Vi presenterar en teknik för prestandaanalys som hjälper användare att förstå kommunikationen beteende i deras meddelande passerar program. Vår metod klassificerar automatiskt individuell kommunikationsverksamhet och den avslöjar orsaken till kommunikationsineffektivitet i applikationen. Denna klassificering gör det möjligt för utvecklaren att fokusera snabbt på bovarna av verkligt ineffektivt beteende, snarare än manuellt födosök genom massiva mängder prestandadata. Specifikt spårar vi meddelandeverksamheten för MPI-tillämpningar och klassificerar sedan varje enskild kommunikationshändelse med hjälp av beslutsträdsklassificering, en övervakad inlärningsteknik. Vi utbildar vårt beslutsträd med rnicrobenchmarks som visar både effektiv och ineffektiv cotnmunication. Eftersom vår teknik anpassar sig till målsystemets konfiguration genom dessa mikrobenchmarks kan vi samtidigt automatisera prestandaanalysprocessen och förbättra klassificeringsnoggrannheten. Våra experiment i fyra applikationer visar att vår teknik kan förbättra prestandaanalysens noggrannhet och dramatiskt minska mängden data som användarna måste möta.
Med hjälp av en beslutsträdsklassificering, som utbildas av mikrobenchmarks som visar både effektiv och ineffektiv kommunikation, klassificerar Vetter et al REF automatiskt individuell kommunikationsverksamhet och avslöjar orsaken till kommunikationsineffektivitet i ansökan.
Performance analysis of distributed applications using automatic classification of communication inefficiencies
{'venue': "ICS '00", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}