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Parallel Application Signature for Performance Analysis and Prediction

机译：并行应用程序签名进行性能分析和预测

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Predicting the performance of parallel scientific applications is becoming increasingly complex. Our goal was to characterize the behavior of message-passing applications on different target machines. To achieve this goal, we developed a method called parallel application signature for performance prediction (PAS2P), which strives to describe an application based on its behavior. Based on the application’s message-passing activity, we identified and extracted representative phases, with which we created a parallel application signature that enabled us to predict the application’s performance. We experimented with using different scientific applications on different clusters. We were able to predict execution times with an average accuracy greater than 97 percent.
机译：预测并行科学应用程序的性能变得越来越复杂。我们的目标是表征消息传递应用程序在不同目标计算机上的行为。为了实现此目标，我们开发了一种称为性能预测的并行应用程序签名（PAS2P）的方法，该方法力求根据其行为来描述应用程序。根据应用程序的消息传递活动，我们确定并提取了代表性的阶段，并以此创建了并行的应用程序签名，使我们能够预测应用程序的性能。我们尝试在不同的集群上使用不同的科学应用程序。我们能够以平均97％以上的平均准确度预测执行时间。

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