Abstrakt. Data seeing i ROMIO lovar att optimera enskilda icke contiguous I/O. Men att göra rätt val och parameterisera dess buffertstorlek i enlighet därmed är icke-triviala uppgifter, eftersom det är svårt att förutsäga den resulterande prestandan. Eftersom många prestandafaktorer inte beaktas genom datasiktning är det ofta inte möjligt att utvinna den optimala prestandan för ett givet åtkomstmönster och system. Dessutom, i Lustre, inställningar som rand storlek och antal servrar är tonfisk, ännu en gång, identifiera regler för datacenter visar sig verkligen utmanande. I detta dokument, vi 1) diskutera begränsningar av data sikting, 2) tillämpa maskininlärning tekniker för att bygga en prestanda prediktor, och 3) lära sig och extrahera bästa praxis för inställningarna från data. Vi använde beslutsträd eftersom dessa modeller kan fånga icke-linjärt beteende, är lätta att förstå och tillåta utvinning av de regler som används. Även om denna inledande forskning är baserad på beslutsträd, med glesa träningsdata, algoritmen kan förutsäga många fall tillräckligt. Jämfört med en standardinställning, kan de beslutsträd som skapas förbättra prestanda avsevärt och vi kan få expertkunskap genom att extrahera regler från det lärda trädet. Genom att tillämpa systemet på en uppsättning experimentella data förbättrades den genomsnittliga genomströmningen med 25-50% av den bästa parametriseringens vinst. Dessutom visar vi på mångsidigheten i detta tillvägagångssätt genom att tillämpa det på porteringssystemet i DKRZ:s nästa generations superdator och diskutera uppnåeliga resultatvinster.
I REF tillämpar författarna till exempel maskininlärningsteknik för att bygga en beslutsträdsbaserad modell för att förutsäga I/O-prestanda i HPC-miljöer.
Predicting Performance of Non-contiguous I/O with Machine Learning
{'venue': 'ISC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}