一种基于迭代聚类的并行应用性能分析方法

随着超级计算机的发展,其使用到的核心数逐渐达到数十万,而且运行于其上的应用的复杂性也不断加大.因此,开发人员需要对并行应用的性能进行测量,并做出分析,以便对程序源码进行优化,提高程序的执行效率.但是由于核心数的大量增加,对并行程序性能进行测量将得到海量的性能数据,如何处理海量性能数据,以便分析并行程序性能成为一个难点.介绍了一种基于迭代聚类的并行应用性能分析方法,该方法使用数据挖掘的聚类算法处理处理海量性能数据,并可以根据条件迭代执行,确定影响并行程序性能的函数和进程,然后通过贝叶斯信息准则评价聚类结果,以确定迭代聚类的可靠性,最后用实验证明了方法的有效性.