集群上注入式一次性延迟的传播与衰减：案例研究

由于应用与系统引起的广泛随机扰动，分布式内存应用的基于第一性原理的分析性能建模十分困难。这些扰动（通常称为“噪声”）破坏了人们在构建简单分析模型时通常使用的规律性假设。尽管已有大量工作致力于量化、分类和降低此类影响，但对其性能影响的全面定量理解尚不可得，尤其是对于对并行应用具有全局后果的长延迟。在本工作中，我们研究从模拟和真实消息传递系统上模仿真实应用的合成基准收集的各种轨迹，以精确定位延迟传播背后的机制。我们分析了源自注入延迟的空闲波传播速度相对于应用执行与通信特性的依赖关系，研究此类延迟在噪声水平增加下如何衰减，以及它们如何相互作用。我们还展示了细粒度噪声如何使系统对传播空闲波的不利影响免疫。我们的结果有助于更好地理解分布式内存并行应用中显现的集体现象。