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Scalable Event-based Performance Measurement in High-End Environments

机译：高端环境中基于事件的可扩展性能评估

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We are developing a novel performance measurement technique to address the scalability challenges of event-based tracing on high-end computing systems. We collect the information needed to diagnose performance problems that traditionally require traces, but at a greatly reduced data volume. Performance analysts working on today's high-end systems require event-based measurements to correctly identify the root cause of a number of the complex performance problems that arise on these highly parallel systems. These high-end architectures contain tens to hundreds of thousands of processors, pushing application scalability challenges to new heights. Unfortunately, the collection of event-based data presents scalability challenges itself: the added measurement instructions and tool activities perturb the target application; and the large volume of collected data increases tool overhead, and results in data files that are difficult to store and analyze.
机译：我们正在开发一种新颖的性能测量技术，以解决高端计算系统上基于事件的跟踪的可伸缩性挑战。我们收集诊断传统上需要跟踪的性能问题所需的信息，但是大大减少了数据量。在当今的高端系统上工作的性能分析师需要基于事件的度量，以正确识别在这些高度并行的系统上出现的许多复杂的性能问题的根本原因。这些高端架构包含数以万计的处理器，从而将应用程序可扩展性挑战推向新的高度。不幸的是，基于事件的数据的收集本身就带来了可扩展性的挑战：增加的测量指令和工具活动扰乱了目标应用程序；大量的数据增加了工具的开销，并导致数据文件难以存储和分析。

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