Die Rechner laufen den Benchmarks davon

19.06.2012

Immer schnellere Rechner brauchen immer größere Probleme, um sich zu beweisen, auch und gerade im Zuge eines Benchmarks. An komplexeren Problemen knabbern sie aber immer länger, und das wird zum Problem, wie eine Session auf der International Supercomputing Conference diskutierte.

Der Linpack-Benchmark, an dem sich das Ranking der Top500-Liste ausrichtet, stammt, wie sein Schöpfer Jack Dongarra auf der Konferenz erzählte, aus dem Jahr 1974. Die in Fortran 66 programmierte Mathe-Software löst vor allem Number-Crunching-Probleme der linearen Algebra. Zu seiner Entstehungszeit führten Systeme wie die PDP-10 oder IBMs System 390/195 das Ranking an, 1979 mit ganzen 14 MFlop. Die Top500-Liste gibt es seit 1993, damals brachte der Spitzenreiter, ein Cray-Supercomputer, immerhin knapp 400 GFlops auf die Waage, heute aber leistet das aktuell führende System Sequoia von IBM 16 324 751 GFlops. Damit man ein und denselben Benchmark überhaupt so lange verwenden konnte, musste man die Probleme vergrößern, die er löst. Die Metrik startete 1993 bei einem Wert von 100 - damals ein Kompromiss, der es erlaubte, alle Systeme zu testen - der schnellste Rechner heute verwendet eine Metrik von über 12 Millionen.
Die komplexeren Probleme führten zu längeren Laufzeiten. Anfangs reichte eine Dreiviertelstunde für einen Benchmark-Durchlauf, heute brauchen die Top-Systeme fast einen Tag. Würde sich der Trend fortsetzen, dann müsste ein Exaflop-Rechner, wie er spätestens 2020 erwartet wird, 130 Stunden, länger als fünf volle Tage, an einem Linpack-Benchmark rechnen. Das aber ist ein Problem, denn die Rechenzeit dieser sehr teuren Maschinen ist ebenfalls extrem teuer. Dazu kommen die Energiekosten: Schon ein Ein-Tages-Benchmark kostet rund 7,8 MW oder den Gegegnwert von 100 Barrel Öl. Deshalb forschen die Linpack-Spezialisten derzeit an Lösungen, die Benchmarkdauer zu verkürzen, was aber nicht ganz trivial ist, weil sich die Performance über die Laufzeit ändert. Gegenwärtig experimentiert man mit Samples aus verschiedenen Phasen, aus denen der Endwert hochgerechnet werden kann.
Ein weiteres Problem kommt hinzu: Der Linpack-Benchmark passt gut zu rechenintensiven, aber weniger gut zu datenintensiven Problemen, wie sie heute unter dem Schlagwort "Big Data" in aller Munde sind. Hier versucht ein neuer Benchmark mit einer dazugehörigen Graph500-Liste besser geeignete Messprogramme zu etablieren. Er rechnet vor allem an Such- und Optimierungsproblemen und Problemen der Graphen-Theorie wie sie etwa in der Medizininformatik, Cybersecurity, beim Data Mining oder bei der Auswertung sozialer Netze vorkommen.

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