基于方差检验的并行负载抖动检测

负载抖动是影响负载模型准确性和代表性的关键因素。本文通过两个负载抖动例子给出负载抖动的定义，研究了抖动日志对负载模型的影响情况，提出了一种通过分析总资源向量和最大资源向量的方差检测负载抖动的算法，研究时间刻度参数△t对算法的影响情况，并给出了其较合理的取值范围。     

一个面向I/O密集型并行应用的性能模型

近几年,性能模型作为一种新的并行系统性能分析方法,得到学术界和工业界的广泛重视.给出了一个开放式性能模型框架结构PMPS(n)并实现了该框架下的一个面向I/O密集型并行应用模型PMPS(3),使用该模型分析了各种NPB程序在PⅣ机群系统上的性能.实验结果表明,对存储密集型应用,PMPS(3)模型与PERC模型预测结果相当;对I/O密集型应用性能的预测,PMPS(3)模型优于PERC模型.进一步分析发现,应用的数据相关、控制相关和操作重叠会影响模型预测结果.实验结果还说明了PMPS(n)性能模型具有很好的扩展性.     

基于系统抽样的并行程序性能特征分析方法及其实现

程序性能特征分析是理解程序行为的基础,对识别程序性能瓶颈、了解软硬件资源利用状况具有重要作用.特别在大规模并行系统的性能评价中,受时间和空间的约束无法分析完整应用性能特征.一个有效的方法是通过抽样的方法分析应用程序部分代码的性能特征,以此代表完整应用的性能特征.分析了Profiler程序负载来源,提出了基于抽样的程序性能特征分析方法,并基于该方法实现了性能特征分析器SamplePro.与其他方法比较,基于系统抽样的程序性能特征方法在最小样本容量下得到最优的分析结果,仅需抽样分析1%～3%的程序指令就能实现小于3%的分析误差.     

PMPS：一个并行系统性能模型

传统的性能评价方法已经无法满足规模不断扩大的并行系统性能分析的要求。近几年来，新的性能评价方法--性能模型得到了广泛的研究。本文通过对现有模型的研究，提出一个开放式性能模型（PMPS），并研究了实现该模型的关键技术。     

DoubleP:一个有效的节点关键性能因素发现与聚类方法

随着处理器设计复杂性的提高,影响处理器节点性能的因素也越来越多.受资源(时间和空间)的限制,很难采集并分析所有影响性能因素的应用特征参数和机器性能轮廓参数.如何在众多的性能参数中提取影响性能的关键因素,成为并行系统节点性能评价中首先要解决的问题.提出了一个有效的DoubleP性能因素发现与聚类方法,该方法将众多复杂的性能因素聚焦到几个性能主成份上,明确了分析对象.通过DoubleP方法的分析,发现了14个影响处理器节点性能的关键因素和4个性能主成份.     

BOIN:一种新型无缓存高性能计算机光互连网络

 现有的高性能计算机光互连网络大都需要对数据报文进行光-电-光转换并缓存,或者需要预先申请并建立从源节点到目的节点的光链路,这在一定程度上限制了网络性能.提出了一种既不需要对光数据报文进行缓存排队,也不需要预先申请并建立光链路的新型的光互连网络结构BOIN.给出了BOIN网络上的无死锁和无活锁路由算法,推导出BOIN网络中数据传输的延时上界,并通过模拟实验对比了BOIN网络与其它两种典型的网络的性能.实验结果表明,BOIN光互连网络具有良好的延时和吞吐率特性,能够很好地满足高性能计算机系统的要求.     

一种新的处理器间光互连网络

随着计算机系统对互连网络性能需求的提高,传统的电互连技术出现了许多无法克服的问题,光互连技术应运而生。本文设计了一种新的基于高速光开关的处理器间光互连结构——PIBOS,并在此基础上提出了单级PIBOS和多级PIBOS中的链路仲裁和路由算法。模拟结果表明,采用PIBOS互连结构,减少了数据传输过程中的光电转换操作,提高了网络的吞吐率,降低了系统延时,并很好地实现了互连系统的扩展。     

无缓冲光互连网络的延时性能分析及优化

针对当前高性能计算机光互连网络中光缓冲不易实现的问题,提出一种无缓冲的光互连网络结构BOIN,在对网络结构进行建模和分析的基础上,研究网络的传输延时随不同输入负载和网络规模而变化的规律,给出在一定互连总规模和输入负载下,网络延时达到最小值时网络拓扑结构所必须满足的条件。模拟实验证明了该结果的正确性。