Performance metrics and auditing framework using application kernels for high‐performance computer systems
Performance metrics and auditing framework using application kernels for high‐performance computer systems
复制标题
使用高性能计算机系统的应用程序内核的性能指标和审核框架
DOI：
10.1002/cpe.2871
复制
发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Laszewski, Gregor
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Furlani, Thomas R.;Jones, Matthew D.;Gallo, Steven M.;Bruno, Andrew E.;Lu, Charng‐Da;Ghadersohi, Amin;Gentner, Ryan J.;Patra, Abani;DeLeon, Robert L.;Laszewski, Gregor
本文介绍了XSEDE随需应变审计，这是一个供高性能计算中心使用的综合审计框架，它提供了有关资源利用率、资源性能以及对学术和研究影响的指标。这个基于角色的框架旨在满足以下目标：（1）为用户社区提供一个工具来管理其分配并优化其资源利用率;（2）为操作人员提供监控和调整资源性能的能力;（3）为管理层提供一个工具来监控资源的利用率，用户群和性能;（4）为用户社区提供一个工具来监控资源的使用情况。（4）提供衡量科学影响的指标。虽然最初专注于XSEDE计划，但XSEDE随需应变可以适应任何高性能计算环境。该框架包括一个计算轻量级的应用程序内核审计系统，利用性能内核来衡量整体系统的性能。这允许连续的资源审计来测量系统性能的所有方面，包括文件系统性能、处理器和内存性能以及网络延迟和带宽。关注科学影响力的数据，如出版物、引用和外部资金，将被包括在内，以帮助量化高性能计算中心在推进研究和学术方面发挥的重要作用。版权所有© 2012约翰威利父子有限公司.
This paper describes XSEDE Metrics on Demand, a comprehensive auditing framework for use by high‐performance computing centers, which provides metrics regarding resource utilization, resource performance, and impact on scholarship and research. This role‐based framework is designed to meet the following objectives: (1) provide the user community with a tool to manage their allocations and optimize their resource utilization; (2) provide operational staff with the ability to monitor and tune resource performance; (3) provide management with a tool to monitor utilization, user base, and performance of resources; and (4) provide metrics to help measure scientific impact. Although initially focused on the XSEDE program, XSEDE Metrics on Demand can be adapted to any high‐performance computing environment. The framework includes a computationally lightweight application kernel auditing system that utilizes performance kernels to measure overall system performance. This allows continuous resource auditing to measure all aspects of system performance including filesystem performance, processor and memory performance, and network latency and bandwidth. Metrics that focus on scientific impact, such as publications, citations and external funding, will be included to help quantify the important role high‐performance computing centers play in advancing research and scholarship. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
登录
查看更多内容
HPC 资源能力和项目使用情况的深入而广泛的指标
DOI：
10.1145/2063348.2063350
发表时间：
2011
期刊：
2011 International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC)
影响因子：
--
作者：
David L. Hart
通讯作者：
David L. Hart
数据仓库性能
DOI：
10.4018/978-1-59140-557-3.ch061
发表时间：
2009
期刊：
Proceedings of the ACM/IEEE SC2004 Conference
影响因子：
--
作者：
Beixin Lin;Yu Hong;Zu
通讯作者：
Zu
美国国防部高性能计算现代化计划的持续系统性能监控
DOI：
10.1145/2063348.2063352
发表时间：
2011
期刊：
2011 International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC)
影响因子：
--
作者：
P. Bennett
通讯作者：
P. Bennett
Inca 测试工具和报告框架
DOI：
10.1109/sc.2004.56
发表时间：
2004
期刊：
Proceedings of the ACM/IEEE SC2004 Conference
影响因子：
--
作者：
Shava Smallen;C. Olschanowsky;Kate Ericson;P. Beckman;J. Schopf
通讯作者：
J. Schopf
测量 TeraGrid：高性能计算联盟的工作负载特征
DOI：
--
发表时间：
2011
期刊：
The international journal of high performance computing applications
影响因子：
--
作者：
David L. Hart
通讯作者：
David L. Hart