本方案是企业内训课程《华为昇腾智算中心深度技术研修》的一部分授课课件的样例。方案内容中详细阐述了华为昇腾环境下智算中心的测试方案和标准，以确保硬件和软件系统在实际部署和运行中的高效性和稳定性。主要内容包括集群硬件清单、节点拓扑配置以及环境配置。硬件部分涵盖了CPU、GPU、内存、存储和网络等组件的具体型号、规格、性能指标和测试目标，如CPU的单核/多核性能、GPU的AI加速能力、内存的读写带宽、存储的IOPS等。

测试方案针对各组件及其组合进行了全面的基线测试和功能测试，涉及单节点及多节点的多种性能指标，包括计算能力、网络通信效率、存储系统性能等。同时，提供了测试工具的使用方法和流程，如sysbench、fio、iperf等，帮助用户准确评估系统性能，识别潜在瓶颈和优化空间。

此外，文件还详细介绍了如何通过配置集群管理工具（如Slurm和Kubernetes）来实现任务调度和负载均衡，确保系统资源的高效利用。整体方案全面覆盖了从基础设施搭建到性能优化的各个环节，提供了系统性的测试框架和参考标准，为构建高效、安全的智算中心提供了重要依据。

智算集群整体测试方案

 a.硬件测试的基本流程

硬件清单和测试目标内容

1. 集群硬件清单：主要记录集群中的各类硬件组件，如CPU、GPU、内存、存储、网络设备等。这张表着重于每个硬件的规格、性能基线和测试目标。
2. 集群节点拓扑与配置清单：记录集群的整体架构，包括节点的数量、类型、硬件配置，以及它们的角色和网络拓扑结构。这张表主要用于分析和测试集群中各节点的布局、连接方式以及它们在分布式系统中的协同工作效率。

表1：集群硬件清单

用于列出每个硬件的具体型号、测试目标以及厂商提供的性能基线。适用于单个节点或组件的详细测试。（根据实际环境会进行调整，这里举个例子）

硬件组件	型号/规格	测试目标	厂商提供的基线	其他重要指标	备注
CPU	华为鲲鹏920	- 测试单核/多核性能  - 任务调度和多线程处理能力	- 单核性能：1,200 SPECint - 多核性能：15,000 SPECint	- 指令集执行效率 - 功耗与热设计功耗(TDP)	厂商提供的SPEC CPU测试结果为参考
GPU	华为昇腾910	- 测试AI模型加速性能 - 并行计算性能	- AI加速：150 TFLOPS - 训练性能：512 samples/second	- GPU温度与散热能力 - GPU利用率	基于MindSpore或TensorFlow框架的AI基线测试
内存	512GB DDR4 2933MHz	- 测试内存读写速度、带宽 - 并发读写性能	- 带宽：45 GB/s - 延迟：70ns	- 内存利用率 - NUMA效应	使用STREAM测试带宽，延迟基于厂商数据
网络	华为100Gbps 高速以太网卡	- 测试跨节点网络带宽 - 网络延迟与丢包率	- 带宽：98 Gbps - 延迟：1.5ms	- 数据包丢失率 - 网络抖动	使用iperf/netperf测试网络带宽与延迟
存储	华为OceanStor存储系统	- 测试存储读写性能 - 大数据并发访问性能	- IOPS：350,000 - 吞吐量：5 GB/s	- 读写延迟 - 热数据与冷数据分级管理	使用fio测试存储系统IOPS和吞吐量
GPU加速卡	华为Atlas 300 (昇腾310)	- 测试推理性能 - 单节点与多节点的GPU并行计算能力	- 推理速度：64 TOPS - 并行性能：32,000 images/second	- GPU通信带宽 - GPU温度和功耗	推理加速基线基于NVIDIA NCCL等通信库测试
存储（SSD）	2TB NVMe SSD	- 测试读写速度 - 随机IO性能	- 顺序读写：3.5 GB/s - 随机IOPS：350,000	- SSD耐久性（TBW） - 延迟	使用fio测试读写性能

