[发明专利]一种面向多核架构的任务监测、跟踪及识别方法

说明书

本发明提供了面向多核架构的任务监测、跟踪及识别方法，包括如下步骤：（1）建立任务监测模型Task Monitoring Model,TMM，TMM模型包括：（1‑1）面向任务模式的运行时模型；（1‑2）任务监测机制；以及（1‑3）采用关系描述图的方式将任务运行及关联信息进行展示，从而自动识别；（2）将任务监测模型应用于多核编程模型中，实现基于包装库技术的监测跟踪方法，包括：分析GCC OpenMP运行时库的任务执行机制；基于模拟调度的OpenMP任务监测机制；以及基于附加信息的OpenMP任务监测机制。此方法使性能工具可以监测新增加的执行维度，即任务，为性能分析人员提供必要的性能信息从而识别程序行为，发现性能瓶颈，进而优化程序，提高运行效率。

技术领域

本发明涉及一种信息技术领域的性能监测分析领域，特别是涉及一种面向多核架构的任务监测、跟踪及识别方法。

背景技术

随着信息技术的飞速发展，计算机已经由传统的单一结构转变为多核异构组成的混合结构，软、硬件都发生着巨大的变化。然而，当前多核计算的基本单元是线程，通过线程来完成并行的计算任务，线程的创建和销毁所产生的开销较大，程序实现结构单调，不够灵活，既不能适应不规则结构的应用需求，又无法充分利用多核架构的计算资源。传统并行计算的应用范围主要是规则结构程序的运算，而应用多样化需求的发展趋势，造成不规则和动态结构(比如递归)的需求日益增大。这些应用也希望充分利用多核结构的并发操作带来性能上的飞跃。多核时代需要的是应用范围更为广阔、更易编程且效率更高的并行编程模型。在这种背景下，出现了任务模式，任务模式的出现扩展了并行编程的处理范围，增强了多核并行处理的效率，多核CPU架构同时成为了当前混合结构的主体部分。为了更有效地管理CPU核间的并行性和竞争，充分利用计算资源，扩展应用范围，任务计算模式应运而生。任务模式的出现，对性能监测分析技术的发展提出了新的挑战，主要表现为传统的监测、跟踪和识别方法无法适应任务特殊的执行行为。任务的行为主要可分为两个部分，一个是任务的创建，另一个则是任务的执行。这两个部分可能执行于不同的维度，即时间和空间。也就是说，它们根据运行时环境的需求，可以不是连续的，可以在不同的空间(空间在这里指运行任务的线程，即处于不同线程)和时间分别运行。另外，任务结构可以互相嵌套，但嵌套的任务之间不存在包含的关系。这些都与传统程序代码块(函数)的运行机理完全不同，必须对现有的性能监测、跟踪及识别技术加以修改，才可以准确地对并行程序进行监测。另外，性能监测虽然是程序优化的必要过程，但并不是程序运行的基本组成，对源码、编译器和运行时系统的改变本质上都是对正常运行流程的破坏。况且在很多情况下，无法获得应用程序源码，改变编译器和运行时系统也是不允许的，现有技术存在如下不足：

(1)现有技术大部分研究的监测方法都是使用源码直接插桩或采样的方法，这些监测机制由于其自身的不足，影响测量的应用范围和结果的准确性；

(2)系统对于任务的监测，通常是在原有监测对象的基础上，重点关注任务的创建和执行操作，而常常忽略了任务之间复杂的父子或约束依赖关系，性能信息的表现方式单一，通常在原有描述图中增加任务的元素，缺乏任务行为和关系的详细表达，而这些对于深入理解程序和任务行为有着重要的作用；

(3)缺乏专门针对多核任务模式并适用于多数编译环境和运行时系统的监测方法，而这些监测方法对性能监测的研究起到指导性作用。

发明内容

为了解决这些问题，本发明提出了一种面向多核架构的任务监测、跟踪及识别方法，此方法使性能工具可以监测新增加的执行维度，即任务，为性能分析人员提供必要的性能信息从而识别程序行为，发现性能瓶颈，进而优化程序，提高运行效率。

本发明的目的在于提供一种面向多核架构的任务监测、跟踪及识别方法，包括如下步骤：

(1)建立任务监测模型(Task Monitoring Model,TMM)；

(2)将任务监测模型应用于多核编程模型中，实现基于包装库技术的监测跟踪方法。