Abstract För parallella applikationer som körs på high-end computing systems, vilka processer i en applikation får lanseras på vilka bearbetningskärnor vanligtvis bestäms vid applikationens lanseringstid utan någon information om applikationens egenskaper. Eftersom avancerade datorsystem fortsätter att växa i omfattning blir detta tillvägagångssätt allt svårare att uppnå de bästa resultaten. Till exempel, för system som IBM Blue Gene och Cray XT som förlitar sig på platta 3D torus-nätverk, processkommunikation innebär ofta nätverksdelning, även för mycket skalbara applikationer. Detta gör att den övergripande applikationsprestandan i hög grad beror på hur processer kartläggs på nätverket. I detta dokument analyserar vi först effekten av olika processkartläggningar på applikationens prestanda på ett massivt Blue Gene/P-system. Sedan matchar vi denna analys med tillämpningskommunikationsmönster som vi tillåter applikationer att beskriva innan de lanseras. Det underliggande processhanteringssystemet kan använda denna kombinerade information tillsammans med systemets hårdvaruegenskaper för att bestämma den bästa kartläggningen för applikationen. Våra experiment studerar prestandan hos olika kommunikationsmönster, inklusive 2D och 3D närmaste granne kommunikation och strukturerad Cartesian nätkommunikation. Våra studier, som skalar upp till 131.072 kärnor av det största BG/P-systemet i USA (med 80 % av den totala systemstorleken), visar att olika processkartläggningar kan visa betydande skillnader i övergripande prestanda, särskilt i skala. Till exempel visar vi att denna skillnad kan vara så mycket som 30% för P3DFFT och upp till tvåfaldig för HALO. Genom vår föreslagna modell kan dock sådana skillnader i prestanda undvikas så att bästa möjliga prestanda alltid uppnås.
Balaji m.fl. I REF sägs att den varierande kartläggningen av tillämpningen på de storskaliga systemen är en viktig faktor som påverkar den övergripande prestandan.
Mapping communication layouts to network hardware characteristics on massive-scale blue gene systems
{'venue': 'Computer Science - Research and Development', 'journal': 'Computer Science - Research and Development', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}