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/ NetNews Usenet Archive 1992 #26 / NN_1992_26.iso / spool / comp / benchmar / 1660 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-11-09  |  2.7 KB
  1. Xref: sparky comp.benchmarks:1660 comp.arch:10637
  2. Newsgroups: comp.benchmarks,comp.arch
  3. Path: sparky!uunet!mcsun!news.funet.fi!cs.joensuu.fi!jahonen
  4. From: jahonen@cs.joensuu.fi (Jarmo Ahonen)
  5. Subject: Re: DEC ALPHA Performance Claims
  6. Message-ID: <1992Nov12.074705.19215@cs.joensuu.fi>
  7. Organization: University of Joensuu
  8. References: <1992Nov11.043149.17257@engage.pko.dec.com> <BxKI38.DM7.2@cs.cmu.edu>
  9. Date: Thu, 12 Nov 1992 07:47:05 GMT
  10. Lines: 53
  11.  
  12. lindsay+@cs.cmu.edu (Donald Lindsay) writes:
  13.  
  14.  
  15. >sharpe@adodem.enet.dec.com writes:
  16. >    [ A list of the MFLOPS the Alphas get, inverting dense matrices.  ]
  17. >    [ I have extended the list to give people a feel for the context. ]
  18.  
  19. >>
  20. >>System                100x100 dp      1000x1000 dp
  21. >>
  22. >Compaq Deskpro 486/33          1.4
  23. >DEC 5000/200 (25 MHz R3000)   3.7
  24. >Cray-1                 11               31
  25. >>DEC 3000/400S AXP           26.4              70.8
  26. >>DEC 10000/610 AXP           42.5             111.6
  27. >Convex C3810 (1 proc)         44              113
  28. >Cray C90     (1 proc)        387              874
  29.  
  30. Numbers are always interesting, but I think that I might tell you
  31. some of my experiences which always make me to calm down when I hear
  32. excellent performance numbers. I have tried to run some in-house written
  33. code on Suns, HPs (730, 750, and 710), and Convex C3840 and C3420
  34. machines. With very small datasets those "real life" programs are
  35. *very* fast on big HPs (actually more than 1.3  times the C3420 if
  36. you run the program with only one processor on the C3420), but
  37. with large datasets the C3420 provides more than twice the 
  38. performance of HPs (C3420 with options that the program
  39. is not parallerized and all processes fit into RAM, i.e.
  40. no paging). 
  41.  
  42. The C3840 is, according to my experience and my codes, more than
  43. twice and sometimes even more than thrice the performance of C3420
  44. (remember, no parallerization). 
  45.  
  46. The suitability of the program for the architecture has, of course, 
  47. an enormous effect on the real-life performance. For example the 
  48. much used BP -package for neural-network simulations is dog slow
  49. on Convex machines (at least relatively slow), and some FORTRAN
  50. codes originally written for VAX are fairly slow on HPs and very
  51. fast on Convex. 
  52.  
  53. For those reasons I have decided to run my programs on different machines
  54. and then decide how fast they are. I'm eagerly waiting for the possibility
  55. to rum my programs on Alpha-based machines.
  56. I'm especially interested in the relation between the size of the dataset
  57. (and the overall process size) and the relative performance.
  58. Interesting times ahead, I believe :-).
  59.  
  60. ---------------------------------------------------------------------
  61. Jarmo J. Ahonen
  62. Computing Centre, Lappeenranta University of Technology, P.O.Box 20,
  63. SF-53851 Lappeenranta, Finland. email: Jarmo.Ahonen@lut.fi
  64.  
  65.