本文關(guān)鍵詞：并行程序解析性能模型的自動(dòng)生成技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 高性能計(jì)算 并行程序 性能評(píng)測(cè) 性能模型 解析方法 LLVM

【摘要】：隨著人類認(rèn)識(shí)自然和改造自然需求的增長(zhǎng)，大規(guī)模高性能計(jì)算已經(jīng)成為人們生產(chǎn)生活中不可缺少的研究方法。高性能計(jì)算被廣泛應(yīng)用于氣象預(yù)測(cè)、航空航天、核試驗(yàn)等重要領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)科學(xué)計(jì)算的程序一般需要在成千上萬(wàn)個(gè)處理器上并行運(yùn)行，程序自身的性能和程序與平臺(tái)的匹配程度都會(huì)對(duì)運(yùn)行性能和成本產(chǎn)生顯著影響。為了改善高性能計(jì)算程序的性能，為其選擇匹配的運(yùn)行平臺(tái)，評(píng)測(cè)高性能計(jì)算程序的性能成為研究人員的又一研究方向。高性能計(jì)算領(lǐng)域的科學(xué)計(jì)算程序一般是單程序多數(shù)據(jù)（Single Program Multiple Data，SPMD）形式的并行程序，因此本課題的主要研究?jī)?nèi)容是，以SPMD形式的并行程序?yàn)檠芯繉?duì)象，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)并行程序解析性能模型的自動(dòng)生成方案。 評(píng)測(cè)程序性能的常用方法有實(shí)際測(cè)量法、基準(zhǔn)測(cè)試法、性能模擬法和性能模型法，每種方法都有其適用的范圍和局限性。通過(guò)分析這些評(píng)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)，選擇以性能模型法為基礎(chǔ)建立解析性能模型自動(dòng)生成方案。傳統(tǒng)性能模型法具有人工計(jì)算量大、需要使用者深入理解程序的缺點(diǎn)，本課題通過(guò)在計(jì)算部分借助分析工具和在通信部分引入函數(shù)封套技術(shù)規(guī)避了這些缺點(diǎn)。 在將性能度量角度確定為程序執(zhí)行時(shí)間的基礎(chǔ)上，對(duì)并行程序解析性能模型的自動(dòng)生成問(wèn)題進(jìn)行了描述。通過(guò)分析SPMD程序的特征，分別將程序的計(jì)算部分和通信部分進(jìn)行了數(shù)學(xué)抽象，，建立了描述時(shí)間性能的模型，將平臺(tái)相關(guān)的參數(shù)單獨(dú)處理，為跨平臺(tái)性能預(yù)測(cè)提供了前提。 設(shè)計(jì)了完整的性能模型自動(dòng)生成方案。以目標(biāo)應(yīng)用程序的LLVM（Low LevelVirtual Machine） intermediate representation（IR）文件為分析對(duì)象，這在很大程度上降低了對(duì)應(yīng)用程序編程語(yǔ)言的限制。對(duì)于計(jì)算部分，使用輔助分析工具LLVM實(shí)現(xiàn)熱點(diǎn)基本塊執(zhí)行次數(shù)和基本算術(shù)操作次數(shù)的自動(dòng)統(tǒng)計(jì)，對(duì)于通信部分，通過(guò)重構(gòu)應(yīng)用程序的循環(huán)結(jié)構(gòu)確定通信函數(shù)的主循環(huán)體，使用文本解析的方法獲得主循環(huán)體的執(zhí)行次數(shù)和內(nèi)部的通信函數(shù)信息，最后通過(guò)曲線擬合的方法確定熱點(diǎn)基本塊執(zhí)行次數(shù)和主循環(huán)體循環(huán)次數(shù)的變化規(guī)律，生成應(yīng)用程序的性能模型。 將解析性能模型自動(dòng)生成方案應(yīng)用于CGPOP（Conjugate Gradient ParallelOcean Program），生成了以運(yùn)行規(guī)模為變量的性能模型。使用該性能模型評(píng)測(cè)可以測(cè)量的程序性能和預(yù)測(cè)不可測(cè)量的程序性能，并與實(shí)際測(cè)量的程序性能進(jìn)行比較，從評(píng)測(cè)效果和預(yù)測(cè)效果兩個(gè)方面證明了性能模型的有效性和準(zhǔn)確性。
【關(guān)鍵詞】：高性能計(jì)算 并行程序 性能評(píng)測(cè) 性能模型 解析方法 LLVM
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP38
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-22
• 1.1 課題背景及研究目的和意義10-11
• 1.2 相關(guān)研究領(lǐng)域的進(jìn)展與成果11-19
• 1.2.1 常見程序性能評(píng)測(cè)方法研究現(xiàn)狀11-16
• 1.2.2 并行編程模型16
• 1.2.3 輔助分析工具 LLVM16-17
• 1.2.4 目標(biāo)應(yīng)用程序 CGPOP17-18
• 1.2.5 數(shù)據(jù)處理工具簡(jiǎn)介與比較分析18-19
• 1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容19-20
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)20-22
• 第2章 性能模型和方案整體設(shè)計(jì)22-35
• 2.1 基本概念22-24
• 2.1.1 程序規(guī)模22-23
• 2.1.2 基本塊23
• 2.1.3 熱點(diǎn)基本塊23
• 2.1.4 標(biāo)準(zhǔn)熱點(diǎn)基本塊23-24
• 2.1.5 計(jì)算模型與通信模型24
