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Nehalem平台的Linpack参数训练与优化
摘 要:
针对如何配置Linpack各参数并使得系统实测性能接近最优的问题,提出了一种Linpack参数调优的训练方法,实现了分离关键参数及非关键参数,并通过小规模参数训练粗粒度设置关键参数与非关键参数,然后在大规模参数训练中逐步精细调优所有参数.在Intel的Nehalem平台上对实例逐步分析,实现了Linpack的所有参数的最优化调整,使得Linpack的实测峰值性能优化到理论峰值的80.6%.
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