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An Effective Execution Time Approximation Method for Parallel Computing

机译：一种有效的并行计算执行时间近似方法

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In performance modeling of parallel synchronous iterative applications, the longest individual execution time among parallel processors determines the iteration time and often must be estimated for performance analysis. This involves the mean maximum calculation which has been a challenge in computer modeling for a long time. For large systems, numerical methods are not suitable because of heavy computation requirements and inaccuracy caused by rounding. On the other hand, previous approximation methods face challenges of accuracy and generality, especially for heterogeneous computing environments. This paper presents an interesting property of extreme values to enable Effective Mean Maximum Approximation (EMMA). Compared to previous mean maximum execution time approximation methods, this method is more accurate and general to different computational environments.
机译：在并行同步迭代应用程序的性能建模中，并行处理器中最长的单个执行时间决定了迭代时间，通常必须对其进行估算以进行性能分析。这涉及平均最大值计算，长期以来一直是计算机建模中的一个挑战。对于大型系统，由于大量的计算需求和舍入导致的不准确性，因此不适合使用数值方法。另一方面，以前的近似方法面临准确性和通用性的挑战，特别是对于异构计算环境。本文介绍了一个有趣的极值属性，以启用有效平均最大逼近（EMMA）。与以前的平均最大执行时间近似方法相比，该方法更加准确，并且适​​用于不同的计算环境。

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