表2：集群节点拓扑与配置清单（ 参考数据，以实际环境为准）

用于记录集群中每个节点的角色、硬件配置和网络拓扑。适用于评估集群的整体布局和节点间的协同工作。

节点类型	节点数量	节点硬件配置	角色	网络拓扑结构	其他重要信息
计算节点	10	CPU: 华为鲲鹏920   GPU: 昇腾910   内存: 512GB	- 主要用于计算任务，运行AI模型 - 执行分布式训练与推理	星形结构，通过高速网络交换机连接	- 各节点通信带宽 - GPU通信效率 - 负载均衡策略
存储节点	3	存储: 华为OceanStor   NVMe SSD: 2TB	- 主要用于存储数据集 - 提供高IOPS支持多任务并发读写	与所有计算节点连接	- 存储IOPS - 并发访问性能 - 热/冷数据分级管理
管理节点	2	CPU: 华为鲲鹏920   内存: 128GB	- 管理整个集群任务调度 - 监控集群状态与资源分配	环形结构，管理所有计算节点	- 集群资源调度效率 - 管理节点故障恢复
网络节点	1	Mellanox 100Gbps 高速网络设备	- 负责跨节点通信与负载均衡 - 管理节点间的网络连接	树形结构	- 网络延迟 - 网络抖动与丢包率 - 高并发下的带宽利用

环境配置说明：

智算中心环境配置表格（实际环境搭建后修改配置清单）

配置项	配置内容	版本/规格	配置工具/方法	备注
操作系统	Linux 发行版（如Ubuntu, CentOS, EulerOS）	Ubuntu 20.04 / CentOS 8 / EulerOS	操作系统安装光盘或网络安装包	确保与硬件、驱动、AI框架兼容
CPU驱动	安装和配置CPU相关驱动	针对华为鲲鹏920的最新驱动	系统自带工具或厂商提供的驱动程序	确保多核CPU性能正常，支持多线程并行
GPU驱动	安装GPU的驱动程序	昇腾910/310 GPU驱动	Ascend Driver Installation (CANN)	支持深度学习和GPU加速的驱动程序，确保GPU正常工作
AI框架	安装AI框架（如TensorFlow, PyTorch, MindSpore）	TensorFlow 2.6 / PyTorch 1.9 / MindSpore 1.3	通过pip或conda安装	确保AI框架与GPU和计算资源兼容
集群管理工具	集群调度和管理工具	Slurm / Kubernetes	通过apt、yum等包管理工具安装	确保任务调度与负载均衡功能正常
网络配置	配置节点间的网络连接，优化网络带宽和延迟	Mellanox 100Gbps 网络接口卡	使用网络配置工具，如ifconfig, iperf	确保节点间网络带宽最大化，延迟最小化
存储系统	配置分布式存储系统，确保高IOPS和低延迟	华为OceanStor / Ceph	Ceph部署工具，或厂商提供的配置工具	确保存储系统支持并发读写和大数据存储
硬盘分区与挂载	配置NVMe SSD和分布式存储的分区与挂载点	NVMe 2TB SSD 分区	使用fdisk、mkfs等工具进行分区挂载	确保存储系统被正确挂载，支持大数据访问
文件系统	文件系统的格式化与优化配置	Ext4 / XFS / CephFS	mkfs工具进行文件系统格式化	根据需求选择最优的文件系统，支持高效读写
安全配置	安装和配置防火墙、权限控制等安全机制	Firewalld / iptables / SELinux	通过操作系统或独立安全工具配置	确保智算中心在进行测试时有安全的网络和访问控制
软件依赖环境	安装各种开发包、编译工具及测试所需依赖的库	gcc, g++, OpenMPI, CUDA等	通过apt、yum、pip等安装	确保所有依赖包和编译环境正确安装和配置
监控工具	安装监控工具，实时监控硬件资源和任务运行状态	Grafana / Prometheus / NVIDIA-SMI	通过包管理工具安装和配置	确保系统在运行时，能够监控CPU、GPU、内存等状态
系统时钟同步	确保集群中所有节点时钟同步	NTP / Chrony	通过系统时钟同步工具进行配置	保证分布式任务中各节点的时钟同步

