Modern server ARM processors for supercomputers: A64FX and others. Initial data of benchmarks
Bibliographic record
Abstract
Дан сравнительный анализ производительности серверных ARM/̄процессоров, используемых на суперЭВМ или ориентированных в частности на высокопроизводительные вычисления (HPC). В стартовый анализ производительности были отобраны Fujitsu A64FX, Marvell ThunderX2 и Huawei Kunpeng 920. Обзор производительности для HPC сосредоточен в первую очередь на тестах и приложениях для A64FX, поддерживающего более длинные, чем у других ARM/̄процессоров, вектора и имеющего большую пиковую производительность. Производительность A64FX сопоставлена с соответствующими данными для Intel Xeon Skylake и Cascade Lake, и AMD EPYC с Zen 2 и 3 (Roma и Milan), а также с GPU Nvidia V100 и A100. Сформулирован краткий набор потенциальных плюсов и минусов микроархитектуры A64FX. Сопоставлены данные о производительности, получаемой с применением различных компиляторов для A64FX. Сформированы признаки, когда A64FX дает обычно преимущества в производительности относительно x86-64, а когда — проигрывает x86-64. Подтверждается, что применение A64FX в суперЭВМ может расти далее. Возможно, гегемония x86-64 в HPC будет уменьшаться, в том числе за счет расширения применения серверных ARM/̄процессоров. Однако проведенный анализ A64FX и ожидаемых в ближайшее время новых процессоров архитектуры AArch64 показал, что ведущим в этом процессе не обязательно окажется A64FX.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".