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并行作业特征分析是负载分析的重要基础。作业记账日志是开展作业特征分析的重要数据源。由于作业记账日志中没有记录应用名称,现有工具无法按应用名称开展作业特征分析。提出基于关键字模糊匹配的作业记账日志标记方法,设计通用的作业数据模型和柔性可扩展软件架构,集成实现并行作业特征分析工具JobCAT。通过某超级计算机系统百万量级作业记账日志数据测试验证,JobCAT的作业记账日志标记率大于95%。JobCAT支持7个插件、29项统计报表,可一键生成应用的作业特征分析报告,对负载分析研究具有实用价值。 相似文献
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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。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 min缩短到了5 s。 相似文献
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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
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