配置项说明：

1. 操作系统：智算中心通常基于Linux操作系统（如Ubuntu、CentOS或EulerOS）。选择的操作系统版本需要和硬件兼容，尤其是CPU、GPU和存储系统。
2. CPU驱动：确保多核CPU的性能发挥正常，安装和配置合适的CPU驱动程序，特别是对于华为鲲鹏等高性能CPU。
3. GPU驱动：确保安装最新的GPU驱动程序（如华为昇腾910/310），支持深度学习模型的加速训练。常用工具如Ascend Driver或CANN（Compute Architecture for Neural Networks）。
4. AI框架：安装AI框架（TensorFlow、PyTorch或MindSpore），用于模型训练和推理。确保框架版本和硬件、操作系统兼容，安装时可以通过pip、conda等包管理工具。
5. 集群管理工具：用于任务调度、负载均衡和集群管理。常用工具如Slurm和Kubernetes，确保所有节点任务调度和资源分配有效。
6. 网络配置：配置智算中心的网络，使节点之间的通信效率最大化，确保数据传输带宽和延迟优化。测试工具如iperf等用于网络优化测试。
7. 存储系统：配置分布式存储系统（如Ceph或华为OceanStor），确保高并发访问、大数据存储以及读写性能。
8. 硬盘分区与挂载：配置NVMe SSD的分区与挂载点，确保存储系统能够快速访问和写入数据，特别是在高IOPS需求下。
9. 文件系统：根据系统需求配置合适的文件系统（如Ext4、XFS、CephFS），确保支持高效的大数据读写操作。
10. 安全配置：设置操作系统的安全防护（如防火墙、防病毒、SELinux等），确保测试环境的网络和数据安全。
11. 软件依赖环境：安装各种依赖包和开发工具（如编译器、OpenMPI、CUDA等），确保智算中心在测试时拥有所需的软件支持。
12. 监控工具：通过安装Grafana、Prometheus等监控工具，实时监控系统硬件资源（CPU、GPU、内存等）和任务运行状态，确保在测试时能够及时发现问题。
13. 系统时钟同步：使用NTP或Chrony确保集群中各个节点的时钟同步，避免分布式任务由于时间不同步而出现问题。

基础功能测试清单表格

测试项目	测试目的	测试内容	测试工具	预期结果
操作系统健康检查	检查操作系统是否正常运行	- 操作系统版本检查 - 系统运行状态（CPU、内存使用情况）	uname, top, free	操作系统正常运行，资源使用无异常
CPU基本功能测试	确保CPU能够正常运行，且多核、多线程功能有效	- 检查CPU核数、线程 - 测试基础计算任务	lscpu, sysbench	CPU正常检测，所有核心和线程都能工作，多核性能正常
GPU基本功能测试	检查GPU的硬件状态并确保GPU驱动安装成功	- 确认GPU驱动是否正确安装 - 测试GPU硬件状态及利用率	nvidia-smi, Ascend Toolkit (CANN)	GPU驱动正确安装，硬件状态良好，GPU可被识别和正常使用
内存基本功能测试	确保内存读写功能正常，避免内存硬件故障	- 内存检测与读写测试 - 检查内存使用情况	memtest86, free, vmstat	内存读写无错误，内存分配和使用情况正常
存储设备检测	确认存储设备能够正确连接并识别，文件系统工作正常	- 检查存储设备挂载状态 - 测试基本读写操作	fdisk, lsblk, dd, fio	存储设备被正确识别并正常挂载，读写操作无错误
网络连接测试	确保集群内节点之间的网络连接正常，且带宽和延迟在合理范围内	- 测试节点间的网络连通性 - 检测网络带宽和延迟	ping, iperf	节点间网络连通性正常，带宽和延迟符合预期
文件系统功能测试	检查文件系统是否正常工作并支持大文件的读写	- 检查文件系统状态 - 基础读写测试	df, du, dd	文件系统正常挂载，支持大数据读写，读写性能无异常
硬盘分区和挂载	确认所有存储硬盘正确分区并挂载，文件系统格式化正常	- 检查分区状态 - 检测硬盘的读写速度	fdisk, mkfs, dd	所有硬盘分区正确，挂载状态良好，基础读写无问题
存储IO功能测试	确保存储设备在并发访问时性能稳定，支持大数据量的读写	- 检查IO性能 - 测试并发读写能力	fio, dd	IO性能稳定，支持并发读写操作，无明显性能下降
集群节点健康检查	确保所有节点均能正常启动和运行，硬件状态良好	- 检查所有节点的健康状态 - 确认节点配置和资源使用情况	ping, top, free	所有节点状态正常，硬件资源（CPU、内存）使用无异常
集群管理工具功能	确保集群管理工具（如Slurm、Kubernetes）能够正常运行，任务分配正常	- 检查管理工具的状态 - 提交简单任务进行分配测试	Slurm, Kubernetes, squeue, kubectl	管理工具运行正常，任务分配无误，调度系统工作正常
时钟同步功能测试	确保集群中各节点的系统时钟同步，避免分布式任务时钟不一致	- 检查节点的时钟同步状态	ntpstat, chrony	所有节点时钟同步，时间偏差在可接受范围内
安全与防火墙检查	检查安全配置，确保防火墙、SELinux等安全机制正确运行	- 检查防火墙状态 - 检查SELinux和权限设置	firewall-cmd, sestatus	防火墙和SELinux运行正常，安全配置合理，无不必要的开放端口

