Abstrakt. I detta dokument fokuserar vi på MPI kollektiv algoritm urvalsprocess och undersöka tillämpligheten av quadtree kodning metod för detta problem. Under algoritmurvalsprocessen väljs en särskild gruppalgoritm för MPI baserat på de kollektiva operationsparametrarna. Vi konstruerar quadtrees med olika egenskaper från den uppmätta algoritmens prestandadata och analyserar kvaliteten och prestandan hos beslutsfunktioner som genereras från dessa träd. Experimentella data visar att i vissa fall kan beslutsfunktionen baserad på quadtree struktur med ett medeldjup på 3 ådra sig så lite som 5 % prestationspåföljd i genomsnitt. Den exakta, experimentellt uppmätta, beslutsfunktionen för alla testade kollektiv skulle kunna representeras fullt ut med hjälp av quadtrees med högst 6 nivåer. Dessa resultat tyder på att quadtrees kan vara ett genomförbart val för både behandling av prestandadata och automatisk beslutsfunktionsgenerering.
Vårt tidigare arbete REF använde quadtree-kodning för att lagra information om optimal kollektiv algoritmprestanda på ett visst system.
MPI collective algorithm selection and quadtree encoding
{'venue': 'Parallel Computing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}