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年，Profile预测的研究将主要集中在函数调用次数预测的应用上。我们还改进了缓存未命中计数预测方法。下面介绍每项研究的内容。关于函数调用次数的预测，我们分析了与现有性能建模工具（Extra-P）相关的多个文档（其中一些是在本研究项目采用后发布的），发现该方法对于性能是有效的事实证明，它也可以应用于预测。因此，当我们比较使用Extra-P和去年开发的方法预测函数调用次数的准确性时，我们发现Extra-P具有更高的预测精度。因此，我们停止了预测函数调用次数的方法的开发，并研究了预测函数调用次数的应用。作为一种应用，我们通过实验证实，当使用预测的函数调用次数时，函数执行时间预测的准确性会得到提高。当我们将 Extra-P 的预测精度与去年开发的用于预测缓存未命中次数的方法进行比较时，我们确认去年开发的方法具有更高的预测精度。因此，我们继续致力于改进目前开发的预测方法，并在将该方法的应用范围从L1D缓存扩展到L2缓存和L3缓存时进行评估实验。结果，证实了所提出的方法在预测L2高速缓存中的未命中次数方面表现出足够高的准确度，但是证实了在预测L3高速缓存中的未命中次数方面预测准确度显着恶化。我们认为，该方法在预测 L3 缓存未命中次数方面的预测精度较低，是因为该方法的模型不包含与架构相关的参数，例如缓存大小。我们计划研究该模型。

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

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

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

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