测试项目说明：

1. 操作系统健康检查：验证操作系统是否正常运行，包括系统资源（CPU、内存等）使用情况是否异常，确保系统稳定。
2. CPU基本功能测试：通过查看CPU的核心数和线程情况，确保CPU的多核、多线程功能有效，并通过基础的计算任务验证其运行正常。
3. GPU基本功能测试：检查GPU是否正确安装和可用，验证GPU的基本状态和利用率是否正常，确保GPU能够支持深度学习和计算加速任务。
4. 内存基本功能测试：使用memtest86等工具检查内存硬件是否有问题，确保内存的读写能力正常，避免内存模块损坏或安装不当导致的错误。
5. 存储设备检测：验证所有存储设备是否能够正确识别并挂载，确保磁盘读写操作无误。可以通过查看分区和挂载状态确认设备连接是否正常。
6. 网络连接测试：通过测试节点间的连通性（如使用ping）和带宽、延迟等网络性能（如使用iperf），确保集群内节点之间的网络连接正常。
7. 文件系统功能测试：检查文件系统是否正常工作，支持大文件的读写，确保在后续的大数据存储和处理任务中，文件系统能够提供足够的性能。
8. 硬盘分区和挂载：验证所有硬盘是否已正确分区和挂载，检查文件系统是否被正确格式化，并通过基础读写测试确认其正常工作。
9. 存储IO功能测试：使用fio等工具对存储设备进行IO性能测试，验证存储系统在并发访问时的读写性能是否稳定，确保数据密集型任务能够顺利进行。
10. 集群节点健康检查：确保所有集群节点能够正常启动、工作，硬件资源状态良好，所有节点的CPU、内存等资源使用无异常。
11. 集群管理工具功能：检查集群管理工具（如Slurm、Kubernetes）是否运行正常，提交简单任务测试集群的任务调度和负载均衡功能。
12. 时钟同步功能测试：确保集群中所有节点的系统时钟同步，避免在分布式任务中因为时钟不同步导致的问题。通过NTP或Chrony工具进行检查。
13. 安全与防火墙检查：检查集群的安全配置，包括防火墙、SELinux、用户权限等，确保系统安全配置合理，无不必要的端口暴露。

基线测试（重点核心）

基线测试的目的是为集群硬件和系统设定一个性能参考标准，以便在后续的性能测试中有一个对比基准。通过基线测试，确保硬件和软件在正常情况下能够达到预期的性能标准，并为压力测试、扩展性测试等提供参考。基线测试不仅关注单个组件的性能，还可以涉及整个集群的综合性能，确保系统在不同负载下的正常表现。

基线测试清单表格

测试项目	测试目的	测试内容	测试工具	基线预期值	备注
CPU基线测试	测试CPU的单核和多核性能，确定计算能力基线	- 单核与多核性能测试 - 多线程任务执行能力	SPEC CPU, sysbench	- 单核：1,200 SPECint - 多核：15,000 SPECint	基于厂商提供的基准数据
GPU基线测试	确定GPU的浮点运算能力和AI模型训练加速能力	- 测试GPU计算能力（FLOPS） - AI任务加速比	TensorFlow Benchmark, PyTorch	- AI加速：150 TFLOPS - 训练性能：512 samples/sec	使用标准模型和数据集进行测试
内存基线测试	确保内存的读写带宽和延迟在预期范围内	- 测试内存带宽和延迟 - 多任务并发读写测试	STREAM, memtest86	- 带宽：45 GB/s - 延迟：70ns	基于硬件规格和预期性能
存储基线测试	确定存储系统的IOPS、吞吐量和读写延迟，确保数据存取性能	- 测试存储IOPS - 顺序和随机读写性能 - 读写延迟	fio, IOzone	- IOPS：350,000 - 吞吐量：5 GB/s - 延迟：5ms	存储系统在单节点与多节点下的表现对比
网络基线测试	确定节点间网络带宽和延迟，确保通信效率和稳定性	- 测试节点间带宽 - 延迟和丢包率 - 网络抖动	iperf, netperf, PingPlotter	- 带宽：98 Gbps - 延迟：1.5ms	针对多节点的跨节点通信进行基线测试
存储并发访问测试	确保存储在多节点并发访问下的稳定性，确定并发处理能力	- 并发读写性能测试 - 存储延迟与吞吐量	fio, Ceph Benchmarks	- 并发IOPS：300,000 - 吞吐量：4.5 GB/s	确保存储在高并发下性能稳定
分布式训练基线测试	测试多节点的分布式训练性能，确保分布式计算的加速比和通信效率	- 测试分布式训练的通信延迟 - 加速比与扩展性	NCCL, Horovod	- 加速比接近线性增长 - 通信延迟最低化	基于多GPU节点的模型训练进行测试
任务调度基线测试	确保集群任务调度系统（如Slurm）的任务分配效率和负载均衡效果	- 测试任务分配效率 - 负载均衡能力 - 资源利用率	Slurm, Kubernetes, squeue, kubectl	- 任务延迟在可接受范围内 - 资源利用率达90%以上	多任务并发情况下的调度表现
系统扩展性基线测试	测试增加节点后的性能扩展性，确保系统扩展性能线性增长	- 增加节点后的性能提升 - 资源利用率 - 负载分布情况	Linpack, MPI Benchmarks	- 性能扩展比接近线性 - 负载均衡良好	验证系统在增加节点时的性能扩展效果
系统能效基线测试	确保系统在不同负载下的能效比，优化功耗与计算能力的平衡	- 不同负载下的功耗与性能测试 - 计算能效比	lm-sensors, PowerTOP	- 在高负载下能效比优化 - 功耗与性能平衡合理	根据负载优化能效表现，确保功耗合理

