phoronix 벤치마크로 gcp, ncp 성능 테스트하기

리눅스 벤츠마크로 phoronix를 많이들 쓴다고 한다.

이 툴을 하드웨어 벤치마크와 소프트웨어 벤치마크 모두를 지원한다. 

* 하드웨어 벤치마크: cpu, ram대역폭, disk i/o 성능 등을 측정

* 소프트웨어 벤치마크: GCC 컴파일러, Kernel 성능 측정

phoronix 성능측정 결과는 html파일로 저장되고, https://openbenchmarking.org 자동으로 포스팅하는 기능이 있어 여러 사람과 결과를 공유할 수 있음

 

0. 스펙

 

 

1) GCP 서버 생성

- HDD: 표준 영구 디스크, pd-standard 타입 50GB

- SSD: 균형 있는 디스크, pd-balanced 타입 100GB

 

 

 

 

2) NCP 서버 생성

- 서버 이미지 선택

- vpc 생성

 

- subnect 생성

vpc가 192.168.0.0/16이므로 서브넷을 192.168.1.0/24로 함 (총 256개의 IP를 사용할 수 있음)

- 서버 설정

- 스토리지 설정(cb1 50GB로 함)

 

- 인증키 설정

- 네트워크 접근 설정

 

- 공인 ip 부여

 

- 스토리지 생성

스토리지 설정에 서버 연결

 

 

스토리지 생성 후 서버에 연결

1. 파일 시스템 생성

sudo mkfs.xfs /dev/vdb

2. 마운트

sudo mount /dev/vdb /mnt/kaeunlee_storage

3. 연결 확인

df -h | grep kaeunlee_storage

 

 

1. phoronix 설치 (gcp)

GitHub - phoronix-test-suite/phoronix-test-suite: The Phoronix Test Suite open-source, cross-platform automated testing/benchmarking software. · GitHub 으로 설치할것이기 때문에 git 설치

PTS 버전은 10.8.6

sudo dnf install git -y
cd ~
git clone https://github.com/phoronix-test-suite/phoronix-test-suite.git
cd phoronix-test-suite
sudo ./install-sh
phoronix-test-suite version

 

 

2. phoronix 사용

0) 개발 도구 세트 및 필요한 라이브러리 설치

sudo dnf groupinstall "Development Tools" -y
sudo dnf install epel-release -y
sudo dnf config-manager --set-enabled crb
sudo dnf install nasm yasm p7zip p7zip-plugins unzip php-pecl-zip -y

 rocky8,9의 crb 이름이 다름 -> rocky8은 powertools이고, rocky9는 crb이다

sudo dnf config-manager --set-enabled powertools

 

1) 벤치마크 실행이 오래걸릴 수 있으니 tmux 먼저 실행 (터미널 멀티플렉서)

sudo dnf install tmux -y
tmux

 

2) php 설치

sudo dnf install php-cli php-xml php-json

3) 도구 설치

phoronix-test-suite run pts/sqlite
phoronix-test-suite install pts/openssl

 

4) 벤치마크 실행

phoronix-test-suite run postmark rodinia fftw c-ray compress-gzip x264

 

* phoronix로 알 수 있는 것들(더 많지만 우선 9개 테스트)

1. 하드웨어 별 성능 지표

	도구	지표	설명
1	postmark 1.51	디스크 트랜잭션	읽고 쓸 때의 속도
2	compress-gzip	gzip 속도	gzip 방식을 이용해 대용량 파일 압축하는데 걸리는 시간
3	c-ray	cpu 부동 소수점 연산 능력	C-Ray 테스트로, Ray Tracing 방식을 이용해 cpu의 순수 멀티코어 부동 소수점 연산 성능 측정하는 벤치마크 -
4	fftw	cpu 속도	cpu가 얼마나 빠르게 처리하는지
5	rodinia	병렬 처리 효율
6	x264	인코딩 속도	H.264/AVC를 사용하여 동영상을 인코딩하는 속도를 측정
7	stream	메모리(RAM) 성능	메모리의 순차적 읽기/쓰기 성능 측정(순차대역폭)
8	ramspeed	메모리(RAM) 성능	정수 및 부동 소수점 복사, 가산 등 메모리 대역폭 측정(복합 대역폭)
9	fio	SSD/HDD 성능 테스트	순차/랜덤, 읽기/쓰기 옵션을 세부적으로 테스트
10	sqlite	SSD/HDD 성능 테스트	애플리케이션에서 데이터 쿼리 속도 처리 측정
11	openssl	암호화 연산	cpu가 암호화 연산을 얼마나 효율적으로 처리
12	kernel	커널 컴파일 속도	리눅스 커널 소스 코드를 실제로 컴파일하는데 걸리는 시간
13	thread	리눅스 스케줄러 성능	싱글스레드, 멀티스레드 지연 시간

