通过代理应用建模前Exascale级AMR并行I/O工作负载
分布式、并行与集群计算
2023-09-20 v1 性能
摘要
本工作研究通过简单代理应用对自适应网格细化(AMR)模拟的前Exascale级输入/输出(I/O)工作负载进行建模。我们以流体动力学的Sedov算例为基线,在Summit超级计算机上从AMReX Castro框架收集多种规模与网格划分下的数据,以对所形成的代理模型提供充分覆盖。非线性分析数据产生率被量化为一组输入参数的函数,如输出频率、网格尺寸、层级数,以及每个秩、网格层级和模拟时间步的Courant-Friedrichs-Lewy(CFL)条件数。随后应用线性回归建立简单解析模型,将AMReX输入转换为MACSio代理I/O应用参数,从而得到每个时间步数据产生的简单“核”近似。结果表明,采用本方法,MACSio能在Summit超级计算机上以一定置信度模拟实际的AMReX非线性“静态”I/O工作负载。目标是通过轻量级代理应用模型提供对AMR I/O工作负载的初步理解,以便在Exascale系统到来之前辅助自动调优数据管理策略。
引用
@article{arxiv.2206.00108,
title = {Modeling pre-Exascale AMR Parallel I/O Workloads via Proxy Applications},
author = {William F Godoy and Jenna Delozier and Gregory R Watson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.00108},
year = {2023}
}
备注
10 pages, 11 figures, accepted at Seventeenth International Workshop on Automatic Performance Tuning, iWAPT2022, held in conjunction with IEEE IPDPS 2022