测试项目说明：

1. CPU基线测试：通过SPEC CPU或sysbench测试CPU的单核与多核性能，确保系统的计算能力达到预期。基线数据可以参考厂商提供的CPU性能规格，或通过历史测试结果设定。
2. GPU基线测试：针对深度学习或计算密集型任务，测试GPU的浮点运算性能（FLOPS）和AI任务加速能力。使用TensorFlow Benchmark或PyTorch进行标准模型的训练测试，确保GPU的利用率和加速效果符合预期。
3. 内存基线测试：通过STREAM或memtest86测试内存的读写带宽和延迟，确保内存模块的读写性能符合硬件预期，特别是在多任务并发的情况下，确保延迟不会增加。
4. 存储基线测试：使用fio或IOzone工具测试存储设备的顺序和随机读写性能，确保IOPS、吞吐量和延迟符合预期。存储系统在高IOPS需求下，必须保持稳定的性能。
5. 网络基线测试：通过iperf等工具测试节点间的网络带宽、延迟、抖动和丢包率，确保多节点集群在分布式任务中的通信效率达到要求。带宽和延迟的基线设定通常基于网络硬件的规格。
6. 存储并发访问测试：评估在多节点并发访问时，存储系统的IO性能是否能够稳定提供高吞吐量，测试并发下的IOPS和延迟，确保存储系统在高负载下能够保持性能。
7. 分布式训练基线测试：针对深度学习任务的分布式训练，测试多节点、多GPU的分布式训练性能，确保加速比接近线性增长，通信延迟最小化。
8. 任务调度基线测试：通过Slurm或Kubernetes测试任务调度和负载均衡的效率，确保集群中的任务能够均衡分配，避免资源浪费或单一节点过载。
9. 系统扩展性基线测试：测试系统的扩展性能，通过增加节点，验证集群是否能够线性扩展计算能力，并且确保负载均衡在扩展后保持稳定。
10. 系统能效基线测试：通过测试不同负载下的系统功耗与性能，确保系统在高负载下仍能保持合理的能效比，优化计算能力与功耗的平衡。

