HPL-MxP基准测试：混合精度算法、迭代精化与可扩展数据生成
数值分析
2025-09-25 v1 数值分析
性能
摘要
我们提出了一个名为HPL-MxP的混合精度基准测试，它同时使用了低精度LU分解和基于GMRES的非平稳迭代精化。我们评估了一种以可扩展方式生成输入矩阵的方法的数值稳定性，并展示了对角缩放如何影响关于反向误差的解的质量。在大型超算设施上的一些性能结果产生了百亿亿次级计算吞吐量数值，从而证明了所提基准测试用于评估此类机器的可行性。我们还展示了该基准测试随着用于AI工作负载的硬件加速器的普及而持续增加其应用的潜力，对这些加速器的可靠评估仍然是用户面临的一个特殊挑战。
引用
@article{arxiv.2509.19618,
title = {HPL-MxP Benchmark: Mixed-Precision Algorithms, Iterative Refinement, and Scalable Data Generation},
author = {Jack Dongarra and Piotr Luszczek},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.19618},
year = {2025}
}