Kartläggning av uppgifter på torusnät har traditionellt fokuserat på att antingen minska maximal dilatation eller genomsnittligt antal humle per byte för meddelanden i en ansökan. Dessa mätvärden gör förenklade antaganden om orsaken till överbelastning av nätet och ger inte någon exakt korrelation med genomförandetiden. Därför kan dessa mätvärden inte användas för att rimligen förutsäga eller jämföra ansökans prestanda för olika kartläggningar. I detta dokument försöker vi modellera prestandan hos ett program med hjälp av kommunikationsdata, såsom kommunikationsgrafen och nätverkshårdvaruräknare. Vi använder övervakade inlärningsalgoritmer, såsom randomiserade beslutsträd, för att korrelera prestanda med tidigare och nya mätvärden. Vi föreslår nya hybridmått som ger hög korrelation med applikationsprestanda, och kan vara användbara för exakta prestandaprognoser. För tre olika kommunikationsmönster och en produktionsapplikation visar vi ett mycket starkt samband mellan de föreslagna mätvärdena och verkställandetiden för dessa koder.
Författarna i REF använder övervakad inlärningsteknik för att förutsäga prestanda (exekveringstid) för en ansökan om olika kartläggningar som syftar till att minimera kommunikation.
Predicting application performance using supervised learning on communication features
{'venue': "SC '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}