Abstract-Applications måste skala väl för att effektivt utnyttja dagens klass av petaskala datorer, som innehåller hundratusentals processorkärnor. Ineffektivitet som inte ens förekommer i småskaliga avrättningar kan bli stora flaskhalsar i storskaliga avrättningar. Eftersom skalningsproblem ofta är svåra att diagnostisera finns det ett kritiskt behov av skalbara verktyg som vägleder forskare till grundorsakerna till skalningsproblem. Lastobalans är ett av de vanligaste skalningsproblemen. För att ge användbar insikt i lastobalans, presenterar vi parallellanalystekniker efter slakt för att identifiera och kvantifiera belastningsobalans i samband med anropsvägar profiler av parallella program. Vi visar hur man kan identifiera belastningsobalans i sitt statiska och dynamiska sammanhang genom att endast använda asynkron profilering av anropsvägar för att lokalisera kodregioner som ansvarar för kommunikation i SPMD-utföranden. Vi beskriver implementeringen av dessa tekniker inom HPCTOOLKIT.
I HPCToolkit, Tallent et al. REF analyserar profiler av parallella utföranden för att lokalisera lastobalans.
Scalable Identification of Load Imbalance in Parallel Executions Using Call Path Profiles
{'venue': '2010 ACM/IEEE International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis', 'journal': '2010 ACM/IEEE International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}