免费论文摘要：并路途序本能监测领会要害本领接洽

高本能计划普遍运用于计划物道学、计划化学、计划底栖生物学、计划资料学以及宇航数值仿真、地动材料处置、气象预告等学科范围。连年来，高本能计划机兴盛特殊赶快，展示多核和众核芯片，异构搀和结形成为合流，督促其峰值速率连接提高。另一上面，并行算法和并路途序赶快兴盛，展示了新的并行模子和实行形式，步调优化程度进一步普及。然而，优化的并行算法和步调是否高效地运转于高本能计划机体例仍是一个题目。本能监测领会本领可辨别步调运转进程中各个阶段的状况，创造本能瓶颈，采用有对准性的优化办法来督促软硬件越发精细共同，以充溢表现高本能计划机体例的功效，其要害运用价格已在很多老练高本能计划体例上得以展现。符合新的异构体制构造和新的并行形式的本能监测领会要害本领是具备挑拨性的接洽题目。 正文鉴于暂时高本能计划的体例框架结构和并行模子的变革及兴盛趋向，对现有的百般并路途序本能监测领会本领及运用体例举行深刻接洽的普通上，环绕符合搀和构造及其编制程序模子以及在线形式打开接洽，要害题目在乎：(1) 搀和构造使运用并行化水平普及，并行编制程序粒度缩小，不准则和动静构造运用需要加大，新的多核工作形式被提出符合这种变革，所以须要处置这种形式下的本能监测领会题目；(2) 搀和构造的要害构成局部是异构加快单位，对以GPU为代办的加快器件的本能监测领会本领也是暂时亟待处置的接洽题目；(3) 计划范围连接增大，保守的过后领会形式仍旧不符合新的优化需要，在线本能领会本领接洽与运用势在必行；(4) 高本能计划体例范围已到达上万节点和数十万处置器核级别，本能监测范畴夸大，粒度减小，怎样实行轻量级监测保卫世界和平大会范围本能数据集聚也变成要害题目。 环绕上述题目，本舆论的重要接洽功效如次： 对准现有监测本领没辙符合多核编制程序工作形式异步性和灵活性的运转特性，提出一种工作形式监测模子TPMM，以接洽工作并行模子本能监测个性表面和本领，并提出两种鉴于本能消息的工作动作刻画图，将本能消息表述成工作的实行动作和依附联系，而后贯串OpenMP的工作运转体制，阐明本能监测本领和要害实行本领，在此普通上，研制了一套鉴于包装库本领的运转时体例监测库，辨别要害监测点并举行盯梢和记载。结果经过运转BTOS尝试集考证了监测模子的灵验性和高效性，大局部尝试步调的监测开支都低于20%，满意运用监测的本质需要。与现有接洽比拟，此本领既不依附源步调，又不会感化编写翻译情况和运转时体例，可丈量越发充分的消息并明显地表白，监测开支也对立较小。 GPU上运转的CUDA步调沿用工作并行和数据并行的贯串，给本能监测领会带来艰巨。正文提出一套监测框架结构LPMF打开监测处事。在此普通上，对准工作并行局部，建立笼统模子CTPM，经过反应本能消息的动作属性刻画罕见的步调失效动作，为本能东西的实行供给表面扶助；数据并行局部，则运用一种LIAR算法赶快探求要害襟怀。同声，舆论经过典范失效动作考证CTPM的刻画本领，并运用NVIDIA SDK尝试集算例证领会LIAR算法的灵验性。此本领克复了暂时接洽的部分性，体例深刻地接洽GPU运用运转的本能监测本领，是深沉领会GPU步调本能基础的要害道路。 对准大范围体例在线领会的本质需要，提出一种数据传输网的初始化本领。设置了一套模子表述传输网所需的各个组件及其彼此联系，在此普通上刻画了传输过程，提出两种战略来典型通讯过程的安置本领。其余，提出了体例监测过程的附加本领，利于于实行在线归纳领会。此本领处置了传输网初始化的传输过程优化安置题目，以及各别的本能数据的共同传输题目，并经过运转NPB以及PPerfMark尝试集考证了其建立功效和灵验性。 鉴于上述本能监测模子和本领，研制了一套本能监测领会原形体例。此体例不妨监测罕见并行编制程序模子MPI，OpenMP，CUDA，以及底层体例计数器（PAPI）、操纵体例级其余消息（PROC消息）、IO操纵消息以及用户级消息，不妨经过对规范尝试集和本质运用算例举行百般档次的监测领会（囊括搀和编制程序模子），考证上述模子和本领的灵验性。

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