 

 

결과

1. gcp

출력결과: https://openbenchmarking.org/result/2604211-NE-KAEUNLEE062

1-1) PostMark 1.51 디스크 트랜잭션 성능 벤치마크 결과

phoronix-test-suite run postmark 

평균 성능은 3318TPS이고, 표준 편차별로 0.77%로 일관된 성능 보이고 있음

 

1-2) 리눅스 커널 소스 트리 압축 테스트 결과

phoronix-test-suite run compress-gzip 

gzip 방식을 이용해 대용량 파일 압축하는데 걸리는 시간 -> 63.37초 

 

1-3) cpu 부동 소수점 연산 능력 측정 결과

phoronix-test-suite run c-ray 

C-Ray 테스트로, Ray Tracing 방식을 이용해 cpu의 순수 멀티코어 부동 소수점 연산 성능 측정하는 벤치마크 -> 2번 선택

4cp에서 cpu 변별력 확인하기 가장 좋은 해상도

* Ray Tracing 방식: 빛의 물리적인 행동을 시뮬레이션하여 이미지를 만들어내는 렌더링 방식

평균시간: 569.080초, 편차: 0.85%

 

1-4) fftw(fastest fourier transform in the west) 3.3.6 라이브러리로 cpu가 얼마나 빠르게 처리하는지 테스트

phoronix-test-suite run fftw 

주의: 모두 Build: Float+SSE - Size: 2d FFT Size 1024 일때를 함

32~4096까지 1D(1차원), 2D(2차원) 방식 모두 테스트함. 클라우드 서버마다 CPU 캐시 효율이나 메모리 대역폭이 다른데, 어떤 크기의 연산에서 성능 차이가 벌어지는 알 수 있음 -> 2번 선택, 17번 선택

* 1차원(1D), 2차원(2D)는 데이터를 어떤 구조로 배열하고 연산하느냐의 차이

- 1차원(1D)은 데이터를 한 줄로 길게 늘어선 형태

- 2차원(2D)는 데이터가 가로와 세로로 구성된 형태

FFT는 복잡한 신호(데이터)를 여러 개의 단순한 주파수 성분으로 분해하는 수학적 기법임

마지막 사이즈는 데이터 덩어리를 한 묶음으로 처리한다는 뜻

15816 Mflops(Mega Floating-point Operations Per Secound) 초당 181억번의 부동 소수점 연산 수행, 총 샘플수: 12번

 

 

1-5) rodinia로 병렬 처리 효율 테스트

phoronix-test-suite run rodinia 

Test All Options -> 4번 선택 (데이터마이닝)

4. OpenMP Streamcluster (데이터마이닝 및 클러스터링 성능) -> 56.265초

 

 

1-6) x264로 H.264/AVC를 사용하여 동영상을 인코딩하는 속도를 측정

phoronix-test-suite run x264

1번 선택

 

평균 시간: 15.88Frames Per Second

 

1-7) stream으로 메모리의 순차적 읽기/쓰기 성능 측정(순차대역폭)

phoronix-test-suite run stream

1. Type: Copy (평균속도: 21945.6MB/s)

2. Type: Scale (평균속도: 24327.6MB/s)

 

1-8) 정수 및 부동 소수점 복사, 가산 등 메모리 대역폭 측정(복합 대역폭)

phoronix-test-suite run ramspeed

정수 및 부동 소수점 복사, 가산 등 메모리 대역폭 측정

1. type: add (평균속도: 20.7GB/s)

 

2. type: copy (평균속도: 20.5GB/s)

 

3. type: scale (평균속도: 18.7GB/s)

상수 곱셈 연산 능력

 

 

1-9) fio로 순차/랜덤, 읽기/쓰기 옵션을 세부적으로 테스트 - SSD/HDD 나눠서 테스트

[SSD 테스트]

phoronix-test-suite run fio

5번 선택

 

