本文關鍵詞：并行程序解析性能模型的自動生成技術研究

  更多相關文章： 高性能計算 并行程序 性能評測 性能模型 解析方法 LLVM

【摘要】：隨著人類認識自然和改造自然需求的增長，大規(guī)模高性能計算已經成為人們生產生活中不可缺少的研究方法。高性能計算被廣泛應用于氣象預測、航空航天、核試驗等重要領域，實現科學計算的程序一般需要在成千上萬個處理器上并行運行，程序自身的性能和程序與平臺的匹配程度都會對運行性能和成本產生顯著影響。為了改善高性能計算程序的性能，為其選擇匹配的運行平臺，評測高性能計算程序的性能成為研究人員的又一研究方向。高性能計算領域的科學計算程序一般是單程序多數據（Single Program Multiple Data，SPMD）形式的并行程序，因此本課題的主要研究內容是，以SPMD形式的并行程序為研究對象，設計并實現并行程序解析性能模型的自動生成方案。 評測程序性能的常用方法有實際測量法、基準測試法、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。通過分析這些評測方法的優(yōu)缺點，選擇以性能模型法為基礎建立解析性能模型自動生成方案。傳統(tǒng)性能模型法具有人工計算量大、需要使用者深入理解程序的缺點，本課題通過在計算部分借助分析工具和在通信部分引入函數封套技術規(guī)避了這些缺點。 在將性能度量角度確定為程序執(zhí)行時間的基礎上，對并行程序解析性能模型的自動生成問題進行了描述。通過分析SPMD程序的特征，分別將程序的計算部分和通信部分進行了數學抽象，，建立了描述時間性能的模型，將平臺相關的參數單獨處理，為跨平臺性能預測提供了前提。 設計了完整的性能模型自動生成方案。以目標應用程序的LLVM（Low LevelVirtual Machine） intermediate representation（IR）文件為分析對象，這在很大程度上降低了對應用程序編程語言的限制。對于計算部分，使用輔助分析工具LLVM實現熱點基本塊執(zhí)行次數和基本算術操作次數的自動統(tǒng)計，對于通信部分，通過重構應用程序的循環(huán)結構確定通信函數的主循環(huán)體，使用文本解析的方法獲得主循環(huán)體的執(zhí)行次數和內部的通信函數信息，最后通過曲線擬合的方法確定熱點基本塊執(zhí)行次數和主循環(huán)體循環(huán)次數的變化規(guī)律，生成應用程序的性能模型。 將解析性能模型自動生成方案應用于CGPOP（Conjugate Gradient ParallelOcean Program），生成了以運行規(guī)模為變量的性能模型。使用該性能模型評測可以測量的程序性能和預測不可測量的程序性能，并與實際測量的程序性能進行比較，從評測效果和預測效果兩個方面證明了性能模型的有效性和準確性。
【關鍵詞】：高性能計算 并行程序 性能評測 性能模型 解析方法 LLVM
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：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 相關研究領域的進展與成果11-19
• 1.2.1 常見程序性能評測方法研究現狀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 目標應用程序 CGPOP17-18
• 1.2.5 數據處理工具簡介與比較分析18-19
• 1.3 本文的主要研究內容19-20
• 1.4 本文的組織結構20-22
• 第2章 性能模型和方案整體設計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 熱點基本塊23
• 2.1.4 標準熱點基本塊23-24
• 2.1.5 計算模型與通信模型24
• 2.1.6 strong scaling 與 weak scaling24
• 2.2 性能模型評測法原型和問題描述24-26
• 2.2.1 性能模型評測法原型24-25
• 2.2.2 性能度量角度25
• 2.2.3 解析性能模型的自動生成問題25
• 2.2.4 自動生成方案的應用場景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 性能模型的跨平臺預測能力30-31
• 2.4 性能模型自動生成方案的整體設計31-33
• 2.4.1 性能模型自動生成方案的整體流程31-33
• 2.4.2 性能模型自動生成方案的框架結構33
• 2.5 本章小結33-35
• 第3章 計算模型的自動生成35-49
• 3.1 信息采集工具介紹和問題描述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 計算模型自動生成問題40
• 3.2 計算模型自動生成模塊的設計實現40-48
• 3.2.1 編譯配置模塊的設計實現40-41
• 3.2.2 計算信息采集模塊的設計實現41
• 3.2.3 計算信息處理與數據抽取模塊的設計實現41-45
• 3.2.4 計算模型求解模塊的設計實現45-48
• 3.3 本章小結48-49
• 第4章 通信模型的自動生成49-58
• 4.1 關鍵技術分析和問題描述49-52
• 4.1.1 mpiP 修改與配置49-50
• 4.1.2 循環(huán)結構重構算法50-51
• 4.1.3 代表進程的選擇算法51-52
• 4.1.4 通信模型的自動生成問題52
• 4.2 通信模型自動生成模塊的設計實現52-57
• 4.2.1 編譯配置模塊的設計實現52
• 4.2.2 通信信息采集模塊的設計實現52-53
• 4.2.3 通信信息處理與數據抽取模塊的設計實現53-56
• 4.2.4 通信模型求解模塊的設計實現56-57
• 4.3 本章小結57-58
• 第5章 CGPOP 性能模型的自動生成與效果評測58-71
• 5.1 實驗配置58-60
• 5.1.1 實驗平臺介紹58
• 5.1.2 程序規(guī)模設置58-59
• 5.1.3 閾值設置59
• 5.1.4 CGPOP 編譯選項配置59-60
• 5.2 性能模型生成過程及相關數據60-66
• 5.2.1 計算模型的生成過程及數據60-64
• 5.2.2 通信模型的生成過程及數據64-66
• 5.3 評測效果及誤差分析66-70
• 5.3.1 性能模型對已知情況的評測效果66-68
• 5.3.2 性能模型對未知情況的預測效果68-70
• 5.4 本章小結70-71
• 結論71-72
• 參考文獻72-76
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及其他成果76-78
• 致謝78

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前4條

1 韓冀中,韓承德;高性能計算技術的發(fā)展現狀及趨勢[J];中國工程科學;2000年01期

2 劉華,徐煒民,孫強;基于MPI并行程序的性能評測可視化工具[J];計算機工程;2004年10期

3 遲學斌;趙毅;;高性能計算技術及其應用[J];中國科學院院刊;2007年04期

4 王蕾;崔慧敏;陳莉;馮曉兵;;任務并行編程模型研究與進展[J];軟件學報;2013年01期

本文編號：750481