Abstract-Emerging storskaliga system har många noder med flera processorer per nod och flera kärnor per processor. Dessa system kräver effektiv uppgiftsfördelning mellan kärnor, processorer och noder för att uppnå höga nivåer av prestanda och utnyttjande. Nuvarande schemaläggningsstrategier distribuerar uppgifter mellan kärnor enligt en rad tillgängliga kärnor, men ignorerar utförandet tid och energi konsekvenserna av uppgiften aggregering (dvs. gruppera flera uppgifter inom samma nod eller samma multicore processor). Aktivitetsaggregation kan spara betydande energi samtidigt upprätthålla eller till och med förbättra prestanda. Att välja en effektiv aktivitetsaggregation blir dock svårare när kärnantalet och alternativen för aktivitetsplacering ökar. Vi presenterar ett ramverk för att förutsäga prestandaeffekten av uppgiften aggregering i både beräknings- och kommunikationsfaser och dess inverkan i termer av genomförandetid och energi av MPI-program. Våra resultat för NPB 3.2 MPI-riktmärkessviten visar att vårt ramverk ger exakta förutsägelser som leder till betydande energibesparing genom aggregering (64,87 % i genomsnitt och upp till 70,03 %) med tolerabel prestandaförlust (under 5 %).
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I REF föreslås en ram för att förutsäga energi- och prestandaeffekterna av aktivitetsaggregation för MPI som är medveten om effekt.
Power-aware MPI task aggregation prediction for high-end computing systems
{'venue': '2010 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing (IPDPS)', 'journal': '2010 IEEE International Symposium on Parallel & Distributed Processing (IPDPS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}