• 2.1.6 strong scaling 與 weak scaling24
• 2.2 性能模型評(píng)測(cè)法原型和問(wèn)題描述24-26
• 2.2.1 性能模型評(píng)測(cè)法原型24-25
• 2.2.2 性能度量角度25
• 2.2.3 解析性能模型的自動(dòng)生成問(wèn)題25
• 2.2.4 自動(dòng)生成方案的應(yīng)用場(chǎng)景25-26
• 2.3 并行程序的解析性能模型26-31
• 2.3.1 SPMD 程序特征分析27
• 2.3.2 計(jì)算模型的形式及含義27-29
• 2.3.3 通信模型的形式及含義29-30
• 2.3.4 性能模型的跨平臺(tái)預(yù)測(cè)能力30-31
• 2.4 性能模型自動(dòng)生成方案的整體設(shè)計(jì)31-33
• 2.4.1 性能模型自動(dòng)生成方案的整體流程31-33
• 2.4.2 性能模型自動(dòng)生成方案的框架結(jié)構(gòu)33
• 2.5 本章小結(jié)33-35
• 第3章 計(jì)算模型的自動(dòng)生成35-49
• 3.1 信息采集工具介紹和問(wèn)題描述35-40
• 3.1.1 LLVM profiling 功能介紹35
• 3.1.2 Edge Profiling 信息采集原理35-38
• 3.1.3 LLVM 修改與配置38-40
• 3.1.4 計(jì)算模型自動(dòng)生成問(wèn)題40
• 3.2 計(jì)算模型自動(dòng)生成模塊的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)40-48
• 3.2.1 編譯配置模塊的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)40-41
• 3.2.2 計(jì)算信息采集模塊的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)41
• 3.2.3 計(jì)算信息處理與數(shù)據(jù)抽取模塊的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)41-45
• 3.2.4 計(jì)算模型求解模塊的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)45-48
• 3.3 本章小結(jié)48-49
• 第4章 通信模型的自動(dòng)生成49-58
• 4.1 關(guān)鍵技術(shù)分析和問(wèn)題描述49-52
• 4.1.1 mpiP 修改與配置49-50
• 4.1.2 循環(huán)結(jié)構(gòu)重構(gòu)算法50-51
• 4.1.3 代表進(jìn)程的選擇算法51-52
• 4.1.4 通信模型的自動(dòng)生成問(wèn)題52
• 4.2 通信模型自動(dòng)生成模塊的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)52-57
• 4.2.1 編譯配置模塊的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)52
• 4.2.2 通信信息采集模塊的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)52-53
• 4.2.3 通信信息處理與數(shù)據(jù)抽取模塊的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)53-56
• 4.2.4 通信模型求解模塊的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)56-57
• 4.3 本章小結(jié)57-58
• 第5章 CGPOP 性能模型的自動(dòng)生成與效果評(píng)測(cè)58-71
• 5.1 實(shí)驗(yàn)配置58-60
• 5.1.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)介紹58
• 5.1.2 程序規(guī)模設(shè)置58-59
• 5.1.3 閾值設(shè)置59
• 5.1.4 CGPOP 編譯選項(xiàng)配置59-60
• 5.2 性能模型生成過(guò)程及相關(guān)數(shù)據(jù)60-66
• 5.2.1 計(jì)算模型的生成過(guò)程及數(shù)據(jù)60-64
• 5.2.2 通信模型的生成過(guò)程及數(shù)據(jù)64-66
• 5.3 評(píng)測(cè)效果及誤差分析66-70
• 5.3.1 性能模型對(duì)已知情況的評(píng)測(cè)效果66-68
• 5.3.2 性能模型對(duì)未知情況的預(yù)測(cè)效果68-70
• 5.4 本章小結(jié)70-71
• 結(jié)論71-72
• 參考文獻(xiàn)72-76
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其他成果76-78
• 致謝78

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

1 韓冀中,韓承德;高性能計(jì)算技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)[J];中國(guó)工程科學(xué);2000年01期

2 劉華,徐煒民,孫強(qiáng);基于MPI并行程序的性能評(píng)測(cè)可視化工具[J];計(jì)算機(jī)工程;2004年10期

3 遲學(xué)斌;趙毅;;高性能計(jì)算技術(shù)及其應(yīng)用[J];中國(guó)科學(xué)院院刊;2007年04期

4 王蕾;崔慧敏;陳莉;馮曉兵;;任務(wù)并行編程模型研究與進(jìn)展[J];軟件學(xué)報(bào);2013年01期

本文編號(hào)：750481