I/O엔진 선택 -> 4번 선택

Direct를 선택해야 메모리 캐시를 거치지 않고 디스크 순수 성능 측정함, 캐시를 거치면 메모리 속도가 측정되어서 결과가 왜곡됨 -> 2번 선택

작은 파일 처리 능력(4KB IOPS), 큰 파일 전송속도(1MB, MB/s) 확인 -> 1번 선택

동시에 몇개의 작업을 띄울지, vCPU와 개수가 같아야함 -> 3번 선택

1 선택

 

1. Random Read

12.9MB/s, 3296IOPS

 

2. Random Write

12.9MB/s, 3291 IOPS

 

3. Sequential Read

12.9MB/s, 3296 IOPS

 

4. Sequential Write

12.9MB/s, 3296 IOPS

 

[HDD 테스트]

1. Random Read

12.9MB/s, 3296 IOPS

2. Random Write

12.9MB/s, 3291 IOPS

3. Sequential Read

12.9MB/s, 3296 IOPS

 

4. Sequential Write

12.9MB/s, 3296 IOPS

 

 

 

1-10) sqlite로 애플리케이션에서 데이터 읽고 쓰는 작업 성능

phoronix-test-suite run sqlite

4번 선택

[SSD 테스트]

1. copies1 (스레드1) -> 9.053초

2. copies2 (스레드2) -> 9.151초

4. copies4 (스레드4) -> 15.016초

 

[HDD 테스트]

1. copies1 (스레드1) -> 11.000초

2. copies2 (스레드2) -> 11.255초

4. copies4 (스레드4) -> 14.954초

 

 

1-11) openssl로 cpu가 암호화 연산을 얼마나 효율적으로 처리하는지 테스트

phoronix-test-suite run pts/openssl

RHSA4096 선택

서명 성능: 382.4 sign/s, 검증 성능:  25,453.5 verify/s

 

1-12) build-linux-kernel로 리눅스 커널 소스 컴파일 시간 측정

phoronix-test-suite run build-linux-kernel

deconfig와 allmodconfig는 커널을 구성하는 드라이버나 파일 시스템을 얼마나 많이 포함할지를 결정하는 설정 파일들

1번 선택

 

927.011초

 

1-13) hackbench로 싱글스레드와 멀티스레드 일때 지연 시간 테스트

phoronix-test-suite run hackbench

[싱글스레드] 28.859s

[멀티스레드] 59.729s

 

 

2. ncp서버1 (kaeunlees4g3)

결과: https://openbenchmarking.org/result/2604215-NE-KAEUNLEE630

 

2-1) PostMark 1.51 디스크 트랜잭션 성능 벤치마크 결과

phoronix-test-suite run postmark 

평균 성능: 3000TPS이고, 표준 편차가 0.69%로 일관된 성능을 보이고 있음

 

2-2) 리눅스 커널 소스 트리 압축 테스트 결과

phoronix-test-suite run compress-gzip 

gzip 방식을 이용해 대용량 파일 압축하는 데 걸리는 시간 -> 60.524초

 

2-3) cpu 부동 소수점 연산 능력 측정 결과

phoronix-test-suite run c-ray 

평균 시간: 272.622초 

 

2-4) fftw(fastest fourier transform in the west) 3.3.6 라이브러리로 cpu가 얼마나 빠르게 처리하는지 테스트

phoronix-test-suite run fftw

Build: Float+SSE - Size: 2D FFT size 1024 동일하게 적용

35357 Mflops(Mega Floating-point Operations Per Secound) 초당 181억번의 부동 소수점 연산 수행, 총 샘플수: 12번

 

2-5) rodinia로 병렬 처리 효율 테스트

phoronix-test-suite run rodinia

4. OpenMP Streamcluster (데이터마이닝 및 클러스터링 성능) -> 136초 소요

 

2-6) x264로 H.264/AVC를 사용하여 동영상을 인코딩하는 속도를 측정

27.33 Frames Per Second

 

2-7) stream으로 메모리의 순차적 읽기/쓰기 성능 측정(순차대역폭)

phoronix-test-suite run stream

메모리(RAM)에서 데이터를 읽어와 특정 값을 곱한 뒤 다시 쓰는 속도를 측정

1. type: copy (평균속도: 64,480.2GB/s)

