浪潮HPC實驗室

一、Intel第三代至強可擴展處理器(Icelake)性能大升級

Intel于今年發布了第三代至強可擴展處理器系列產品（代號Ice Lake），與上一代至強可擴展處理器系列產品（代號Cascade Lake）相比，第三代至強可擴展處理器的改變是從里到外的，其主要升級點包括：

（1） 制造工藝從14nm升級到了10nm，理論晶體管密度提升了2.7倍；
（2） 微架構升級，IPC大幅提升20%；
（3） 最高核心數從之前的28核提升到了40核，AVX2/AVX512指令集持續優化，L3緩存也從每核1.375MB增加到了1.5MB；
（4） IO性能獲得大幅提升，內存從6通道升級到了8通道，改善內存訪問延遲。PCIE協議也從之前的PCIe 3.0升級到了PCIe 4.0。此外，UPI總線帶寬也有小幅的提升。

這些硬件性能的提升是否也會對應用的性能起到正面的促進作用呢？特別是針對氣象氣候這類需要大量的CPU核做大規模并行計算才能完成任務的應用。我們知道，一般氣象氣候類應用的BF Ratio都比較高，即氣象氣候類應用的性能非常依賴于內存帶寬，以及浮點計算能力。因此，對于氣象氣候領域的應用而言，第三代至強可擴展處理器這些升級無疑是讓人充滿驚喜和期待的，尤其是其AVX指令集的優化帶來的浮點計算速度的提升和內存通道的增加帶來的內存帶寬的釋放。那么第三代至強可擴展處理器對于氣象氣候應用的性能提升相對于Intel 之前的處理器到底怎么樣呢？在此我們選取氣象氣候領域常用的幾個天氣預報和氣候預報模式，包括WRF中尺度天氣預報模式、MPAS-A跨尺度大氣模式、CESM地球系統模式進行了評測分析。

在下面的測試對比中，我們針對不同的應用，在浪潮的HPC實驗室里面構建了測試環境，計算節點分別使用了第二代至強可擴展處理器系列中的6230、6248、以及6258R等三款處理器；第三代至強可擴展處理器系列中的8358處理器，來做對比分析。

二、中尺度預報模式WRF性能對比

WRF簡介
中尺度預報模式 WRF（Weather Research and Forecasting model）是由美國大氣研究中心（NCAR）、美國大氣海洋局（NOAA）和美國空間氣象局（AFWA）等共同開發的。 WRF 模式可用于數值天氣預報的研究與業務化、物理參數化方案研究、數據同化、驅動空氣質量模式、中小尺度氣候模擬以及海洋大氣模式的耦合等。

WRF測試算例
表1給出了 WRF 算例的網格范圍和計算規模。模擬區域為兩層嵌套，空間分辨率分別為 12km 和 4km，水平方向格點數分別為 425300 和 1150802，時間步長為 30s 和 10s，垂直方向均為 35 層。預報時間為 3h。模式每 3h 輸出一次數據。

WRF性能測試結果

我們分別在6230處理器平臺和8358處理器平臺上測試了WRF使用224核運行時的性能。WRF算例在6230處理器平臺的運行時間為695 s，在8358處理器平臺的運行時間為489 s，與6230處理器平臺相比，WRF在8358處理器平臺性能提升42%（圖1）。這主要是因為WRF為計算密集型和內存帶寬限制型應用，得益于第三代至強可擴展處理器架構的八內存通道設計，使內存帶寬得以釋放。此外浮點計算速度的增加以及低延遲的內存訪問，使得在8358處理器平臺上運行 WRF，性能會有很大的提升。

圖1 6230處理器平臺和8358處理器平臺WRF性能對比

三、跨尺度預報模式MPAS-A性能對比

MPAS-A簡介
MPASA （Model for Prediction Across ScalesAtmosphere）模式是由美國國家大氣研究中心（NCAR）主導研發的全球非靜力平衡的跨尺度預測模式。該模式采用非結構質心 Voronoi 多邊形網格和 ArakawaC 離散化方案。非結構化網格避免了結構經緯度網格中兩極的奇異點和極區網格過密的問題。另外， MPASA 可由低分辨率區域較為平滑地過渡到高分辨率區域，使得模擬關鍵區域有較高分辨率同時還避免了邊界處物理量的突變。

