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公开(公告)号:CN112882912B
公开(公告)日:2022-10-25
申请号:CN202110141179.2
申请日:2021-02-01
Applicant: 华东师范大学 , 无锡恒鼎超级计算中心有限公司
IPC: G06F11/34
Abstract: 本发明提供了一种应用于并行科学计算程序的函数运行时间测量方法,包括以下步骤:通过LLVM,对待测量程序源文件生成中间文件,并进行扫描,获取所有自定义函数名,并进行编号,并写入函数名记录文件;生成新中间文件;针对新的中间文件,生成待测量程序的可执行文件;计时函数记录并确定函数之间的父子调用关系和调用次数,记录函数的运行时间;在待测量程序的可执行文件运行结束后,得到计时结果文件;根据计时结果文件,整理计时结果文件,产生新的计时结果文件;将新的计时结果文件中的函数编号还原成函数名。本发明提供了一种应用于并行科学计算程序的函数运行时间测量方法,可以得到精确的函数运行时间,有助于挖掘程序的性能瓶颈。
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公开(公告)号:CN112784422B
公开(公告)日:2022-10-25
申请号:CN202110115720.2
申请日:2021-01-28
Applicant: 华东师范大学 , 无锡恒鼎超级计算中心有限公司
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种应用于并行科学计算程序的细粒度性能建模方法,其具体步骤如下:获取程序所有的自定义函数名和MPI通信函数名,以及程序在一系列并行度下,各个自定义函数自身的计算时间和MPI通信函数的通信时间;逐一对自定义函数和MPI通信函数选择不同类型的基函数,进行拟合得到该函数的性能模型;将所有建模结果聚合,得到程序整体的性能模型。本发明的一种应用于并行科学计算程序的细粒度性能建模方法,专注于研究程序进程数量分配对程序运行时间的影响,对自定义函数和MPI通信函数分别建模,MPI通信函数又分为四类使用不同的基函数进行建模,然后再将建模结果进一步聚合,从而得到程序的整体模型,使得性能建模粒度更小,建模效果更好。
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公开(公告)号:CN114116392A
公开(公告)日:2022-03-01
申请号:CN202111410717.X
申请日:2021-11-25
Applicant: 无锡恒鼎超级计算中心有限公司
Abstract: 本发明提供的一种大规模集群的作业异常检测方法,涉及异常检测方法,包括从数据资料库中联合获取作业性能数据;对获取的作业性能数据进行筛选,获得作业I/O的性能数据;对获得的作业I/O的性能数据进行二次筛选,分成若干独立的I/O阶段,获得I/O阶段数据;获取I/O阶段的总吞吐量、持续时间、带宽峰值、带宽众数作为该I/O阶段的特征数据;将I/O阶段的特征数据与历史I/O阶段特征数据进行聚类,判断I/O阶段的特征数据是否异常。本发明通过将将I/O阶段的特征数据与历史I/O阶段特征数据进行聚类,及时发现I/O的性能异常,方便根据判断出的异常类型及时的进行处置解决,以实时对I/O性能进行优化,提升系统资源利用率,提高I/O性能。
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公开(公告)号:CN112882912A
公开(公告)日:2021-06-01
申请号:CN202110141179.2
申请日:2021-02-01
Applicant: 华东师范大学 , 无锡恒鼎超级计算中心有限公司
IPC: G06F11/34
Abstract: 本发明提供了一种应用于并行科学计算程序的函数运行时间测量方法,包括以下步骤:通过LLVM,对待测量程序源文件生成中间文件,并进行扫描,获取所有自定义函数名,并进行编号,并写入函数名记录文件;生成新中间文件;针对新的中间文件,生成待测量程序的可执行文件;计时函数记录并确定函数之间的父子调用关系和调用次数,记录函数的运行时间;在待测量程序的可执行文件运行结束后,得到计时结果文件;根据计时结果文件,整理计时结果文件,产生新的计时结果文件;将新的计时结果文件中的函数编号还原成函数名。本发明提供了一种应用于并行科学计算程序的函数运行时间测量方法,可以得到精确的函数运行时间,有助于挖掘程序的性能瓶颈。
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公开(公告)号:CN112784422A
公开(公告)日:2021-05-11
申请号:CN202110115720.2
申请日:2021-01-28
Applicant: 华东师范大学 , 无锡恒鼎超级计算中心有限公司
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种应用于并行科学计算程序的细粒度性能建模方法,其具体步骤如下:获取程序所有的自定义函数名和MPI通信函数名,以及程序在一系列并行度下,各个自定义函数自身的计算时间和MPI通信函数的通信时间;逐一对自定义函数和MPI通信函数选择不同类型的基函数,进行拟合得到该函数的性能模型;将所有建模结果聚合,得到程序整体的性能模型。本发明的一种应用于并行科学计算程序的细粒度性能建模方法,专注于研究程序进程数量分配对程序运行时间的影响,对自定义函数和MPI通信函数分别建模,MPI通信函数又分为四类使用不同的基函数进行建模,然后再将建模结果进一步聚合,从而得到程序的整体模型,使得性能建模粒度更小,建模效果更好。
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