2. type: scale (평균속도: 81,082.3GB/s)

 

2-8) ramspeed로 정수 및 부동 소수점 복사, 가산 등 메모리 대역폭 측정(복합 대역폭)

phoronix-test-suite run ramspeed

정수 및 부동 소수점 복사, 가산 등 메모리 대역폭 측정

1. type: add (평균속도: 52,559.02MB/s)

 

2. type: copy (평균속도: 49771.72MB/s)

 

3. type: scale (평균속도: 46668.08MB/s)

 

2-9) fio로 순차/랜덤, 읽기/쓰기 옵션을 세부적으로 테스트

phoronix-test-suite run fio

[SSD 테스트]

1. Random Read

11.7MB/s, 2998 IOPS

 

2. Random Write

11.7MB/s, 2993 IOPS

 

3. Sequential Read

12.6 MB/s, 3227 IOPS

 

4. Sequential Write

12.4MB/s, 3162 IOPS

 

 

[HDD 테스트] 

PTS_USER_PATH=/mnt/kaeunlee_storage phoronix-test-suite run fio

1. Random Read

11.7MB/s, 2998 IOPS

2. Random Write

11.7MB/s, 2994 IOPS

 

3. Sequential Read

12.6MB/s, 3229 IOPS

 

 

4. Sequential Write

8.005MB/s, 2843 IOPS

 

 

2-10) sqlite로 애플리케이션에서 데이터 읽고 쓰는 작업 성능

phoronix-test-suite run sqlite (sqlite version: 3.50.4)

[SSD 테스트]

1. copies1 (싱글 테스크) -> 5.041초

2. copies2 (듀얼테스크, 동시에 2명이 작업) -> 9.552초

4. copies4 (멀티테스크, 동시에 4명 작업) -> 16.521초

 

[HDD 테스트]

1. copies1 (싱글 테스크) -> 5.041초

2. copies2 (듀얼테스크, 동시에 2명이 작업) -> 9.457초

4. copies4 (멀티테스크, 동시에 4명 작업) -> 242.504초

 

2-11) openssl로 cpu가 암호화 연산을 얼마나 효율적으로 처리하는지 테스트

phoronix-test-suite run pts/openssl

서명 성능: 1420.1sign/s, 검증 성능: 34,000.8verify/s

 

2-12) build-linux-kernel로 리눅스 커널 소스 컴파일 시간 측정

phoronix-test-suite run build-linux-kernel

506.027초 

 

2-13) hackbench로 싱글스레드와 멀티스레드 일때 지연 시간 테스트

phoronix-test-suite run hackbench

[싱글스레드] 30.617s

[멀티스레드] 48.466s

 

 

 

3. ncp서버 (kaeunleem4g3)

결과: https://openbenchmarking.org/result/2604213-NE-KAEUNLEE686

3-1) PostMark 1.51 디스크 트랜잭션 성능 벤치마크 결과

phoronix-test-suite run postmark 

 

평균 성능: 2976TPS이고, 표준 편차가 0.00%임

 

3-2) 리눅스 커널 소스 트리 압축 테스트 결과

phoronix-test-suite run compress-gzip 

cpu의 정상 연산 능력과 디스크I/O가 복합적으로 작용하는 테스트

평균 시간: 61.66초, 샘플수: 15회

 

3-3) cpu 부동 소수점 연산 능력 측정 결과

phoronix-test-suite run c-ray 

평균 시간: 588.850초

 

3-4) fftw(fastest fourier transform in the west) 3.3.6 라이브러리로 cpu가 얼마나 빠르게 처리하는지 테스트

phoronix-test-suite run fftw

Build: Float+SSE - Size: 2D FFT size 1024 동일하게 적용

35009 Mflops(Mega Floating-point Operations Per Secound) 초당 181억번의 부동 소수점 연산 수행, 총 샘플수: 12번

 

3-5) rodinia로 병렬 처리 효율 테스트

phoronix-test-suite run rodinia

OpenMP Streamcluster (데이터마이닝 및 클러스터링 성능) -> 31.124초

 

3-6) x264로 H.264/AVC를 사용하여 동영상을 인코딩하는 속도를 측정

평균속도: 24.99 Frames Per Second

 

3-7) stream으로 메모리의 순차적 읽기/쓰기 성능 측정(순차대역폭)

1. type: copy (평균속도: 144099.3GB/s)

