Konsekvent växande arkitektonisk komplexitet och maskinskalor gör det allt svårare att skapa exakta prestandamodeller för storskaliga applikationer. Traditionella analytiska modeller är svåra och tidsödande att konstruera och kan ofta inte fånga upp hela systemet och applikationens komplexitet. För att möta dessa utmaningar bygger vi automatiskt modeller baserade på utförandeprover. Vi använder flera lager neurala nätverk, eftersom de kan representera godtyckliga funktioner och hantera bullriga ingångar robust. I detta dokument fokuserar vi på två välkända parallella tillämpningar vars variationer i genomförandetider inte är välbegripliga: SMG 2000, en semicoarsening multigrid lösare, och HPL, en open source implementation av LINPACK. Vi tar ett glest urval av prestandadata på två radikalt olika plattformar över stora, flerdimensionella parameterutrymmen och visar att våra modeller baserade på dessa data kan förutsäga prestanda inom 2% till 7% av den faktiska programtiden.
Maskininlärningsmetoder har använts för att konstruera modeller av övergripande tillämpningstider baserade på glest provade data på flera plattformar för stora flerdimensionella parameterutrymmen REF.
Predicting parallel application performance via machine learning approaches
{'venue': 'HPCN Europe', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}