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Enregistrement W2000443531 · doi:10.1088/1742-6596/219/5/052009

A comparison of HEP code with SPEC<sup>1</sup>benchmarks on multi-core worker nodes

2010· article· en· W2000443531 sur OpenAlexaff
M. Michelotto, M. Alef, Alejandro Iribarren, H. Meinhard, Peter Wegner, M. J. Bly, Gabriele Benelli, F Brasolin, Hubert Degaudenzi, A. De Salvo, Ian Gable, A. Hirstius, P. Hristov

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed and Parallel Computing Systems
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpec#Benchmark (surveying)Computer scienceMulti-core processorCode (set theory)Core (optical fiber)Parallel computingOperating systemProgramming languageGeographyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The SPEC[1] CINT benchmark has been used as a performance reference for computing in the HEP community for the past 20 years. The SPECint_base2000 (SI2K) unit of performance has been used by the major HEP experiments both in the Computing Technical Design Report for the LHC experiments and in the evaluation of the Computing Centres. At recent HEPiX[3] meetings several HEP sites have reported disagreements between actual machine performances and the scores reported by SPEC. Our group performed a detailed comparison of Simulation and Reconstruction code performances from the four LHC experiments in order to find a successor to the SI2K benchmark. We analyzed the new benchmarks from SPEC CPU2006 suite, both integer and floating point, in order to find the best agreement with the HEP code behaviour, with particular attention paid to reproducing the actual environment of HEP farm i.e., each job running independently on each core, and matching compiler, optimization, percentage of integer and floating point operations, and ease of use.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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