支持编译器的性能调优方法

摘要

我们已经开发了一个基于健壮的、现有的开源软件的环境，用于调优使用MPI、OpenMP或两者编写的应用程序。这项工作集成了OpenUH编译器和一些流行的性能工具，其目标是通过提供自动化的、可伸缩的性能度量和优化系统来提高用户的生产力。在本文中，我们将描述我们的环境，展示这些互补工具如何协同工作，并说明通过利用它们各自的优势和组合的交互可能产生的协同作用。我们还提供了该环境支持的性能调优方法。在这种情况下使用编译器技术的好处之一是，它可以指导性能度量以不同粒度级别捕获事件，并帮助评估它们的重要性，我们已经证明这可以显著减少度量开销。当试图理解性能结果时，编译器也可以提供帮助:它可以提供有关代码如何翻译以及是否应用了优化的信息。我们的方法结合应用程序的两个性能视图来发现瓶颈。第一个是高层视图，重点关注OpenMP/MPI性能问题，如同步成本和负载失衡;第二个是低级视图，重点关注硬件计数器分析和评估代码效率的派生指标。我们的实验表明，我们的方法可以显著地将概要分析和跟踪的开销降低到可接受的水平，并限制应用程序使用选定的硬件计数器运行的次数。 In this paper, we demonstrate the workings of this methodology by illustrating its use with selected NAS Parallel Benchmarks and a cloud resolving code.

科学的规划

大规模编程工具和环境

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