2. type: scale (평균속도: 144456.2GB/s)

 

 

3-8) ramspeed로 메모리 성능 테스트

phoronix-test-suite run ramspeed

정수 및 부동 소수점 복사, 가산 등 메모리 대역폭 측정

1. type: add (평균속도: 66428.60MB/s)

2. type: copy (평균속도: 65423.50MB/s)

 

3. type: scale (평균속도: 65596.98MB/s)

 

3-9) fio로 순차/랜덤, 읽기/쓰기 옵션을 세부적으로 테스트

phoronix-test-suite run fio

[SSD 테스트]

1. Random Read

11.7MB/s, 2998 IOPS

2. Random Write

11.7MB/s, 2992 IOPS

 

3. Sequential Read

12.7MB/s, 3261 IOPS

 

4. Sequential Write

12.4MB/s, 3162 IOPS

 

 

[HDD 테스트] 

PTS_USER_PATH=/mnt/kaeunlee_storage2 phoronix-test-suite run fio

1. Random Read

11.7MB/s, 2998 IOPS

 

2. Random Write

11.7MB/s, 2995 IOPS

 

3. Sequential Read

13.2MB/s, 3377 IOPS

 

 

4. Sequential Write

5.507MB/s, 1408 IOPS

 

 

 

 

 

3-10) sqlite로 애플리케이션에서 데이터 읽고 쓰는 작업 성능

[SSD 테스트]

phoronix-test-suite run sqlite

1. copies1 (싱글 테스크) -> 7.511초

2. copies2 (듀얼테스크, 동시에 2명이 작업) -> 11.230초

4. copies4 (멀티테스크, 동시에 4명 작업) -> 17.874초

 

[HDD 테스트]

1. copies1 (싱글 테스크) -> 7.511초

2. copies2 (듀얼테스크, 동시에 2명이 작업) -> 9.511초

4. copies4 (멀티테스크, 동시에 4명 작업) -> 236.421초

 

 

3-11) openssl로 cpu가 암호화 연산을 얼마나 효율적으로 처리하는지 테스트

phoronix-test-suite run pts/openssl

서명 성능: 2823.2sign/s,
검증 성능: 67920.9verify/s

 

3-12) build-linux-kernel로 리눅스 커널 소스 컴파일 시간 측정

phoronix-test-suite run build-linux-kernel

273.184초

 

3-13) hackbench로 싱글스레드와 멀티스레드 일때 지연 시간 테스트

phoronix-test-suite run hackbench

[싱글스레드] 16.437s

[멀티스레드] 33.199s

 

정리

1. cpu

테스트 종류	설명	GCP	NCP	NCP	우위
서버이름		kaeunleetest	kaeunleems4g3	kaeunleem4g3
스펙		vCPU4, 24GB, 50GB	vCPU4, 32GB, 50GB(cb1)	vCPU4, 16GB, 50GB(cb1)
hackbench	싱글스레드, 멀티스레드 지연 시간 테스트	싱글스레드: 28.859s 멀티스레드: 59.729s	싱글스레드: 30.617s 멀티스레드: 48.466s	싱글스레드: 16.437s 멀티스레드: 33.199s	NCP(값이 작을수록)
compress- zip	cpu의 정상 연산 능력과 디스크I/O의 복합적인 성능	63.37초	60.524초	61.66초	큰 차이 없음
c-ray	cpu 부동 소수점 연산 능력과 멀티코어 효율	569.080초	60.524초	588.850초	NCP S4G3(값이 작을수록)
fftw	수학적 변환과 메모리 대역폭 테스트	15816 Mflops	35357 Mflops	35009 Mflops	NCP
rodinia	병렬 처리 효율 테스트	OpenMP Streamcluster (데이터마이닝 및 클러스터링 성능) -> 56.265초	OpenMP Streamcluster (데이터마이닝 및 클러스터링 성능) -> 136초	OpenMP Streamcluster (데이터마이닝 및 클러스터링 성능) -> 31.124초	NCP M4G3(값이 작을수록)
x264	H.264/AVC를 사용하여 동영상을 인코딩하는 속도를 측정	15.88Frames/s	27.33 Frames/s	24.99 Frames/s	NCP S4G3(값이 클수록)

