Модели, методы и средства представления знаний для повышения производительности MPI приложений

• Автор: Дергунов, Антон Владимирович
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Нижний Новгород
• Количество страниц: 156 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ.

1. МОДЕЛИРОВАНИЕ 3IГИЙ

1.1. Системы, основанные на знаниях

1.2. Структура систем, основанных на знаниях.

1.3. Принципы и модели представления знаний

1.4. Продукционная модель представления знаний.

Выводы.

2. АНАЛИЗ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ I ПРИЛОЖЕНИЙ

2.1. Многопроцессорные вычислительные архитектуры и I приложения

2.2. Анализ производительности параллельных программ.

2.3. Методы анализа и измерения производительности параллельных программ.

2.4. Задачи повышения производительности I приложений
2.5. Обзор существующих систем повышения производительности I приложений.
2.5.1. Системы I и .
2.5.2. Система .
2.5.3. Система .
2.5.4. Система .
2.5.5. Система I.
2.5.6. Сравнительный анализ рассмотренных систем.
Выводы.
3. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ ДЛЯ АНАЛИЗА
ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ I ПРИЛОЖЕНИЙ
3.1. Модель I приложения.
3.2. Повышение производительности I приложения.
3.3. Модель проблемы производительности.
3.4. Общая схема работы системы.
3.5. Модель трассировки I приложения
3.5.1. Обучение трассировщика
3.5.2. Модель простого события.
3.5.3. Модель правила трассировки
3.5.4. Язык описания правил трассировки
3.6. Модель анализа производительности I приложения.
3.6.1. Схема выполнения анализа
3.6.2. Модель составного события.
3.6.3. Модель правила конструирования составного события.
3.6.4. Язык описания правил конструирования составного события
3.6.5. Правила выявления проблем производительности
3.6.6. Язык описания правил выявления проблем производительности
3.7. Алгоритмы идентификации проблем производительности.
3.7.1. Алгоритм генерации трассировщика I приложения.
3.7.2. Алгоритм конвертирования правил распознавания проблем производительности в правила I
4. ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА АНАЛИЗА ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ I ПРИЛОЖЕНИЙ.
4.1. Реализация программной системы x
4.1.1. Генератор трассировщика I приложений
4.1.2. Анализатор трассы I приложений
4.2. Состав базы знаний проблем производительности I программ.
4.3. Проблемы производительности I приложений при использовании
двухточечных операций обмена.
4.3.1. Анализ двухточечной модели обмена сообщениями в I.
4.3.2. Правила трассировки функций двухточечных операций обмена
4.3.3. Правила конструирования составного событий двухточечного обмена.
4.3.4. Описание проблемы поздней посылки сообщения
4.3.5. Описание проблемы позднего приема сообщения
4.4. Проблемы производительности I приложений при использовании
коллективных операций обмена сообщениями
4.4.1. Анализ коллективной модели обмена сообщениями
4.4.2. Описание проблемы задержки перед барьерной синхронизацией.
4.4.3. Описание проблемы раннего приема данных при операции от многих к одному
4.4.4. Описание проблемы поздней посылки данных при операции от одного ко многим.
4.4.5. Описание проблемы задержки перед операцией от многих ко многим.
4.5. Проблемы производительности I приложений при использовании
операций удаленного доступа к памяти.
4.5.1. Анализ модели удаленного доступа к памяти.
4.5.2. Описание проблемы задержки при создании окна для удаленного доступа к памяти.
4.5.3. Описание проблемы конкуренции за блокировку окна для удаленного доступа к памяти
4.5.4. Описание проблемы позднего начала периода предоставления доступа к окну.
4.5.5. Описание проблемы раннего завершения периода предоставления доступа к окну.
5. ПРИМЕНЕНИЕ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ I ПРИЛОЖЕНИЙ.
5.1. Общая схема и условия проведения вычислительных экспериментов
5.2. Анализ и повышение производительности программы решения задачи Дирихле методом Якоби
5.3. Анализ и повышение производительности программы решения задачи Дирихле методом ГауссаЗейделя.
5.4. Анализ и повышение производительности программы моделирования сердечной активности
Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Исследовать эффективность разработанных моделей, методов и средств для анализа производительности I приложений. Методы исследования. Работа базируется на методах систем, основанных на знаниях, математической логики, объектноориентированного ирораммирования. Предложена модель проблемы производительности I приложения как совокупности действий I процессов, определенные сочетания которых при определенных условиях могут привести к возникновению идентифицируемой проблемы производительности. Предложены средства идентификации проблем производительности I приложений. Разработаны алгоритм генерации трассировщика I приложения по заданным правилам трассировки действий отдельных проблем производительности и алгоритм конвертирования правил конструирования составных событий и правил выявления проблем производительности в правила ЭС I. Программная система x, реализующая предложенные модели, методы и алгоритмы. База знаний для идентификации десяти типовых проблем производительности I приложений, описанная с использованием предложенных моделей и методов. Результаты исследования эффективности разработанных моделей, методов и средств при анализе производительности I приложений. Результаты диссертационной работы внедрены в ЦНИИ Буревестник, в проведение научных исследований ННГУ и в учебный процесс ННГУ, что подтверждается актами о внедрении. Параллельные вычислительные технологии Москва, , международной конференции Супервычисления и математическое моделирование Саров, , международной конференции Интеллектуальные системы и компьютерные науки Москва, , всероссийской конференции Искусственный интеллект философия, методология, инновации Москва, , всероссийских конференциях Технологии i в теории и практике программирования Нижний Новгород, , семинарах кафедры МО ЭВМ факультета ВМК ННГУ. Нижний Новгород, доклады автора были отмечены дипломами. По теме диссертации опубликовано печатных работ 6, 7, 8, 9, , , , , , , , из них две статьи , в ведущих рецензируемых журналах из списка ВАК. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем работы составляет 6 страниц, включая рисунков и таблиц. Список литературы включает наименований. Система, основанная на знаниях англ. Системы, основанные на знаниях, ориентированы на определенную предметную область. Такие системы могут служить полной заменой человекаэксперта в данной предметной области или же быть интеллектуальным помощником человека, принимающего решения. В последнем случае тот, кто принимает решение, также может быть экспертом, а система может повышать эффективность его работы, выполняя рутинные операции. Рассматриваемые системы предназначены для решения так называемых грудно формализуемых задач , т. Моделирование не столько природы определенной предметной области, сколько механизма мышления эксперта при решении задач данной предметной области. Формирование выводов, основываясь на тех знаниях, которыми располагает система. Знания в системах представлены на некотором специальном языке и содержатся в базе знаний системы. При решении задач используются эвристические и приближенные методы, которые, в отличие от алгоритмических, не всегда гарантируют успех. Системы используют знания, накопленные человекомэкспертом в процессе решения аналогичных проблем. Системы, основанные на знаниях, применяются для решения задач интерпретации, прогноза, диагностики, проектирования, планирования, мониторинга, наладочных работ, оказания помощи при ремонте, обучения и контроля в разнообразных проблемных областях , . В приведен общий обзор и сравнение подходов, применяемых в экспертных системах для анализа производительности компьютерных программ. В системе используются продукционные правила для выявления неэффективных алгоритмов в параллельных программах на основе анализа их исходного кода и формирования рекомендаций по изменению реализованных алгоритмов. В описано использование продукционных правил для выявления причин недостаточной производительности распределенных вебприложений и выдаче рекомендаций по улучшению программы.