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Graph500

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Graph500是一項對超級計算機系統的評級，針對的是數據密集型負載（英語：Data-intensive computing）。該項目是在2010年6月的國際超算大會（英語：ISC High Performance）上宣布的。第一份排名於2010年11月在ACM/IEEE超算大會（英語：ACM/IEEE Supercomputing Conference）上發布。該排名每年在6月的國際超算大會和11月的ACM/IEEE超算大會上發布兩次。用來對超級計算機進行排名的主要性能指標是GTEPS（每秒遍歷邊數（英語：Traversed edges per second），以吉咖計，也即G、吉、十億或109）。

桑迪亞國家實驗室的理察·墨菲（Richard Murphy）表示，「Graph500的目標是提高對複雜數據問題的認識」，而非專注於計算機性能測試，比如像TOP500基於HPL（高性能LINPACK（英語：LINPACK benchmarks））那樣。[1]

儘管名為Graph500，但該評級中列出的系統總數實際上不足500，截至2014年6月已增至174個。[2]

獲得冠軍的算法和實現，被發表在題為《超級計算機上的超大規模廣度優先搜索》（Extreme scale breadth-first search on supercomputers）的論文中。[3]

另外還有Green Graph500排行榜，它使用相同的性能指標，但排序是根據每瓦特的性能，就像TOP500（HPL）也有相應的Green 500（英語：Green 500）一樣。

測試基準

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Graph500使用的測試基準，強調系統的通信子系統，而非計算雙精度浮點數。[1]它基於大型無向圖（平均度數為16的克羅內克圖（英語：Kronecker graph）模型）中的廣度優先搜索（BFS）。測試基準中有三個計算內核：第一個內核用來生成圖，並將其壓縮為稀疏結構CSR或CSC（Compressed Sparse Row/Column，壓縮稀疏行/列）；第二個內核對一些隨機頂點進行並行廣度優先搜索（每運行一次進行64次搜索迭代）；第三個內核運行單源最短路徑（SSSP）計算。該基準為圖定義了六種規模：[4][5]

規模 英文 頂點數 內存
玩具型 toy 226 17G
迷你型 mini 229 137G
小型 small 232 1.1T
中型 medium 236 17.6T
大型 large 239 140T
巨型 huge 242 1.1P

該基準的參考實現包含多個版本：[6]

  • 用GNU Octave的串行高級
  • 用C語言的串行低級
  • 使用OpenMP的並行C版本
  • 克雷XMT（英語：Cray XMT）的兩個版本
  • 基本MPI版本（具備MPI-1功能）
  • 優化MPI版本（具備MPI-2單邊通信）

奪冠的日本京計算機上的實現策略詳見[3]。

排行榜

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Graph500 BFS

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2024年11月Graph500廣度優先搜索排行榜前10名：[7]

排名 機器 GTEPS 國家 城市 安裝地點 製造商 年份 節點數 核心數 規模

1 富岳 204,068  日本 神戶 理化學研究所計算科學中心 富士通 2020 152,064 7,299,072 43
2 武漢超級計算機 115,357.6  中國 武漢 武漢超級計算中心 華中科技大學 2023 252 6,999,552 41
3 EOS NVIDIA DGX SUPERPOD 39,085.4  美國 聖塔克拉拉 英偉達 英偉達 2023 416 485,888 38
4 前沿 29,654.6  美國 橡樹嶺 美國能源部/SC/橡樹嶺國家實驗室 慧與科技 2021 9,248 8,730,112 40
5 鵬城雲腦II 28,463.1  中國 深圳 鵬城實驗室 華中科技大學-鵬城實驗室-華為 2022 488 93,696 40
6 極光（英語：Aurora (supercomputer)） 24,250.2  美國 阿爾貢 美國能源部/SC/阿爾貢國家實驗室 英特爾/慧與科技 2023 4,096 25,591,808 40
7 神威·太湖之光 23,755.7  中國 無錫 國家超級計算無錫中心 國家並行計算機工程技術研究中心 2015 40,768 10,599,680 40
8 Wisteria/BDEC-01 (Odyssey) 16,118  日本 柏市 東京大學信息技術中心 富士通 2021 7,680 368,640 37
9 我們的海（英語：MareNostrum）5 ACC 15,737.43  西班牙 巴塞隆納 巴塞隆納超級計算中心（英語：Barcelona Supercomputing Center） Eviden 2024 1,120 680,960 35
10 TOKI-SORA 10,813  日本 東京 宇宙航空研究開發機構 富士通 2020 5,760 276,480 36

