ICS 35.240 CCS L 67 TCCUA 中国计算机用户协会团体标准 T/CCUA 049—2025 油气勘探高性能计算集群性能测试方法 Oil and gas exploration-Performance of high-performance computing clusters-Test methods 2025- 05 - 30 发布 2025-07－01实施 中国计算机用户协会 发布 T/CCUA 049—2025 目 次 前言 II 引言 III 1范围 2 规范性引用文件 3 术语和定义 4 缩略语 5 测试环境要求 6系统性能测试方法 6. 1 测试项目 6.2 测试信息 6.3 测试工具要求 6. 4 测试步骤 6.5 测试结果数据处理 7 应用性能测试方法 7. 1 测试项目. 7. 2 测试数据 7. 3 测试信息 7.4 测试工具要求 7. 5 测试步骤 7. 6 测试结果数据处理 8测试报告 附录A（资料性） 节点硬盘I0性能测试 附录B（资料性） 节点内存性能测试 附录C（资料性） 网络性能测试， 10 附录D（资料性） 存储性能测试. 12 附录E（资料性） 整体性能测试。 13 附录F（规范性） 应用测试数据. 14 附录G（资料性） 测试报告内容 16 参考文献 19 T/CCUA 049—2025 前言 本文件按照GB/T1.1一2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定 起草。 请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。 本文件由中国计算机用户协会提出并归口。 本文件起草单位：中石化石油物探技术研究院有限公司、中国计算机用户协会石油和化工信息技术 应用分会、中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司、中海油田服务股份有限公司。 本文件主要起草人：包红林、庞凯元、李博、胡光辉、袁刚、吴伟、葛鑫、张效斌、张旭东、徐雷、 杨子兴、武永山、王丽、杨广新、张萌、李敏、王豆豆。 II T/CCUA049—2025 引言 随着油气勘探项目地震数据量的剧增，数据处理对高性能计算集群需求快速增长。高性能集群由处 理器、内存、网络和存储等技术产品构建，这些产品的技术性能各不相同，且不同的高性能应用领域应 用软件对集群的技术性能需求也不尽相同，导致实测集群计算性能差异较大，集群建设方案论证评估工 作缺少规范性和精准性。本文件依据油气勘探领域高性能应用对集群技术性能的需求，采用通用基准测 试软件构建集群系统性能测试方法，选用计算、内存、硬盘等典型资源需求应用软件，构建应用性能测 试方法，为高性能集群建设与验收阶段性能测试工作提供规范性与精准性指导。 III T/CCUA049—2025 油气勘探高性能计算集群性能测试方法 1范围 本文件规定了油气勘探高性能计算集群系统测试的总体要求、系统性能测试和应用性能测试方法。 本文件适用于油气勘探行业高性能计算集群性能测试，其他行业也可参照使用。 2规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件， 仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本 文件。 GB/T41779-2022高性能计算机系统能效测试方法 3术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。 3. 1 高性能计算集群highperformance computingcluster 同时使用多个计算节点，用于处理大量数据或解决大规模数值计算问题的计算机系统。 [来源：GB/T41779-2022，3.1] 3. 2 峰值性能 peak performance 高性能计算机系统可获得的最高理论性能值。 3. 3 共炮检距矢量片 offset vector tile 对三维地震数据，按炮检距和方位角进行分组，由大致相同炮检距和方位角的地震道所组成的数据 子集。 ［来源：SY/T7615-2021，3.2] 3. 4 炮集 shot gather 在地震勘探中，由单次人工震源激发（如炸药、气枪或振动源等）后，由多个检波器接收到的地震 波信号所组成的数据集。 