Abstract-Parallel applikationer förlitar sig på I/O för att ladda data, lagra slutresultat, och skydda partiella resultat från att förloras till systemfel. Parallell I/O-prestanda har således en direkt och betydande inverkan på applikationens prestanda. Eftersom superdator I/O-system är stora och komplexa kan man inte direkt analysera deras aktivitetsspår. Medan det finns flera visuella eller automatiserade analysverktyg för storskaliga HPC-loggdata, är analysforskningen inom det högpresterande dataområdet inriktad på beräkningsprestanda snarare än I/O-prestanda. Dessutom fångar befintliga metoder vanligtvis inte upp HPC I/O-systemens nätverksegenskaper. Vi presenterar en visuell analysmetod för I/O-spårdata som tar hänsyn till att HPC I/O-system kan representeras som nätverk. Vi illustrerar prestandamått på ett sätt som underlättar identifieringen av onormala beteenden eller prestandaproblem. Vi demonstrerar vår strategi för I/O-spår som samlats in från befintliga system på olika skalor.
Sigovan m.fl. REF presenterade också en visuell nätverksanalysmetod för spårdata från stora parallella I/O-system.
A Visual Network Analysis Method for Large-Scale Parallel I/O Systems
{'venue': '2013 IEEE 27th International Symposium on Parallel and Distributed Processing', 'journal': '2013 IEEE 27th International Symposium on Parallel and Distributed Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}