Graph500 SSSP

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2024年11月Graph500單源最短路徑排行榜前10名：[7]

排名 機器 GTEPS 國家 城市 安裝地點 製造商 年份 節點數 核心數 規模

1 武漢超級計算機 15,335.9  中國 武漢 武漢超級計算中心 華中科技大學 2023 252 6,999,552 41
2 鵬城雲腦II 11,529.7  中國 深圳 鵬城實驗室 華中科技大學-鵬城實驗室-華為 2022 488 93,696 40
3 富岳 2,126.45  日本 神戶 理化學研究所計算科學中心 富士通 2020 82,944 3,981,312 39
4 天河E級原型機升級系統 2,054.35  中國 天津 國家超級計算天津中心 國防科技大學 2021 2,048 131,072 34
5 SuperMUC-NG 1,053.93  德國 加興 萊布尼茨超級計算中心（英語：Leibniz Supercomputing Centre） 聯想集團 2018 4,096 196,608 37
6 NERSC Cori - 1024 haswell分區 558.833  美國 DOE/SC/LBNL/NERSC（英語：National Energy Research Scientific Computing Center） NERSC/LBNL 克雷公司 2017 1,024 32,768 36
7 Nurion 337.239  南韓 大田 韓國科學技術情報研究院（英語：Korea Institute of Science and Technology Information） 克雷公司 2018 1,024 65,536 36
8 NERSC Cori - 512 KNL分區 229.188  美國 DOE/SC/LBNL/NERSC NERSC/LBNL 克雷公司 2017 512 32,768 35
9 Lise 197.7  德國 柏林 柏林祖斯學院（英語：Zuse Institute Berlin） 源訊 2019 1,270 121,920 38
10 未公開的克雷XE6 134.173  美國 大學 National Computing Facility 克雷公司 2013 512 16,384 34

Green Graph500小數據

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2024年11月Green Graph500小數據排行榜前10名：[8]

排名 機器 MTEPS/W 國家 地點 Graph500排名 規模 GTEPS 節點數 核心數 功率（瓦）

1 天河-湖南大學 22,301.67  中國 湖南大學/國家超級計算長沙中心 19 26 1,845.017195 1 64 82.73
2 RAZIEL 22,094.87  以色列 海法 20 28 1,679.210000 1 16 76
3 JiFeng 12,512.81  中國 華中科技大學/浙江實驗室 53 20 461.222000 1 512 36.86
4 天河E級原型機@Newbenchmarking@GreenBFS 8,635.11  中國 國家超級計算天津中心 32 27 1,165.740000 1 64 135
5 YITU 6,396.14 BDTS-SCTS-CGCL 36 27 1,010.590000 1 28 158
6 天河E級原型機@GraphV 6,099.61  中國 國家超級計算天津中心 39 26 884.443000 1 64 145
7 ENIAD 6,028.85  美國 賓夕法尼亞大學 42 26 783.750300 1 16 130
8 高通量計算機（+Nvidia V100） 2,099.09 SMARCO & ICT 65 26 319.061000 1 24 152
9 高通量計算機（+GPU） 1,830.31 SMARCO 74 26 237.940000 1 58 130
10 GMC6KA 1,430.90  日本 日本電信電話武藏野研發中心 69 23 265.460000 1 16 185.52

Green Graph500大數據

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2024年11月Green Graph500大數據排行榜前10名：[8]