测试工具的使用和流程

免费开源的基线测试工具清单（附下载链接）

昇腾环境优化的基线测试工具清单

测试项目	测试目的	测试内容	测试工具	工具说明	下载链接
CPU基线测试	测试鲲鹏CPU的单核和多核性能	- 单核与多核性能测试 - 多线程任务执行能力	1. sysbench 2. KML	- sysbench：适用于鲲鹏CPU的基线测试工具 - KML：华为鲲鹏数学库，优化数值计算和性能表现	sysbench GitHub KML下载
GPU基线测试	测试昇腾AI处理器的性能和AI训练加速能力	- 测试GPU（昇腾）计算能力 - AI任务加速比	1. CANN Profiler 2. MindSpore Benchmark	- CANN Profiler：华为昇腾专用性能分析工具 - MindSpore：华为AI框架，完全适配昇腾环境	CANN下载 MindSpore下载
内存基线测试	测试系统内存的带宽和延迟	- 内存带宽和延迟测试 - 多任务并发读写测试	1. STREAM 2. CANN Profiler	- STREAM：内存带宽测试工具，适配鲲鹏CPU - CANN Profiler：分析内存利用情况和性能瓶颈	STREAM CANN下载
存储基线测试	测试存储系统的IOPS、吞吐量和延迟	- 测试存储IOPS - 顺序和随机读写性能 - 读写延迟	1. fio 2. 华为OceanStor管理工具	- fio：适用于存储设备的基准测试工具 - OceanStor：华为的分布式存储管理工具，监控存储性能	fio OceanStor下载
网络基线测试	测试集群节点间网络的带宽和延迟	- 测试节点间网络带宽 - 延迟和丢包率	1. iperf 2. 华为CloudEngine管理工具	- iperf：测试网络带宽和延迟的标准工具 - CloudEngine：华为交换机的性能监控与优化工具	iperf下载 CloudEngine下载
存储并发访问测试	测试存储系统在多节点并发访问下的稳定性和性能	- 并发读写性能测试 - 存储延迟与吞吐量	1. fio 2. Ceph Benchmarks	- fio：适用于并发IO测试的开源工具 - Ceph：分布式存储的性能基准测试工具	fio Ceph Benchmarks
分布式训练基线测试	测试昇腾AI处理器在多节点下的分布式训练性能	- 测试分布式训练的通信延迟 - 加速比与扩展性	1. CANN Profiler 2. MindSpore	- CANN Profiler：分析昇腾AI处理器的多节点分布式训练性能 - MindSpore：华为AI框架，支持多节点分布式训练	CANN下载 MindSpore下载
任务调度基线测试	测试集群任务调度系统（如Slurm）的任务分配效率和负载均衡	- 测试任务分配效率 - 负载均衡能力 - 资源利用率	1. Slurm 2. 华为AI集群管理工具	- Slurm：适用于集群管理的开源任务调度工具 - 华为AI集群管理工具：优化昇腾AI任务的调度	Slurm下载 华为AI集群管理工具下载
系统扩展性基线测试	测试增加节点后的系统扩展性能，确保系统扩展性良好	- 测试系统扩展性 - 资源利用率 - 负载分布情况	1. Linpack 2. MPI Benchmarks	- Linpack：高性能计算基准测试工具，适合扩展性测试 - MPI Benchmarks：测试多节点间的通信效率	Linpack MPI Benchmarks
系统能效基线测试	确保系统在不同负载下的能效比，优化功耗与计算能力的平衡	- 不同负载下的功耗与性能测试 - 计算能效比	1. lm-sensors 2. PowerTOP	- lm-sensors：监控硬件温度与功耗 - PowerTOP：Linux下的功耗优化工具	lm-sensors PowerTOP下载

工具说明与适配性

1. sysbench：适合用于鲲鹏CPU的基线测试，包括单核、多核性能的测试。但不适合直接测试昇腾AI处理器，建议使用CANN工具链来分析昇腾硬件。
2. KML（Kunpeng Math Library）：华为鲲鹏的数学库，适合数值计算任务的优化与性能分析。推荐在鲲鹏CPU环境下使用。
3. CANN Profiler：这是华为昇腾AI芯片的专用性能分析工具，强烈推荐在任何与昇腾AI加速相关的基线测试中使用，包括模型训练、推理和多节点分布式任务。
4. MindSpore：华为的AI框架，完全适配昇腾AI硬件，并支持多节点分布式训练。适用于代替TensorFlow或PyTorch在昇腾环境中的使用。
5. STREAM：适用于鲲鹏CPU的内存带宽测试工具，可以帮助检测内存性能瓶颈，建议与CANN结合，分析AI训练任务中的显存和内存带宽。
6. fio：适用于测试存储系统的IOPS和吞吐量，适配SATA、NVMe等存储设备。可以与华为OceanStor存储系统结合使用。
7. iperf：标准的网络带宽和延迟测试工具，适合用于集群中节点间的网络测试，与华为CloudEngine交换机管理工具结合使用效果更好。
8. Slurm：用于集群管理和任务调度，但针对昇腾AI任务，建议结合华为AI集群管理工具，以优化AI加速任务的调度。
9. Linpack 和 MPI Benchmarks：适用于高性能计算中的扩展性测试，能够检测多节点的负载分布和通信效率。

免费开源基线测试工具的核心指标、参数页面和测试方法

1. sysbench

核心指标：

• 单核/多核性能：每秒处理的事件数（events per second）以及CPU的响应时间。
• 线程并发性能：多线程任务的并行执行能力。
• 内存性能：内存的读写速度和延迟。

关键参数页面：

• --threads=N：设置并发线程数，N为指定的线程数（如--threads=8用于测试多核性能）。
• --cpu-max-prime=N：设置用于计算的最大素数，N越大，计算量越大，适用于CPU的浮点运算测试。
• --test=cpu/memory：选择测试项，cpu用于CPU测试，memory用于内存测试。

