Detta dokument presenterar en multiprocessor prestanda förutsägelse metod som stöds av experimentella mätningar, som förutsäger tiden för genomförandet av stora program på stora parallella arkitekturer baserat på en liten uppsättning provdata. Vi föreslår en grafmodell för att beskriva programbeteende. För att exakt abstraktera en arkitekturmodell för förutsägelsen erhålls viktiga och implicita arkitekturparametrar genom experiment. Vi fokuserar på prestandaprognoser för program i delade minnes- och dataparallellarkitekturer. Verkliga applikationer implementeras med hjälp av den delade minnesmodellen på KSR-1 och med hjälp av dataparallellmodellen på CM-5 för prestandamätningar och validering av förutsägelser. Vi visar att experimentella mätningar ger starkt stöd för prestandaprognoser på multiprocessorer med implicita kommunikationer och komplexa minnessystem, såsom delade minnes- och dataparallellsystem, medan analytiska tekniker delvis tillämpas i förutsägelsen avsevärt minskar datorsimulering och mättid.
REF förutsäger exekveringstiden för program på parallella arkitekturer.
Semi-Empirical Multiprocessor Performance Predictions
{'venue': 'JOURNAL OF PARALLEL AND DISTRIBUTED COMPUTING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}