排名 機器 MTEPS/W 國家 地點 Graph500排名 規模 GTEPS 節點數 核心數 功率（瓦）

1 天河E級原型機@Newbenchmarking@SuperCSR 6,320.24  中國 國家超級計算天津中心 35 30 1,055.480000 1 64 167
2 天河E級原型機 4,385.24  中國 國家超級計算天津中心 41 30 811.270000 1 64 185
3 ENIAD 2,057.08  美國 賓夕法尼亞大學 54 30 436.100000 1 8 212
4 Polymer2 687.18  中國 上海交通大學 63 30 350.460000 1 56 510
5 高通量計算機（+NVidia V100） 678.26 SMARCO & ICT 84 30 163.461000 1 48 241
6 高通量計算機（+Nvidia V100） 638.22 SMARCO & ICT 87 30 146.790000 1 1 230
7 高通量計算機 326.48 SMARCO 113 30 39.830000 1 40 122
8 IBM Power8+ Tesla P100 177.45  俄羅斯 IBM莫斯科/MSU Alex Kolganov 112 30 41.700000 1 66 235
9 PowerfullServer 112.41  俄羅斯 Alex Kolganov 130 30 16.300000 1 18 145
10 IBM POWER8+ 66.00  俄羅斯 IBM莫斯科/MSU Alex Kolganov 139 30 13.200000 1 10 200

歷史

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歷次排行榜榜首機器。

Graph500 BFS

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年月 機器 GTEPS 國家 城市 安裝地點 製造商 年份 節點數 核心數 規模 來源

2010-11 Intrepid（藍色基因） 7.0867  美國 阿爾貢 阿爾貢國家實驗室 IBM 8,192 32,000 36 [9]
2011-06 Intrepid（藍色基因/P） 18.4684  美國 阿爾貢 阿爾貢國家實驗室 IBM 32,768 131,072 38 [10]
2011-11 NNSA（英語：National Nuclear Security Administration）/SC（藍色基因/Q原型機） 253.403  美國 NNSA/IBM研究院托馬斯·沃森（英語：Thomas J. Watson Research Center） IBM 4,096 65,536 32 [11]
2012-06 米拉（英語：Mira (supercomputer)） 3,541  美國 阿爾貢 美國能源部/SC/阿爾貢國家實驗室 IBM 2012 32,768 524,288 38 [12]
2012-11 紅杉（藍色基因/Q） 15,363  美國 利弗莫爾 勞倫斯利弗莫爾國家實驗室 IBM 2012 65,536 1,048,576 40 [13]
2013-06 [14]
2013-11 [15]
2014-06 京 17,977.1  日本 神戶 理化學研究所計算科學中心 富士通 2011 65,536 524,288 40 [16]
2014-11 紅杉 15,363  美國 利弗莫爾 勞倫斯利弗莫爾國家實驗室 IBM 2012 98,304 1,572,864 41 [17]
2015-07 京 31,302.4  日本 神戶 理化學研究所計算科學中心 富士通 2011 82,944 663,552 40 [18]
2015-11 [19]
2016-06 [20]
2016-11 [21]
2017-06 [22]
2017-11 [23]
2018-06 [24]
2018-11 [25]
2019-06 [26]
2019-11 神威·太湖之光 23,755.7  中國 無錫 國家超級計算無錫中心 NRCPC 2015 40,768 10,599,680 40 [27]
2020-06 富岳 70,980  日本 神戶 理化學研究所計算科學中心 富士通 2020 92,160 4,423,680 40 [28]
2020-11 富岳 102,956  日本 神戶 理化學研究所計算科學中心 富士通 2020 158,976 7,630,848 41 [29]
2021-06 [30]
2021-11 [31]
2022-06 富岳 102,955  日本 神戶 理化學研究所計算科學中心 富士通 2020 158,976 7,630,848 41 [32]
2022-11 [33]
2023-06 富岳 137,096  日本 神戶 理化學研究所計算科學中心 富士通 2020 152,064 7,299,072 42 [34]
2023-11 富岳 138,867  日本 神戶 理化學研究所計算科學中心 富士通 2020 152,064 7,299,072 42 [35]
2024-06 富岳 166,029  日本 神戶 理化學研究所計算科學中心 富士通 2020 152,064 7,299,072 42 [36]
2024-11 富岳 204,068  日本 神戶 理化學研究所計算科學中心 富士通 2020 152,064 7,299,072 43 [7]

