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万亿次机群系统高性能应用软件运行现状分析 被引量:2

State-of-art Analysis of High Performance Application Software on Domestic Tera-scale Linux Cluster System
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摘要 通过调用PAPI(PerformanceApplicationProgrammingInterface)接口函数[6]对2004年3月~4月之间运行在国家应用“973”计划项目LSSC-II万亿次机群系统上部分应用程序进行了跟踪,收集到了大量宝贵的性能数据。依据这些性能数据信息,对我国当前高性能软件的运行情况给出了初步分析。分析结果表明,目前大部分应用程序性能都处于较低水平,并行程序使用处理器的数目范围一般为1~64个,处理器平均效率低于10%,平均性能低于300Mflops。 All the programs running on the first national “973” LSSC-Ⅱ tera-scale Linux cluster system from March to April in 2004 through calling PAPI(performance application programming interface)functions have been tailed after, and lots of important performance data are gathered. This paper presents a primary analysis to high performance application in nowadays in China. The analysis shows that the real performance level of many high performance software is still very low. The amount of CPU used by parallel programs is between 1 and 64. The average efficiency of application is lower than 10%. The average performance of CPU is lower than 300Mflops.
出处 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第22期81-83,共3页 Computer Engineering
基金 国家自然科学基金资助项目(60303020) 国家重点基础研究发展计划基金资助项目(G1999032805 2005CB321702) 国家"863"计划高性能计算机及其核心软件重大专项资助课题"高性能计算机性能测试技术及方法研究"(2004AA104020) 中科院软件所培育资助项目(CXK25628) 北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室开放课题资助项目(2005-05)
关键词 高性能计算 高性能应用软件 性能分析 High performance computing High performance application software Performance analysis
  • 相关文献

参考文献4

  • 1陈国良 算法.并行计算—结构,编程(修订版)[M].北京:高等教育出版社,2004..
  • 2.Lssc—Ⅱ万亿次机群系统进行用户验收[EB/OL].http://lsec.cc.ac.cn/-973/Internal/973jb-8.htm.,2005-09.
  • 3Fahringer T. Estimating and Optimizing Performance for Parallel Programs[J]. Computer, 1995,28(11): 47-56.
  • 4Fahringer T, Zima H. A Static Parameter-based Performance Prediction Tool for Parallel Programs[A]. In: Proc. 7^th ACM Int.Conf. Supercomputing[C], ACM, New York, 1993-07.

同被引文献9

引证文献2

二级引证文献32

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