Prestandaprognoser över plattformar blir allt viktigare eftersom utvecklare kan välja mellan många olika utförandeplattformar. Den största utmaningen återstår att göra exakta förutsägelser till en låg kostnad för olika arkitekturer. I detta dokument härleder vi en prisvärd metod som närmar sig plattformsoberoende prestandaöversättning baserat på relativ prestanda mellan två plattformar. Vi hävdar att relativ prestanda kan observeras utan att köra en parallell tillämpning i sin helhet. Vi visar att det räcker att observera mycket korta partiella utföranden av en ansökan eftersom de flesta parallella koder är iterativa och beter sig förutsägbart efter en minimal startperiod. Detta nya förutsägelsesätt är observationsbaserat. Det kräver inte programmodellering, kodanalys eller arkitektonisk simulering. Våra prestandaresultat med hjälp av verkliga plattformar och produktionskoder visar att förutsägelser som härrör från partiella utföranden kan ge hög noggrannhet till en låg kostnad. Vi bedömer också begränsningarna i vår modell och identifierar framtida forskningsinriktningar på observationsbaserade resultatprognoser.
Yang m.fl. REF utvecklar plattformsoberoende prestandaöversättning baserat på relativ prestanda mellan målplattformarna, och de gör det utan programmodellering, kodanalys eller arkitektonisk simulering.
Cross-Platform Performance Prediction of Parallel Applications Using Partial Execution
{'venue': "ACM/IEEE SC 2005 Conference (SC'05)", 'journal': "ACM/IEEE SC 2005 Conference (SC'05)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}