3.5 全波形反演fullwaveforminversion 利用波动方程地震波模拟波场与实际采集数据进行匹配，通过数学反演获得地下地质特征分布的 一种深度域地震反演建模方法。 3. 6 逆时偏移 reverse time migratior 利用双程波动方程，基于时间逆时外推进行波场重构的一种深度域成像方法。 3. 7 叠前时间偏移 prestack time migration 基于地下速度横向均匀假设，通过计算每个地震道的旅行时，在时间域进行叠加的一种成像方法 4缩略语 1 T/CCUA 049—2025 下列缩略语适用于本文件。 CMP：共中心点道集（CommonMiddlePoint） CPU:中央处理器（Central Processing Unit) GPU:图形处理器（Graphics Processing Unit） HPC:高性能计算（High Performance Computing） HPL:高性能Linpack测试软件包（HighPerformanceLinpack） IO:输入输出（InputOutput） MPI：并行计算通讯应用接口（MessagePassingInterface） OVT：共炮检距矢量片（OffsetVectorTile） VTI：水平横向各向同性(VerticalTransverse Isotropy) 5测试环境要求 测试环境要求如下： a） 温度：18℃～28℃; 相对湿度：40%～70%（不应结露）； c）大气压：86kPa～106kPa。 6系统性能测试方法 6.1测试项目 包括节点硬盘IO、内存、网络、存储等单项测试和整体计算性能测试。 6.2测试信息 每项测试次数不少于5次，对测试异常值或最高、最低值剔除后取3次测试结果数据进行均值计算 作为最终测试结果数据。测试信息见表1。 表1测试信息 测试项目 测试对象 测试工具 节点数 (个) 测试结果 10性能基准测试软件 文件顺序读写模式下 节点硬盘I0性能测试 节点内置数据盘 1 （见附录A） 硬盘读写带宽 内存性能基准测试软 持续运行内存带宽最 节点内存性能测试 节点内存 1 件（见附录B） 大值 网络性能基准测试软 节点间MPI点对点通 网络性能测试 集群节点间网络 2 件（见附录C） 信的网络带宽和延时 存储性能基准测试软 大文件读写场景下存 存储性能测试 集群存储系统 10 件（见附录D） 储系统读写带宽 整体性能基准测试软 件（见附录E，或选用 集群双精度浮点计算 整体计算性能测试 集群全部计算节点 全部计算节点 GB/T41779-2022中第 速度 7章给出的软件） 6.3测试工具要求 测试工具要求见表2。 2 T/CCUA 049—2025 表2测试工具要求 测试工具 参数 参数说明 参数是否调整 direct=1 bs=128K rw=read或write 10性能基准测试软件 见附录A.4.1 否 numjobs=16 size=100G ioengine=psync 节点内存性能测试软件 N大于0.5×CPU三级缓存总容量 测试数据量 是 网络性能测试软件 无 无 否 节点启动进程数np 存储性能测试软件 无 是 文件块大小blocksize 矩阵大小N 矩阵分块值 整体计算性能测试软件 无 是 选用按列排列的处理器阵列排列方式 网格尺寸 6.4测试步骤 6.4.1测试准备 测试准备工作包括测试软件下载与编译，详见附录A至附录E的相关内容。 6.4.2测试执行 详见附录A至附录E相关内容。 6.4.3测试结果数据获取 详见附录A至附录E相关内容。 6.5测试结果数据处理 6.5.1单项测试结果数据处理 采用以下方法进行结果数据处理： d）将节点硬盘I0、内存和网络性能测试结果数据分别与系统测试结果数据库中对应测试项目的 测试结果进行比对，给出测试结果所处位次 e) 将存储性能测试结果数据与近3年1050010节点榜单（高性能计算领域反映存储系统为应用 提供I0性能的权威榜单）性能数据进行比对，给出测试结果所处位次。 6.5.2整体计算性能测试结果数据处理 采用以下方法进行结果数据处理： a) 将整体性能测试结果数据与系统测试结果数据库中整体性能数据进行比对，给出测试结果所 处位次； b) 将整体性能测试结果数据与集群峰值性能相除得到集群计算效率，与系统测试结果数据库中 的集群计算效率进行比对，给出测试结果所处位次。 7应用性能测试方法 7.1测试项目 测试项目包括常规处理测试和偏移成像测试。