测试方法：

• 单核/多核性能测试：

1.  --test=cpu --cpu-max-prime=20000 --threads=1 run  # 单核
   sysbench --test=cpu --cpu-max-prime=20000 --threads=8 run  # 多核

• events/sec）和执行时间，评估CPU性能。
• 内存性能测试：

1.  --test=memory --memory-block-size=4K --memory-total-size=1G run

2. KML（Kunpeng Math Library）

核心指标：

• 数值计算性能：评估鲲鹏CPU的数值计算效率。
• 矩阵计算性能：测试大规模矩阵运算中的加速比和性能瓶颈。
• 多线程性能：在多核场景下的并发计算能力。

关键参数页面：

• -i [number]：设置计算的迭代次数。
• -t [threads]：指定线程数量，测试多线程并发性能。
• -m：指定数学运算类型（如矩阵乘法）。

测试方法：

• 矩阵运算性能测试：

1.  -i 1000 -t 8 -m matrix_mul

• 8个线程测试矩阵乘法运算的性能，分析鲲鹏CPU在高并发场景下的性能表现。

3. CANN Profiler

核心指标：

• AI核利用率：AI处理器的利用率，关键性能指标为AI Core Utilization。
• 显存利用率：分析显存的使用情况，避免显存瓶颈。
• 训练吞吐量：每秒处理的样本数（samples/sec）是衡量模型训练速度的重要指标。
• 通信延迟：在多卡或多节点训练中，通信延迟会影响训练的整体性能。

关键参数页面：

• --batch_size：指定批处理大小，通常用于测试模型训练吞吐量。
• --num_cards：指定使用的GPU或昇腾AI卡数量，测试单卡和多卡加速效果。
• --model：指定模型类型（如resnet50、bert等）。

测试方法：

• 模型训练性能测试：

1.  start --model=resnet50 --batch_size=32 --num_cards=4

• CANN Profiler分析训练性能，查看AI核的利用率、显存使用情况和通信延迟，评估多卡训练效果。

4. MindSpore Benchmark

核心指标：

• 每秒处理样本数（Samples/Second）：用于衡量模型训练或推理的效率。
• 推理延迟：模型推理所需时间，通常以毫秒（ms）为单位。
• 加速比：在多节点或多GPU/多AI卡的场景下，分析加速效果。

关键参数页面：

• --arch：选择模型架构（如resnet50、bert）。
• --batch_size：设置批次大小，影响训练速度和显存占用。
• --device_num：设置使用的设备数量，测试分布式训练时的性能。

测试方法：

• 单设备模型训练性能测试：

1.  mindspore_benchmark.py --arch=resnet50 --batch_size=32 --epochs=1

• 多设备分布式训练测试：

1.  -n 4 python mindspore_benchmark.py --arch=resnet50 --batch_size=64 --epochs=1 --device_num=4

5. STREAM

核心指标：

• 内存带宽：以GB/s为单位，测量内存的读写带宽。
• 内存延迟：测试内存的访问延迟，通常以纳秒（ns）为单位。

关键参数页面：

• STREAM_ARRAY_SIZE：设置测试的数组大小，越大越能反映系统的内存性能。
• NTIMES：设置测试的重复次数，通常设置为10次。

测试方法：

• 内存带宽测试：
  编译并运行STREAM：

1.  -O2 stream.c -o stream && ./stream

• GB/s），并评估内存延迟。

6. fio

核心指标：

• IOPS：每秒输入输出操作次数，用于衡量存储系统的读写能力。
• 吞吐量：存储设备的顺序或随机读写性能，单位为MB/s。
• 延迟：存储设备的响应延迟，以毫秒（ms）为单位。

关键参数页面：

• --rw=read/write/randread/randwrite：设置读写模式（顺序或随机）。
• --bs=[block size]：设置块大小，常用4K、8K等。
• --iodepth=N：指定并发深度，用于测试并发IO性能。

测试方法：

• 随机读写测试：

1.  --name=test --size=4G --rw=randread --bs=4k --iodepth=64

• IOPS和延迟情况。
• 顺序写入测试：

1.  --name=test --size=4G --rw=write --bs=1M

7. iperf

核心指标：

• 网络带宽：两个节点之间的最大带宽，以Gbps为单位。
• 网络延迟：数据包的往返延迟，通常以毫秒（ms）表示。
• 数据包丢失率：测试网络通信的可靠性。

关键参数页面：

• -c：指定客户端的IP地址。
• -P：设置并发连接数，模拟高并发网络环境。
• -t：测试时长，以秒为单位。

测试方法：

• 网络带宽测试：
  在服务器节点运行iperf -s，在客户端运行：

1.  -c <server_ip> -P 4 -t 30

8. Slurm

核心指标：

• 任务等待时间：任务从提交到执行的延迟时间。
• 资源利用率：集群中各节点CPU、GPU等资源的利用率。
• 负载均衡：集群中任务的分配均匀性，评估各节点的负载。