Graph500 SSSP

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年月 機器 GTEPS 國家 城市 安裝地點 製造商 年份 節點數 核心數 規模 來源

2017-11 未公開的克雷XE6 12.88  美國 大學 大學 克雷公司 2013 512 8,192 31 [37]
2018-06 [38]
2018-11 SuperMUC-NG 1,053.93  德國 加興 萊布尼茨超級計算中心（英語：Leibniz Supercomputing Centre） 聯想集團 2018 4,096 196,608 37 [39]
2019-06 [40]
2019-11 [41]
2020-06 [42]
2020-11 [43]
2021-06 天河E級原型機升級系統 2,054.35  中國 天津 國家超級計算天津中心 國防科技大學 2021 2,048 131,072 34 [44]
2021-11 [45]
2022-06 DepGraph Supernode 3,870.937  中國 武漢 國家大數據技術與系統工程研究中心 華中科技大學/英偉達 2022 1 128 33 [46]
2022-11 鵬城雲腦II 12,448.5  中國 深圳 鵬城實驗室 華中科技大學-鵬城實驗室-華為 2022 488 93,696 40 [47]
2023-06 武漢超級計算機 19,039.1  中國 武漢 武漢超級計算中心 華中科技大學 2023 252 6,999,552 40 [48]
2023-11 武漢超級計算機 15,335.9  中國 武漢 武漢超級計算中心 華中科技大學 2023 252 6,999,552 41 [49]
2024-06 [50]
2024-11 [7]

Green Graph500小數據

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年月 機器 MTEPS/W 國家 地點 Graph500排名 規模 GTEPS 節點數 核心數 功率（瓦） 來源

2013-06 GraphCREST-Tegra3 64.12  日本 中央大學 132 20 0.153885 1 2.4 [51]
2013-11 GraphCREST-Xperia-A-SO-04E 153.17  日本 Yuichiro Yasui 143 20 0.477633 1 3.1184 [52]
2014-06 Colonial 445.92  美國 喬治·華盛頓大學 43 20 122.182000 1 12 274 [53]
2014-11 45 [54]
2015-07 46 [55]
2015-11 TitanX_forsite 815.68 forsite-company.ru/英偉達 47 26 132.140000 1 28 162 [56]
2016-06 52 [57]
2017-06 52 [58]
2017-11 IBM POWER8+ Tesla P100 1,165.71  俄羅斯 IBM莫斯科
/莫斯科國立大學Alex Kolganov		 50 26 204.000000 1 66 175 [59]
2018-06 [60]
2018-11 [61]
2019-06 Graph-WICIL-Node0 1,400.19  美國 威斯康星大學麥迪遜分校 67 23 79.531000 1 18 56.8 [62]
2019-11 高通量計算機（+GPU） 1,830.31 SMARCO 42 26 237.940000 1 58 130 [63]
2020-06 高通量計算機（+Nvidia V100） 1,926.52 SMARCO/ICT 37 26 271.640000 1 1 141 [64]
2020-11 高通量計算機（+Nvidia V100） 2,099.09 SMARCO/ICT 38 26 319.061000 1 24 152 [65]
2021-06 ENIAD 6,028.85  美國 賓夕法尼亞大學 26 26 783.750300 1 16 130 [66]
2021-11 DepGraph 6,234.32  中國 國家大數據技術與系統工程研究中心
服務計算技術與系統實驗室
/華中科技大學集群與網格計算實驗室		 25 27 997.491000 1 28 160 [67]
2022-06 天河E級原型機
@Newbenchmarking@GreenBFS		 8,635.11  中國 國家超級計算天津中心 24 27 1,165.740000 1 64 135 [68]
2022-11 HP-UFG 62,799.38 UC 14 28 2,009.580000 1 512 32 [69]
2023-06 17 [70]
2023-11 RAZIEL 22,094.87  以色列 海法 15 28 1,679.210000 1 16 76 [71]
2024-06 17 [72]
2024-11 天河-湖南大學 22,301.67  中國 湖南大學/國家超級計算長沙中心 19 26 1,845.017195 1 64 82.73 [8]

