因为性能测试的目的在于评估集群的性能指标，所以测试包括：测试集群的整体性能； 测试集群的可扩展性，即不同的计算节点数目或者进程总数对集群性能的影响；Benchmark软件不同的参数配置对测试结果的影响。
　　二、并行计算能力测试
　　（一）NAS Parallel Benchmark概述
　　NAS Parallel Benchmark  (简称NPB) 可用于测试集群系统的并行计算能力。NPB来源于计算流体动力学(CFD)的代码，代表航空、物理学应用等高性能并行计算的全貌。它由8个子程序组成，这8个不同的子程序分别从不同的方面反映了CFD(流体动力学)计算的特点，包括：IS——整数排列，测试整数计算速度和通信能力；FT——快速傅里叶变换，检测长距离的通信；MG——多重网格求解，检测短距离和长距离的高度结构化通信；CG——共轭梯度(CG)方程求解，测试不规则的长距离通信；LU——上下对角线基准测试，测试细小块通信能力；SP——标量五角测试，检测计算和通信之间的平衡；BT——块状三角测试，同SP，用来检测计算和通信之间的平衡；EP——繁杂并行测试，检测按照特殊的方案产生一对高斯无序偏差。NPB 按照其测试的规模可以分为5个等级：S ，A，B，C，W(由小到大)。
　　NPB测试结果中最重要的指标为MOP/S(millions of operations per second)，每秒执行指令的百万次。它直接反映了所测试集群系统的并行计算能力的高低。MOP/S与CPU的时钟速率有关。另外，执行的时间也可作为参考量。
　　（二）单节点性能测试比较
      单一节点上的并行计算性能，结果见表2所示：
表 2   （单位: MOP/S）
     由表2可以看到，单个计算节点的性能高低主要受其CPU的时钟主频影响，grid55和grid54明显比grid52、grid49要好，因为它们CPU的主频明显较高。比较grid52与grid49这两台机器，它们的CPU主频相近，虽然grid49的内存仅有grid52的1/4，但测试指标相差不大，可见在单一节点的条件下内存对结果的影响不大(这也可能与测试的规模较小有关系)。而对比grid54和grid55，发现它们的测试数值比(第4列除以第1列)介于区间 [1.21，1.34] ，接近于它们CPU时钟的频率比 2.4G/1.8G=1.33，这也验证了上述的结论。
　　（三）不同进程总数下的总体性能比较
　　在四个计算节点上运行不同数量的进程总数(四个节点上执行程序的进程数相同)，测试执行NPB程序的进程数目对总体并行计算性能的影响。测试结果见表3。
表3      (单位 MOP/S)
     从以上的表格和图示可以看到，总体并行计算性能在大体上是随着参加运算的进程数目增加而增加，也随着计算节点的增多而增多的。但当进程数较大时，每个节点上的同时执行的进程数过多，负担过多，造成总体性能的下降，但总的来说，Total performance是随进程数和计算节点数的增加而逐渐增大的。
　　（四）不同进程数下的平均每个进程的并行计算性能比较
图1
      该测试主要是比较在不同进程总数下平均每个进程的并行计算性能，从图1中可以看到，每个进程的平均计算性能随着进程数目的增加而显著地减少。进程数目越多，平均每个进程上的并行计算性能的数值就越小。
      （五）不同的测试规模等级下的测试结果的比较
      表4列出了当NPROCS=4时，CLASS分别为S，A，B时NPB的结果对比。
表4 (单位 MOP/S)
       从上述的表格可以看到，虽然随着测试规模的增大，测试结果也有增大的趋势(例如 FT ， SP ，BT) ，但是这并不代表CLASS的值越大测试结果就越大，对比SP CLASS A和B，发现相差不大，这说明集群系统已趋近最大性能。
　　三、高性能计算能力测试
　　（一） Linpack概述
　　Linpack是一个用Fortran语言编写的线性代数软件包，主要用于求解线性方程组和线性最小平方问题。Linpack是测量高性能集群计算机浮点计算能力的重要工具。它的性能指标包括time 和Gflops(Gillions of floating-point operations per second)。HPL测试的参数比较多，其中最重要的是以下3个：
　　NB，LU数据分解数据块大小，是指LU分解过程中所形成的数据小方块的大小。 NB的取值对HPL测试的结果比较重要，它的取值与集群系统的构造，网络连接方式，编译时用了哪个BLAS库，还有内存的大小这几个因素有关。通过测试本集群系统的NB取值120和80较为合适。
　　NS，LU数据分解过程中形成的小数据方块的维数，它是定义被测系统内存的占用量。从并行计算的角度去看，并行计算总是尽可能多的在节点内计算，尽可能少的进行节点间的通信。NS的取值与集群系统的内存大小是有关系的。经测试被测集群系统NS取值应在[15000，16000]的区间上，即总内存占有率为40%左右。
      P*Q决定了进行HPL测试时处理器网格尺寸的大小，P代表水平方向上的处理器个数，Q代表垂直方向上的处理器个数，它代表了所有节点进程间的通信网格。经测试在相同的条件下，网格尺寸P*Q接近于正方形的，P略小于或者等于Q，其测试的结果较好。
　　（二）可扩展性测试
表5   （NS=10000）  
      表5是集群在1个、2个和4个节点相同测试参数下的性能比较。1个节点时由于grid55机器的性能较好，而且没有网络通信负担，所以测试值较高。而2个节点又比不上4个节点的情况，因为虽然4个节点下通信开销大，但是由于参加并行计算的节点数量多，所以计算性能略好于2个节点下的情况。表6出了集群在4个节点下的HPL测试在不同参数组合下的一些测试结果。
表6
      四、测试总结
      从上面的测试结果来看，随着节点数和执行程序的进程数的增加，其总体的并行计算性能也有增加的趋势。增加计算节点数量是提高集群并行计算性能的一个可行的方法，但要考虑到性价比的问题。从测试的结果还可看到，进程数和计算节点数目增加，平均每个进程上的并行计算能力有下降的趋势。
　　CPU时钟频率系数高的节点的并行计算能力较好，采用CPU性能较好的机器也是提高集群并行计算能力的方法。而相对而言，内存对测试结果的影响不大。
      集群NPB并行计算能力测试的最优数据如表7所示：