Андреев Н.Е. "МЕТОДЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО АНАЛИЗА ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ"

МЕТОДЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО АНАЛИЗА ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ

Согласно отчету Межведомственной комиссии по развитию сверхмощных вычислений США, эффективность современных параллельных систем находится ниже отметки в 10%. Для того, чтобы добиться приемлемой эффективности, разработчики пользуются инструментами поиска и устранения проблем производительности. Большая часть таких инструментов полагаются на пользователя при анализе и интерпретации данных, но есть ряд систем позволяющих в той или иной мере автоматизировать этот процесс и снизить нагрузку на пользователя. Именно таким инструментам и методам, которые они реализуют, посвящена данная статья.
Ключевые слова: параллельное программирование, трассировка, оценка производительности, эффективность, автоматизация, оптимизация.

N.E. Andreev
Automated methods of analyzing parallel applications performance

According to the report of the USA High-end computing revitalization task force (HECRTF) sustained performance of contemporary parallel machines is less than 10%. To gain acceptable parallel performance programmers often use performance analysis instruments. Most of them entirely rely on developer in finding parallel performance problems but some automate this process more or less. This paper is dedicated to such kind of instruments.
Keywords: parallel programming, tracing, performance evaluation, effectiveness, automation, optimization.

Страницы 16 - 25

Прикрепленный файлРазмер
02.pdf676.26 кб