当然，如果你真的关注性能，市面上自然有更出色的选择。
今年是 TOP500 公开排名全球最快超级计算机 30 周年。
为纪念这个重要的里程碑，也因应科罗拉多州正在举行的年度超级计算大会，我们想弄个有趣但稍显愚蠢的实验：看看以今天技术，我们能以多低的成本重现 1993 年超级计算机十强的性能。于是，我们在云上运行了几台虚拟机，并对 HPLinpack 基准进行了编译测试。这里简单透露一下：我们这项实验的结果，你可能并不会太震惊。
到 1993 年年末，最快的超级计算机是日本国家航空实验室的富士通数值风洞。这台装备了 140 个 CPU 核心的系统，能够实现 124 GigaFLOPS 的双精度（FP64）计算能力。
如今，我们的系统已经 突破 了 exaFLOPS 的难关，然而在 1993 年 11 月，如何在功率最高的十个系统中占据一席之地呢？只要你的 FP64 性能超过了美国 CM-5/544 机型的 15.1 GigaFLOPS。因此，我们设定的目标是让云虚拟机超过 15 GigaFLOPS 的性能。
在我们分析结果之前，有几点值得一提。如果我们选用了支持 GPU 的实例，我们知道我们能够达到更高的性能。不过，云端的 GPU 实例租赁并不便宜，并且在 2000 年年中至年底，GPU 才真正开始广泛出现在 TOP500 的超级计算机中。此外，在 CPU 上运行 Linpack 比在 GPU 上运行要容易得多。
这些测试只是为了纪念 30 周年，只是稍微有点新颖，决不具有科学严谨或详尽无遗的特征。
一台 5 美元的云虚拟机对比一部 30 年前的 TOP500 超级计算机
但在开始测试前，我们需要开启一对 VPC。在本次测试中，我们选择在 Vultr 上运行 Linpack，但其实在 AWS，Google Cloud，Azure，Digital Ocean 或者是你喜欢的任何云服务商上，这都同样适用。
首先，我们启动了一个月费 5 美元的虚拟机实例，它具备了一个共享的 vCPU，1GB 的内存和 25GB 的存储。准备就绪后，我们便启动了 Linpack 的编译。
在这，事情可能会有些复杂，因为我们实际上可以对系统进行一些调优，挤出一些额外的 FLOPS。然而，考虑到这只是一个测试，也为了尽可能保持简单，我们选择了依照 这个指南 进行操作。此份操作手册是基于 Ubuntu 18.04 编写的，但是我们发现在 20.04 LTS 上运行也一切正常。
为了产生我们的 HPL.dat 文件，我们利用了一个巧妙的 表单，它会自动产生一个优化版的 Linpack 运行配置。
我们对几种不同类型的虚拟机进行了三次基准测试，并从每次运行中挑选出最高的得分。以下就是我们的发现：
| 实例类型 | vCPU | RAM (MB) | 存储 (GB) | Rmax GFLOPS | 每月费用 (美元) |
|---|---|---|---|---|---|
| Regular shared | 1 | 1024 | 25 | 31.21 | 5 |
| Premium shared | 1 | 1024 | 25 | 51.85 | 6 |
| Premium shared | 2 | 2048 | 60 | 87.46 | 18 |
| Premium shared | 4 | 8192 | 180 | 133.42 | 48 |
从我们的测试结果可以看出，一个单一的共享 vCPU 在与 1993 年 11 月十大超级计算机的比较中表现出颇为出色的性能。
我们通过一个 CPU 线程就获得了 31.21 GigaFLOPS 的 FP64 性能，这使得我们的虚拟机与 1993 年排名第三的超级计算机 —— 明尼苏达超级计算中心的 30.4 GigaFLOPS CM-5/554 Thinking Machines 系统相提并论。这确实令人吃惊，因为那台系统拥有 544 个 SuperSPARC 处理器，而我们的系统只有一个 CPU 线程，虽然我们的系统运行在更高的时钟速度下。
如你从上面的图表中所见，每月多花 1 美元，我们的性能跃升至 51.85 GigaFLOPS，而选择一个价值 18 美元的“高级”共享 CPU 实例，双线程使我们进一步接近 87.46 GigaFLOPS 的性能。
然而，要超过 富士通的数值风洞，我们需要升级到四个 vCPU 的虚拟机，由此我们抓取到了 133 GigaFLOPS 的 FP64 性能。然而不幸的是，升级到四个线程的费用跳到了每月 48 美元。达到这个价格，Vultr 实际上是在销售部分 GPU，我们预计如果采用 GPU，性能应会有显著提升，效率也会更高。
更好的选择
我们需要明确的是，这些都是我们选择的共享类型实例。一般来说，共享实例意味着在一定程度上进行了超额配置。
由于共享实例可能会受到其他租户的影响，这也使得性能有时难以预知，甚至每次运行的性能都可能略有不同，这主要取决于云区域中主机系统的载荷状态。
在我们的非常不科学的测试中，我们并未观察到太多的性能变化。我们想这可能是因为核心并未处在过高的负载下。在专有 CPU 实例上进行同样的测试，结果与我们每月 6 美元的共享实例相若，但成本高达五倍。
但是，除了这场小实验的新奇趣味之外，这没太多实际意义。如果你需要在短时间内获得大量 FLOPS，有许多已优化的 CPU 和 GPU 实例可供选择。它们的成本无法与每月 5 美元的实例相媲美，然而大多数实例是按小时账单的，因此实际成本将取决于你完成工作的迅速程度。
此外，让我们不要忘记，你的智能手机与这些存在已久的 30 年老计算系统相比，又会有怎样的对比呢？
（题图：MJ/16cf957e-a4e4-43b1-99b2-df0574a064dc）
via: https://www.theregister.com/2023/11/14/five_dollar_supercomputer/
作者：Tobias Mann 译者：ChatGPT 校对：wxy
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