分析PerSyst可扩展HPC监控工具收集的性能属性
分布式、并行与集群计算
2020-09-15 v1
摘要
理解科学应用如何在大型HPC系统上执行，对于HPC数据中心内的资源分配至关重要。本文中，我们描述了如何利用系统性能数据来识别：执行模式、可能的代码优化以及系统监控的改进。我们还确定了采用机器学习技术预测类似科学代码性能的候选对象。
引用
@article{arxiv.2009.06061,
title = {Analyzing Performance Properties Collected by the PerSyst Scalable HPC Monitoring Tool},
author = {David Brayford and Christoph Bernau and Wolfram Hesse and Carla Guillen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.06061},
year = {2020}
}
备注
9 pages, 2017