关键参数页面：

• sbatch：用于提交批量任务。
• squeue：查看任务队列和执行状态。
• sinfo：监控集群节点的状态和资源利用情况。

测试方法：

• 批量任务提交测试：
  提交批量任务，监控任务调度情况：

1.  my

重点问题：

在进行软件基线测试时，我们需要重点注意的事项：

1. sysbench

重点发现的问题：

• 多核性能不均衡：
  • 观察点：检查各核心的负载是否均衡，是否存在某些核心负载过重或过轻的情况。
  • 注意事项：在进行多核测试时，监控CPU核心利用率，避免其他后台任务影响测试结果。
• 内存带宽瓶颈：
  • 观察点：监测内存读写性能，特别是在高并发情况下是否出现带宽瓶颈。
  • 注意事项：注意内存带宽的上下限，避免因内存带宽限制导致测试结果偏低。

2. KML（Kunpeng Math Library）

重点发现的问题：

• 优化库兼容性：
  • 观察点：检查KML库是否与其他数学库或应用程序兼容，是否出现计算错误或性能下降。
  • 注意事项：在测试前确认KML库的版本，并确保其与系统和其他软件兼容。
• 测试覆盖范围不足：
  • 观察点：测试是否覆盖了多种计算任务，包括复杂的数学运算。
  • 注意事项：扩展测试用例，确保测试结果能够反映实际应用中的复杂计算需求。

3. CANN Profiler

重点发现的问题：

• 性能瓶颈定位困难：
  • 观察点：在多节点或多卡训练时，注意性能瓶颈的定位是否困难，是否有明显的性能下降点。
  • 注意事项：综合分析AI核利用率、显存使用情况等多个指标，查看性能瓶颈的表现。
• 数据采集与分析延迟：
  • 观察点：监控数据采集和分析是否导致额外的开销，是否影响测试的准确性。
  • 注意事项：注意测试过程中数据采集的频率和延迟对整体测试结果的影响。

4. MindSpore Benchmark

重点发现的问题：

• 分布式训练性能不稳定：
  • 观察点：观察分布式训练过程中的性能波动，特别是在不同节点和不同卡上训练时的稳定性。
  • 注意事项：监控训练过程中各节点的负载情况，注意性能的不稳定现象。
• 环境配置影响：
  • 观察点：测试环境中的硬件和软件配置是否影响训练性能，特别是在不同配置下的测试结果。
  • 注意事项：记录和比较不同配置下的测试数据，评估环境对性能的影响。

5. STREAM

重点发现的问题：

• 测试数据量不足：
  • 观察点：检查数据集大小是否足够，是否能够充分测试内存带宽。
  • 注意事项：使用大规模数据集进行测试，以确保带宽测试结果的准确性。
• 系统干扰：
  • 观察点：监控系统中是否有其他任务干扰内存带宽测试。
  • 注意事项：确保测试期间系统负载最低，避免其他任务影响测试结果。

6. fio

重点发现的问题：

• 存储设备性能不稳定：
  • 观察点：在高负载条件下，监测存储设备性能的波动情况。
  • 注意事项：记录存储设备在不同负载下的表现，特别是在高并发读写操作中的稳定性。
• 配置参数影响：
  • 观察点：检查不同fio配置参数对测试结果的影响，如块大小和IO深度。
  • 注意事项：根据实际应用场景选择合适的参数，观察测试结果的变化。

7. iperf

重点发现的问题：

• 网络带宽测试不准确：
  • 观察点：监测网络带宽测试中的实际带宽和理论带宽是否一致。
  • 注意事项：注意网络环境的稳定性，确保测试结果能够准确反映网络性能。
• 丢包和延迟影响：
  • 观察点：在测试过程中观察数据包丢失率和延迟情况。
  • 注意事项：记录网络丢包率和延迟，综合分析网络性能的真实表现。

8. Slurm

重点发现的问题：

• 任务调度延迟：
  • 观察点：监测任务调度的延迟时间，是否存在较长的等待时间。
  • 注意事项：记录调度延迟的时间，分析是否影响集群资源的有效利用。
• 资源利用不均：
  • 观察点：观察集群中资源的分配和使用情况，是否存在资源利用不均的问题。
  • 注意事项：监控节点的负载情况，查看是否有资源闲置或过载现象。