MPAS-A測試算例
在我們的測試中，MPAS-A算例使用的是全球60 km分辨率網格（圖2），積分步長為360 s，預報時間為2 h。

圖2 MPAS-A非結構網格

MPAS-A性能測試結果

我們分別在6230處理器平臺和8358處理器平臺上測試了MPAS-A使用320核運行時的性能。MPAS-A算例在6230處理器平臺運行時間為26.5 s，在8358處理器平臺運行時間為15.5 s，與6230處理器平臺相比，MPAS-A在8358處理器平臺上的性能提升了71%（圖3）。MPAS-A與WRF相似，也是內存帶寬限制型應用。因此8358處理器內存通道的增加也有助于提升MPAS-A的性能。

圖4為MPAS-A算例在6230處理器平臺和8358處理器平臺運行時單計算節點內的實時浮點計算速度和內存帶寬對比。從圖中可以看出，與在6230處理器平臺相比，MPAS-A在8358處理器平臺上的浮點計算速度和內存帶寬都大幅提升，從而使得在8358處理器平臺上的MPAS-A性能大幅提升。另外，從BF Ratio來看，在6230處理器平臺MPAS-A的BF Ratio值約為2.55，而在8358處理器平臺MPAS-A的BF Ratio值約為2.40。這與6230處理器平臺相比BF Ratio值略有下降，其中的原因主要是與8358處理器平臺每核心L3緩存增加從而降低了LLC miss率有關。

圖3 6230處理器平臺和8358處理器平臺MPAS-A性能對比

圖4 MPAS-A算例在6230處理器平臺和8358處理器平臺運行時單計算節點內的實時浮點計算速度和內存帶寬對比

四、地球氣候系統模式CESM性能對比

CESM簡介
CESM由美國國家科學基金會和美國能源部支持開發，由國家大氣研究中心的氣候和全球動力實驗室維護的一個氣候系統模式。CESM由模擬地球大氣，海洋，陸地，陸冰、海冰、徑流和波浪7種子模塊組成，中間通過一個耦合器連接，用來模擬地球的過去，現在和未來的氣候狀態。

CESM測試算例
在本次測試中，CESM所使用的算例為全耦合模式，網格是f19_g16，預報時間為1年。

CESM性能測試結果
我們選取第三代至強可擴展處理器8358，并在由其構建的HPC集群上對CESM進行了測試和優化。與第二代至強可擴展處理器系列相比，CESM在8358處理器平臺上有了較大的性能提升。單節點性能提升分別為94.1%（6230處理器）、82.7%（6248處理器）和64.5%（6258R處理器）。這主要是因為CESM的BF Ratio接近1，內存帶寬不受限制，且應用主要受限于IO和通信的影響，故性能提升不能達到理想的線性提升，會有一定的降低，但也可以達到82.7%(6248處理器)和94.1%（6230處理器）。

圖5 不同處理器平臺下的CESM性能對比

五、測評總結

結合Intel 今年新發布的第三代至強可擴展處理器(Icelake)的內存通道增加，以及AVX2/AVX512指令集的進一步優化等種種令人驚喜的升級，和氣象氣候領域應用高BF Ratio的特點，我們在第三代至強可擴展處理器8358構建的HPC集群上對幾種常用氣象氣候應用包括WRF、MPAS-A、以及CESM進行了測試分析，并與Intel之前的第二代至強可擴展處理器進行了對比。從性能來看，使用相同核數時，與在Cascadelake 6230處理器平臺相比，在Icelake 8358處理器平臺WRF性能提升42%，MPAS-A性能提升71%。這主要是因為WRF為計算密集型和內存帶寬限制型應用、MPAS-A為內存帶寬限制型應用。正是得益于Icelake的八內存通道設計，使得內存帶寬得以釋放，此外浮點計算速度的提升以及低延遲的內存訪問，促使在8358處理器平臺上WRF和MPAS-A的性能都獲得了大幅提升。而對于氣候模式CESM，內存帶寬不受限制，但同樣得益于Icelake的內存帶寬和浮點計算速度的大幅提升，性能更是分別提升了82.7%(6248處理器)和94.1%（6230處理器）。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的气象气候应用在Intel最新处理器Icelake上的性能测评的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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