Automatisk felsökning av parallella tillämpningar omfattar två huvudsteg: lokalisering av flaskhalsar i prestandan och upptäckt av deras grundorsaker för optimering av prestandan. Tidigare arbete misslyckas med att lösa denna utmanande fråga på två sätt: för det första, flera tidigare insatser automatisera lokalisering flaskhalsar, men presentera resultat på ett begränsat sätt som endast identifierar prestandaproblem med apriori kunskap; för det andra, flera verktyg tar undersökande eller bekräftande data analys för att automatiskt upptäcka relevanta prestanda datarelationer, men dessa ansträngningar fokuserar inte på att lokalisera prestanda flaskhalsar eller avslöja deras bakomliggande orsaker. Den enkla program och flera data (SPMD) programmering modell används i stor utsträckning för både högpresterande dator och Cloud computing. I detta dokument designar och implementerar vi ett innovativt system, AutoAnalyzer, som automatiserar processen för att felsöka prestandaproblem i SPMD-stil parallella program, inklusive datainsamling, prestanda beteendeanalys, lokalisera flaskhalsar, och avslöja deras grundorsaker. AutoAnalyzer är unik i termer av två funktioner: för det första, utan någon apriori kunskap, det automatiskt lokaliserar flaskhalsar och avslöjar deras grundorsaker för prestandaoptimering; för det andra, det är lätt i fråga om storleken på prestandadata som ska samlas in och analyseras. Våra bidrag är trefaldiga: För det första föreslår vi två effektiva klusteralgoritmer för att undersöka förekomsten av prestandaflaskhalsar som orsakar skillnader i processbeteende eller kodregionbeteende; för det andra presenterar vi två sökalgoritmer för att lokalisera flaskhalsar; för det andra, på grundval av den grova teorin, föreslår vi ett innovativt tillvägagångssätt för att automatiskt avslöja rotorsaker till flaskhalsar; för det tredje, på klustersystemen med två olika konfigurationer använder vi två produktionsapplikationer, skrivna i Fortran 77, och en öppen källkod-MPIBZIP2 (http://compression.ca/mpibzip2/), skrivna i C++, för att verifiera effektiviteten och korrektheten i våra metoder. För tre tillämpningar föreslår vi också ett experimentellt tillvägagångssätt för att undersöka effekterna av olika mätvärden på lokalisering av flaskhalsar.
Liu m.fl. REF utformade och implementerade AutoAnalyzer som automatiserar processen för felsökning av prestandaproblem i SPMD-liknande parallella program, inklusive datainsamling, prestandabeteendeanalys, lokalisering av flaskhalsar och avslöjande av deras grundorsaker.
Automatic Performance Debugging of SPMD-style Parallel Programs
{'venue': 'Journal of Parallel and Distributed Computing (JPDC), March, 2011', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}