[发明专利]一种数值水池应用特征性能采集和监控系统及其运行方法

说明书

本发明公开了一种数值水池应用特征性能采集和监控系统及其运行方法。所述系统包括数值水池应用特征性能采集和监控系统(100)、应用性能基准线管理模块(101)和应用性能分析报告模块(102)，所述应用性能基准线管理模块(101)和应用性能分析报告模块(102)均将信号传输至数值水池应用特征性能采集和监控系统(100)。本发明统计除监测每次虚拟试验的性能数据之外，同时采集每个作业的执行次数和累计耗费时间，它主要反映的是不同过程运行的时间、各种不同类型的通信花费的时间及执行次数和各处理器节点运行的时间等。

技术领域

本发明属于并行程序信息采集技术领域；具体涉及一种数值水池应用特征性能采集和监控系统及其运行方法。

背景技术

数值水池的基础理论是计算流体力学(CFD)理论，现代计算流体力学所解决的问题越来越复杂，对于计算能力的要求与日俱增，随着计算节点及核数的增加，管理开销、通信开销增加，存储访问争用严重，并行效率下降，并行计算常见的存储墙、并行编程墙，通信墙问题凸现。因此，监测并完善通信效率、通信次数、内存使用率、I/O等和影响性能的指标具有重要的意义。

基于集群的计算是并行计算发展的一种必然趋势，它能有效地凝聚计算资源，形成协同的高性能计算能力，并具有良好的可伸缩性。在集群计算模式下，并行作业的性能监测分析是提高计算效能的一个重要手段，也是并行计算中的一个研究难点，它能够监测复杂并行作业的执行过程，揭示并行作业的执行行为，分析影响执行效率的因素和瓶颈，为改进和优化并行作业提供依据。

现有的并行程序性能分析工具，若按工作方式来分类可以分为监测型和预测型两类。监测型工具通过在程序实际运行时收集性能数据，然后进行统计分析。预测型工具要求建立一个数学模型，用若干参数来表示影响程序性能的因素，然后通过对程序结构进行静态分析，估计这些参数的值，进而预测程序性能。由于这些参数与操作系统、编译器等许多因素有关，因此要建立一个数学模型来预测程序的性能非常困难。若按实现手段来划分，则有事件抽样(event sampling)、硬件事件记录器和软件事件记录器等方法。其中事件抽样方法可以产生最小的数据集，但不便于监测和显示整个程序的执行过程及其细节。如果没有相应硬件监测部件的支持，事件抽样的干扰也会比较大。硬件事件记录器方法虽然对程序执行行为的干扰较少，但它依赖于硬件制造商的设计，不方便用户根据自己的播求进行取舍。软件事件记录器方法是目前广泛使用的一种软件监测方法。具体实现起来有两种方式:一种是使系统软件附带监测功能，另一种是在应用软件中使用软件事件记录器。第一种方案是使操作系统和通讯库等具有监测功能。这对用户是非常方便的，因为可以不必修改程序代码而获得性能数据，然而，这需耍系统软件商的参与，而且不便为用户提供在程序的不同部分开关监控器的简单方法。

发明内容

由于数值水池的核心求解器对于并行计算能力的要求与日俱增，但是一昧的增加核数，会导致通信次数增加，进而达到性能瓶颈，计算效率下降，为了能够设计出与计算规模相匹配的计算资源分配方案，对运算过程中的虚拟试验计算实施监控和性能信息的采集具有十分重要的意义；

针对以上分析，本发明提供了一种数值水池应用特征性能采集和监控技术，统计除监测每次虚拟试验的性能数据之外，同时采集每个作业的执行次数和累计耗费时间，它主要反映的是不同过程运行的时间、各种不同类型的通信花费的时间及执行次数和各处理器节点运行的时间等。

本发明通过以下技术方案实现：

一种数值水池应用特征性能采集和监控系统，所述系统包括数值水池应用特征性能采集和监控系统100、应用性能基准线管理模块101和应用性能分析报告模块102，所述应用性能基准线管理模块101和应用性能分析报告模块102均将信号传输至数值水池应用特征性能采集和监控系统100；