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近年来，大规模并行场景下的I/O性能越来越受到应用科学家的关注。影响应用I/O性能的关键因素主要有三个层次：包括应用的I/O接口实现、体系结构和文件系统组件的性能以及应用的I/O参数配置。本文从应用I/O配置优化的视角，分析了大规模集群并行I/O的配置调优空间，在此基础上，给出了一套大规模集群并行I/O性能特征测试分析方法，基于该方法，在某国产超级计算集群上开展了一系列I/O测试分析来刻画系统的I/O性能特征，进而指导并行应用程序的I/O配置优化。基于优化后的配置参数，在两类典型的并行I/O场景中，针对某类生产应用程序，8192进程下的重启动数据写操作时间下降了15%，4096核的程序作业加载时间从10分钟缩短到了5s。本文提出的I/O配置调优空间及优化方法，可以推广应用到其它同类系统平台，对于大规模集群上的用户层并行I/O配置调优具有借鉴意义。 相似文献