- fftw(cpu) 속도는 ncp가 35,000 Mflops 수준으로 GCP보다 2배 이상 빠르고, 부동 소수점 연산 능력이 훨씬 뛰어남

- c-ray(부동소수점 연산)은 ncp s4g3이 60.524초로 압도적으로 빠름

- x264(동영상 인코딩)은 ncp s4g3(27.33) > ncp m4g3(24.99) > gcp(15.88) 순으로 성능 차이가 남

 

 

2. memory

		GCP	NCP(s4g3)	NCP(m4g3)	우위
stream	메모리의 순차적 읽기/쓰기 성능 측정(순차대역폭)	- copy (21945.6MB/s) - scale (24327.6MB/s)	- copy (64,480.2GB/s) - scale (81,082.3GB/s)	- copy (144099.3GB/s) - scale (144456.2GB/s)	NCP
ramspeed	정수 및 부동 소수점 복사, 가산 등 메모리 대역폭 측정	- add (20.7GB/s) - copy (20.5GB/s) - scale (18.7GB/s)	- add (52,559.02MB/s) - copy (49771.72MB/s) - scale (46668.08MB/s)	- add (66428.60MB/s) - copy (65423.50MB/s) - scale (65596.98MB/s)	NCP(2~3배 차이)

- stream(순차 읽기/쓰기): ncp가 64,000~144,000MB/s 높은 대역폭임

- ramspeed(복사/가산): ncp가 gcp보다 2~3배 이상 높은 속도 유지

3. 디스크 I/O 성능

		GCP	NCP(s4g3)	NCP(m4g3)	우위
postmark	디스크 트랜잭션 성능	3318TPS	3000TPS	2976TPS	큰 차이 없음(GCP)
fio	SSD	- Random Read 12.9MB/s, 3296IOPS - Random Write 12.9MB/s, 3291 IOPS - Sequential Read 12.9MB/s, 3296 IOPS - Sequential Write 12.9MB/s, 3296 IOPS	- Random Read 11.7MB/s, 2998 IOPS - Random Write 11.7MB/s, 2993 IOPS - Sequential Read 12.6 MB/s, 3227 IOPS - Sequential Write 12.4 MB/s, 3162 IOPS	- Random Read 11.7MB/s, 2998 IOPS - Random Write 11.7MB/s, 2992 IOPS - Sequential Read 12.7MB/s, 3261 IOPS - Sequential Write 12.4MB/s, 3162 IOPS	큰 차이 없음
	HDD	- Random Read 12.9MB/s, 3296 IOPS - Random Write 12.9MB/s, 3291 IOPS - Sequential Read 12.9MB/s, 3296 IOPS - Sequential Write 12.9MB/s, 3296 IOPS	- Random Read 11.7MB/s, 2998 IOPS - Random Write 11.7MB/s, 2995 IOPS - Sequential Read 12.6MB/s, 3229 IOPS - Sequential Write 8.0MB/s, 2843 IOPS	- Random Read 11.7MB/s, 2998 IOPS - Random Write 11.7MB/s, 2995 IOPS - Sequential Read 13.2MB/s, 3377 IOPS - Sequential Write 5.507MB/s, 1408 IOPS	큰 차이 없음

 

- postmark(트랜잭션): 모두 3000TPS로 디스크의 기본적인 초당 처리량은 큰 차이 없음

- fio(랜덤/순차 읽기 쓰기): 모두 약 12MB/s, 3200IOPS로 큰 차이 없음

4. 애플리케이션 및 암호화 성능

		GCP	NCP(s4g3)	NCP(m4g3)	우위
sqlite	SSD	- copies1(9.053초) - copies2(9.151초) - copies4(15.016초)	- copies1(5.041초) - copies2 (9.552초) - copies4 (16.521초)	- copies1 (7.511초) - copies2 (11.230초) - copies4 (17.874초)	GCP
	HDD	- copies1(11.000초) - copies2(11.255초) - copies4(14.954초)
openssl	cpu가 암호화 연산을 얼마나 효율적으로 처리	서명 성능: 382.4 sign/s, 검증 성능:  25,453.5 verify/s	서명 성능: 1420.1sign/s, 검증 성능: 34,000.8verify/s	서명 성능: 2823.2sign/s, 검증 성능: 67920.9verify/s	NCP S4G3
kernel	리눅스 커널 소스 컴파일 시간 측정	927.011초	506.027초	273.184초

 

