Development of Innovative Frameworks for Application Analysis in Post-Peta Scale Systems

开发用于后千万亿级系统应用分析的创新框架

• 批准号: 20H04193
• 负责人: 三輪 忍
• 金额: $ 11.07万
• 依托单位: The University of Electro-Communications
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20H04193/
• 关键词: 高性能計算; 並列プログラム; プロファイリング; トレーシング; プロファイル; トレース; 予測

2022年度はプロファイル予測に関する研究として，主に，関数コール回数予測の応用．ならびに，キャッシュミス回数予測手法の改良を行った．それぞれの研究内容を以下に述べる．関数コール回数予測に関しては，既存の性能モデリングツール（Extra-P）に関する複数の資料（一部の資料は本研究課題の採択後に公開）を分析したところ，この手法は実行時間以外の性能メトリクスの予測にも応用できることがわかった．そこで，Extra-Pと昨年度までに開発した手法を用いた場合で関数コール回数予測の精度比較を行ったところ，Extra-Pの方が予測精度が高いことが判明した．そのため，関数コール回数予測手法の開発を中止し，予測された関数コール回数の応用について検討を行った．応用の1つとして，予測された関数コール回数を用いた場合に関数の実行時間予測精度が向上することを実験的に確認した．キャッシュミス回数予測に関してもExtra-Pと昨年度までに開発にした手法の予測精度を比較したところ，昨年度までに開発した手法の方が高い予測精度を示すことを確認した．そこで，これまでに開発した予測手法の改良に引き続き取り組むとともに，この手法の適用範囲をL1DキャッシュからL2キャッシュとL3キャッシュに拡大した場合の評価実験を行った．その結果，提案手法はL2キャッシュのミス回数予測においては十分高い精度を示すことが確認できたものの，L3キャッシュのミス回数予測においては予測精度が著しく悪化することを確認した．L3キャッシュのミス回数予測において提案手法の予測精度が低いのは，提案手法のモデルではキャッシュサイズ等のアーキテクチャに関するパラメータが含まれていないことが原因と考えており，今後はこれらのパラメータを使用したモデルについて検討する予定である．

2022 - 2023 Research on the Relationship between Data and Prediction An Improved Method for Predicting the Number of Return Signals in the System. The research contents are as follows. For the prediction of the number of calls, a plurality of data related to the existing performance monitor (Extra-P) are analyzed (a portion of the data will be disclosed after the collection of this research topic). This method is also useful for the prediction of performance metrics other than real-time. Therefore, when Extra-P and the methods developed last year were used, we compared the accuracy of several rounds of prediction, and it was clear that Extra-P's methods had high prediction accuracy. The development of the prediction method for the number of cycles is suspended, and the prediction method for the number of cycles is discussed. The accuracy of the prediction of the running time of the relevant number is confirmed when the prediction of the relevant number is used. The prediction accuracy of the method of development in the previous year was compared with that of the method of development in the previous year. The improvement of the prediction method of the open source is based on the evaluation of the application range of the method in L1D and L2 D. As a result, the prediction accuracy of the proposed method is very high, and the prediction accuracy of the proposed method is very low. The proposal method includes the following reasons: 1. The proposal method includes the following reasons: 2. The proposal method includes the following reasons: 3. The proposal method includes the following: 3. The proposal method includes the method includes

项目成果

LULESHを対象とした関数コール回数予測

预测 LULESH 的函数调用次数

• 发表时间: 2022
• 作者: Zhenya Zhang;Deyun Lyu;Paolo Arcaini;Lei Ma;Ichiro Hasuo and Jianjun Zhao;有馬 海人，長谷川 健人，三輪 忍，八巻 隼人，本多 弘樹
• 通讯作者: 有馬 海人，長谷川 健人，三輪 忍，八巻 隼人，本多 弘樹

MPIにおける小規模実行時の通信トレース解析による大規模実行時の通信タイミング予測の評価

使用 MPI 中小规模执行期间的通信跟踪分析来评估大规模执行期间的通信时序预测

• 发表时间: 2021
• 作者: Li Chaoyang;Dong Mianxiong;Li Jian;Xu Gang;Chen Xiubo;Ota Kaoru;岡田 悠希，三輪 忍，八巻 隼人，本多 弘樹
• 通讯作者: 岡田 悠希，三輪 忍，八巻 隼人，本多 弘樹

並列アプリケーションのキャッシュミス数予測の評価

评估并行应用程序的缓存未命中计数预测

• 发表时间: 2023
• 作者: Omachi Kohei;Yamamoto Hiroshi;Kitatsuji Yoshinori;長谷川 健人，有馬 海人，三輪 忍，八巻 隼人，本多 弘樹
• 通讯作者: 長谷川 健人，有馬 海人，三輪 忍，八巻 隼人，本多 弘樹

MPIアプリケーションの関数コール回数予測

预测 MPI 应用程序的函数调用数量

• 发表时间: 2021
• 作者: 有馬 海人，長谷川 健人，三輪 忍，八巻 隼人，本多 弘樹

MPIアプリケーションのキャッシュプロファイル予測

MPI 应用程序的缓存配置文件预测

• 发表时间: 2021
• 作者: 奥嵩史;木村共孝;程俊;内野 佑基，尾崎 克久，荻田 武史;長谷川 健人，有馬 海人，三輪 忍，八巻 隼人，本多 弘樹
• 通讯作者: 長谷川 健人，有馬 海人，三輪 忍，八巻 隼人，本多 弘樹