Karaktärisera kommunikationsbeteendet hos storskaliga applikationer är en svår och kostsam uppgift på grund av kod / system komplexitet och långa genomförandetider. Medan många verktyg för att studera detta beteende har utvecklats, dessa metoder antingen aggregerad information på ett förlustigt sätt genom statistik på hög nivå eller producera enorma spårfiler som är svåra att hantera. Vi bidrar med ett tillvägagångssätt som ger order av magnitud mindre, om inte nära-konstant storlek, kommunikationsspår oavsett antalet noder samtidigt som strukturell information bevaras. Vi introducerar intra-och internode kompressionstekniker av MPI händelser som är kapabla att extrahera en applikations kommunikationsstruktur. Vi presenterar vidare en reprismekanism för de spår som genereras av vår strategi och diskuterar resultaten av vårt genomförande för BlueGene/L. Med tanke på denna nya förmåga diskuterar vi dess inverkan på kommunikationsinställningen och därefter. Så vitt vi vet är en sådan koncis representation av MPI spår på ett skalbart sätt i kombination med deterministiska MPI call replay utan något prejudikat. Nyckelord: High-Performance Computing, skalbarhet, Communication Tracing PACS: 07.05.Bx En tidigare version av detta dokument publicerades på IPDPS'07 [20]. Denna tidskriftsversion utökar det tidigare papperet med nya domänspecifika intra- och internode-komprimeringstekniker, en helt omdesignad internode-sammanfogningsalgoritm, nya resultat med en större kodklass som resulterar i nästan konstanta spårstorlekar, en studie för att identifiera tidsstegsslingan och utökat arbete.
Dessutom kan kompressionsteknik ytterligare minska volymen av kommunikationsspår samtidigt som strukturell information bevaras för repris som i ScalaTrace REF.
ScalaTrace: Scalable Compression and Replay of Communication Traces for High Performance Computing ⋆
{'venue': 'J. Parallel Distributed Comput.', 'journal': 'J. Parallel Distributed Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}