- sqlite(데이터 쿼리): 단일 쿼리 중심 작업이면 ncp의 s4g3이 가장 유리하고, 동시 접속 및 다중 쿼리 비중이 높다면 gcp가 우세하긴 하나 큰 차이 없음

- openssl(암호화): 서명 및 검증 성능에서 ncp m4g3이 가장 뛰어남. gcp 대비 약 7배 이상의 성능 차이(cpu에 내장된 암호화 가속 명령어(AES-NI)의 지원 여부 차이로 보임)

- kernel(커널 컴파일 속도): 

 

 

 

 

* gcp와 ncp가 sqlite 테스트에서 각각 다른 현상이 보인 이유

gcp는 스레드가 늘어날수록 성능이 떨어지고, ncps는 스레드가 늘어날수록 성능 상승

스토리지를 처리하는 방식(I/O 아키텍처)과 가상화 자원 할당 정책의 차이 때문임

 

GCP 결과는 (9.053초-> 9.151초-> 15.016초) 으로 자원 제한 현상을 보임. 1개 스레드일때는 속도가 빠르고 이는 GCP의 기본 스토리지 레이턴시가 매우 낮음. 그러나 4개 스레드로 늘어났을때 시간이 1.6배로 늘어남.

GCP의 Persistent Disk(PD) 성능은 vCPU 개수와 비례하여 할당함. 즉, 4개 스레드가 동시에 I/O 요청을 하면 설정된 최대 처리량 한도에 걸리게 됨

 

NCP결과는 (296.73초-> 222.12초 -> 28.47초) 으로 대역폭 중심의 스토리지 설정과 파일 시스템 캐시 활용을 보여줌

단일쓰기 작업시 물리적인 디스크 쓰기 확정(commit) 시간이 길거나, 네트워크 스토리지의 기본 지연 시간이 길다

NCP는 한꺼번에 요청이 들어오면 이를 병렬로 묶어 처리하는 방식(Deep Queue Depth)에 최적화되어 있을 가능성이 높고, 스레드가 늘어날 때 운영체제나 클라우드 하이퍼바이저 레벨에서 쓰기 버퍼(cache)를 더 공격적으로 활용

 

* fftw로 성능 테스트시 Mflops 초당 181억번의 부동 소수점 연산 수행 결과가 GCP, NCP가 거의 2.2배 차이가 나는 이유

같은 vCPU 4개임에도 불구하고 약 2.2배의 차이가 나는 이유는 FFT 연산은 CPU의 IPC(클록당 명령어 처리 횟수)와 자원 할당 방식이 다르기 때문이다

1. cpu 아키텍처의 세대 차이

GCP E2의 skylake나 Rome(Zen 2)은 NCP에서 사용하는 lce Lake(Intel 3세대 Xeon) 보다 구형 아키텍처이다

NCP g3은 Intel Xeon Scalable 3세대(Ice Lake)는 이전 세대 대비 부동 소수점 연산 효율이 향상되어서 클록 속도가 같더라도 한 번의 사이클에 처리할 수 있는 수학 계산량이 훨씬 많다

 

Build를 Float+SSE - Size: 20 FTT Size 1024로 했는데, 이때 SSE(Streaming SIMD Extensions)는 한번의 명령으로 여러 데이터를 동시에 처리하는 기술이다. NCP의 3세대 제온은 병렬 연산 최적화가 GCP의 가변 사양보다 훨씬 강력하게 작동하여, FFT 같은 대량 연산에서 높은 수치를 기록한다

 

GCP E2는 물리 코어 하나를 온전히 주는게 아니라 여러 사용자가 자우너을 나누어 쓰는 자원 오버커밋 방식을 사용함. 이 과정에서 다른 사용자의 부하에 영향을 받거나 CPU 터보 부스트 클록이 제한될 수 있음

NCP g3은 비교적 최신 고사양 하드웨어 풀에서 자원을 할당받으므로, 연산 집약적인 작업 시 더 높은 클록 주파수를 안정적으로 유지함

 

 

 

 

 

 

 

결과 파일 및 로컬로 가져오기

phoronix-test-suite list-results

 

phoronix-test-suite pdf-test-results kaeunlee

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

gcloud compute scp --recurse kaeunleetest:~/.phoronix-test-suite/test-results/kaeunlee ./kaeunlee_results --zone=asia-northeast3-a