> 90 %) загрузку вычислительных устройств. В то время как обычные приложения редко показывают больше 20.

И все же Linpack – это всего лишь ОДИН (и к тому же весьма специфичный) тест, и переоценка его роли обходится очень дорого. Тем не менее история показывает, что зачастую так оно и происходило.

Гении Линпака

Несмотря на интенсивный promotion со стороны маркетинга, Linpack не приобрел бы и половины своей популярности, если бы не вклад многих талантливых инженеров. Вслед за Донгаррой, безусловно, надо упомянуть Kazushige Goto. Этот парень – настоящий гений (вот только разговорный английский у него хромает), а его статья Anatomy of High-Performance Matrix Multiplication[5] давно стала «настольной книгой» для разработчиков библиотек. Я часто приходил к нему с разными вопросами по Линпаку: «Гото-сан, почему так?» И он обычно начинал свои объяснения фразой: «Ну вот представь, что ты – Linpack. Как бы ты поступил на его месте?» Конечно, я ничего не представлял. Просто сидел и слушал с открытым ртом. Потому что для меня это какой-то запредельный уровень понимания. Велик вклад ребят из интеловских MKL (а Linpack это на 95 % dgemm) и MPI. А также их аналогов для других платформ. Ну и не забуду коллег из Intel Competitive Response Team, в которой я провел восемь лет (2005–2013). В нашу задачу входила поддержка больших тендеров в области High Performance Computing[6], а также сопровождение подачи заявок в рейтинг Top-500 Supercomputers для свежепостроенных кластеров на базе процессоров Intel.

Мерило тщеславия