[벤치리뷰] 인텔 제온 파이 5110P와 엔비디아 테슬라 K20 행렬 곱 실효 성능 비교

평가 환경
노드 수	1
폼팩터	타워형 (4U 랙 마운트)
프로세서	인텔 제온 프로세서 E5-2687W @ 3.10GHz x 2CPUs
메모리	64GB DDR3
GPGPU 카드	엔비디아 테슬라 K20M
컴파일러	PGI Accelerator Fortran / C / C + + Workstation 2013 (13.3)
수치연산 라이브러리	인텔 MKL 11.0 Update 1
GPU용 수치계산 프로그램 라이브러리	CUBLAS (CUDA Toolkit 5.0 포함)
OS	CentOS 6.2 x86_64

평가 환경
노드 수	1
폼팩터	타워형 (4U 랙 마운트)
프로세서	인텔 제온 프로세서 E5-2687W @ 3.10GHz x 2CPUs
메모리	64GB DDR3
코 프로세서	인텔 Xeon Phi 5110P
컴파일러	인텔 Composer XE 13.0 Update 1
수치연산 라이브러리	인텔 MKL 11.0 Update 1
MPI	Intel MPI 4.1
OS	Red Hat Enterprise Linux 6.3

행렬 곱 프로그램을 CUDA5 (Kepler 최적화)에서 이용 가능하게 되었다. Shared Memory 뱅크 크기를 설정하는 cudaDeviceSetSharedMemConfig 함수에서 4 바이트 / 8 바이트를 모두 시도하고 벤치마킹에서는 빠른 것을 일관되게 사용.

단정밀도		N	계산시간(초)	GFlop (연산해야 할 양)	GFlops (실제 초당 성능)	(하드웨어) 이론성능	실행효율
E5-2687W x 2 MKL		10000	2.58	1863	722.12	793.60	91.0%
Phi 5110P x 1 MKL(native 실행)		10000	1.25	1863	1486.28	2021.76	73.5%
K20 x 1 CUBLAS		10000	1.17	1863	1589.46	3520.00	45.2%
K20 x 1 CUBLAS (호스트 - K20 사이 전송시간 제외)		10000	0.81	1863	2292.49	3520.00	65.1%

배정밀도		N	계산시간(초)	GFlop (연산해야 할 양)	GFlops (실제 초당 성능)	(하드웨어) 이론성능	실행효율
E5-2687W x 2 MKL		10000	5.53	1863	336.91	396.80	84.9%
Phi 5110P x 1 MKL(native 실행)		10000	2.53	1863	736.95	1010.88	72.9%
K20 x 1 CUBLAS		10000	2.64	1863	704.34	1170.00	60.2%
K20 x 1 CUBLAS (호스트 - K20 사이 전송시간 제외)		10000	1.93	1863	965.26	1170.00	82.5%

2013년 3월 29일 (여기서 테스트 된 것중 가장 최근 것 입니다.)

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