Green Graph500大數據

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年月 機器 MTEPS/W 國家 地點 Graph500排名 規模 GTEPS 節點數 核心數 功率（瓦） 來源

2013-06 JUQUEEN（英語：JUQUEEN） 5.41  德國 於利希研究中心 3 38 5,848.000000 16,384 1,081,340 [51]
2013-11 TSUBAME KFC 6.72  日本 東京工業大學 47 32 44.019100 32 6552.7 [52]
2014-06 GraphCREST-SandybridgeEP-2.4GHz 59.12  日本 九州大學 62 30 28.478000 1 32 481.7 [53]
2014-11 GraphCREST-SandybridgeEP-2.4GHz 61.48  日本 九州大學 66 30 28.614000 1 32 465.4 [54]
2015-07 GraphCREST-SandybridgeEP-2.4GHz 62.93  日本 九州大學 67 30 31.325000 1 32 497.8 [55]
2015-11 74 [56]
2016-06 82 [57]
2016-11 82 [73]
2017-06 82 [58]
2017-11 IBM POWER8+ Tesla P100 177.45  俄羅斯 IBM莫斯科
/莫斯科國立大學Alex Kolganov		 86 30 41.700000 1 66 235 [59]
2018-06 86 [60]
2018-11 86 [61]
2019-06 77 [62]
2019-11 高通量計算機 282.70 SMARCO 81 30 34.490000 1 40 122 [63]
2020-06 高通量計算機（+Nvidia V100） 638.22 SMARCO/ICT 54 30 146.790000 1 1 230 [64]
2020-11 高通量計算機（+Nvidia V100） 678.26 SMARCO/ICT 55 30 163.461000 1 48 241 [65]
2021-06 天河E級原型機 4,385.24  中國 國家超級計算天津中心 25 30 811.270000 1 64 185 [66]
2021-11 31 [67]
2022-06 天河E級原型機
@Newbenchmarking@SuperCSR		 6,320.24  中國 國家超級計算天津中心 27 30 1,055.480000 1 64 167 [68]
2022-11 HP-UFG 33,043.16 HP-UFG 15 30 1,883.460000 1 512 57 [69]
2023-06 18 [70]
2023-11 RAZIEL 16,238.05  以色列 海法 - 30 1,412.710000 1 16 87 [71]
2024-06 [72]
2024-11 天河E級原型機
@Newbenchmarking@SuperCSR		 6,320.24  中國 國家超級計算天津中心 35 30 1,055.480000 1 64 167 [8]

參見

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參考資料

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  1. ^ 1.0 1.1 The Exascale Report. The Case for the Graph 500 – Really Fast or Really Productive? Pick One [Graph500的案例——速度真的快還是效率真的高？挑一個]. Inside HPC. 2012-03-15 （英語）. 
  2. ^ June 2014 | Graph 500 [2014年6月 | Graph 500]. [2014-06-26]. （原始內容存檔於2014-06-28） （英語）. 
  3. ^ 3.0 3.1 Ueno, Koji; Suzumura, Toyotaro; Maruyama, Naoya; Fujisawa, Katsuki; Matsuoka, Satoshi. Extreme scale breadth-first search on supercomputers [超級計算機上的超大規模廣度優先搜索]. 2016 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) [2016年IEEE大數據國際大會（大數據）]. 2016: 1040—1047. ISBN 978-1-4673-9005-7. doi:10.1109/BigData.2016.7840705 （英語）. 
  4. ^ Performance Evaluation of Graph500 on Large-Scale Distributed Environment [Graph500在大規模分布式環境下的性能評估] (PDF). 奧斯汀: IEEE IISWC. 2011 （英語）. 
  5. ^ presentation [演示] (PDF) （英語）. 
  6. ^ Graph500: адекватный рейтинг [Graph500：足夠的評級]. Open Systems #1 2011 （俄語）. 
  7. ^ 7.0 7.1 7.2 7.3 Top Ten from November 2024 [2024年11月的前10名]. Graph500. [2024-11-25] （英語）. 
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外部連結

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