大规模并行应用Profile性能数据可视化分析的研究与实现

1144766066 · 发表于 2022-4-18 14:36:13

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随着并行计算技术的不断发展和广泛应用，并行程序性能可视化分析已经成为开发高效并行程序，充分发挥高性能计算机效能的一种重要辅助手段。而随着并行程序规模的不断扩大，对于每次的测量，必将产生大规模的性能数据。采用何种方式来处理和显示这些数据，才能有效辅助用户了解程序执行行为，发现性能瓶颈，明确优化方向是一个难点题目。本文针对并行程序运行过程中产生的轮廓（Profile）性能数据，采用函数分组、聚类、统计等方法来处理大规模数据，并提供2D和3D两种类型的可视化方式展现这些性能数据，从而为用户提供一个易用的、有效的性能分析工具。论文的主要工作如下：1) 研究并总结了国内外主流的性能分析工具，指出了它们在千万亿次计算环境下面临的数据规模大、分析困难的题目，从分层的角度给出了Profile性能数据可视化分析系统的系统框架。2) 针对直接可视化大规模性能数据带来的分析复杂性和不便性题目，给出了一种基于函数特征分组和K值优化聚类相结合的方法处理这些数据，并将聚类结果以堆栈条形图和树形结构的形式展示给用户，降低了分析复杂性，为用户进行性能分析提供了较好的支持。3) 给出了一种基于函数分组的负载平衡三维可视化分析方法。该方法将函数分为不同的组，并以三维柱状图的形式展示各组数据。通过对不同组数据的可视化分析，能够帮助用户判断程序负载是否平衡，以及定位负载不平衡的位置。4) 设计并实现了一个具有2D和3D多种视图功能的性能数据可视化分析原型系统，并以两个并行程序为实例，验证了系统的可用性和有效性。关键词：并行应用，大规模数据，函数分组，K值优化聚类，性能数据可视化

大规模并行应用Profile性能数据可视化分析的研究与实现

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