Abstract-Network-frågan har en signifikant negativ effekt på prestandan hos parallella applikationer med ökande storlek på parallella maskiner. Maskiner i petascale eran tvingar programutvecklare att kartlägga uppgifter intelligent till jobbpartitioner för att uppnå bästa möjliga prestanda. I detta dokument presenteras en ram för automatisk kartläggning av parallella tillämpningar med regelbundna kommunikationsgrafer till två och tredimensionella nät och torusnät. Detta ramverk kommer att spara mycket arbete från programutvecklare för att generera kartläggningar för sina individuella applikationer. En komponent i ramverket är en processtopologianalysator för att hitta regelbundna mönster och om den hittas, för att bestämma dimensionerna av kommunikationsgrafer av applikationer. Den andra komponenten är en svit av heuristiska tekniker för att kartlägga 2D-objektgaller till 2D- och 3D-processormaskor. Ramen väljer den bästa heuristiska från sviten för ett givet objekt rutnät och processor mesh par baserat på humle-byte metrisk. Vi visar prestandaförbättringar med hjälp av ramverket, för ett 2D Stencil-riktmärke i MPI och väderforsknings- och prognosmodellen som körs på IBM Blue Gene/P. Vi jämför också våra algoritmer med andra som diskuteras i litteraturen.
Flera tekniker för att kartlägga regelbundna kommunikationsgrafer på vanliga topologier utvecklades REF.
Automated mapping of regular communication graphs on mesh interconnects
{'venue': '2010 International Conference on High Performance Computing', 'journal': '2010 International Conference on High Performance Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}