一种应用软件最优化运行方案的寻找方法技术

本发明专利技术提供一种应用软件最优化运行方案的寻找方法，此方法建立在一种新的应用可扩展性评价模型的基础之上，此方法为高性能计算领域的应用软件提供了一种在大规模并行系统上快速寻找最优化运行方案的方法。通过对应用软件在大规模并行系统上逐渐增多处理器运行数目时的性能测试结果，根据新的应用可扩展性数学模型，判断、继而寻找此规模应用问题基于该平台的最优化运行方案。本发明专利技术的测试方法和可扩展性评价模型简单、易行、实用性强，可适用于高性能计算领域中众多应用软件，可提高应用软件的执行速率和硬件平台的使用率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机应用技术，具体地说是一种高性能计算方面应用软件的性能测 试和性能评估，更具体的说，涉及在大规模并行系统上基于应用软件的固定问题规模，快速 寻找最优化运行方案的方法。
技术介绍
随着数值计算需要解决的问题逐渐复杂和高性能计算机集群技术的迅速发展，如 何在大规模并行系统上高效的运行计算流体力学、生命科学、石油勘探及航空航天等专业 领域的应用软件已成为当前一个重要问题。可扩展性是数值并行计算所重视的一个指标，而通常进行的可扩展性研究集中在 并行算法和并行系统相结合的可扩展性上，它的前提是在问题规模和并行系统规模都各自 增大的前提下，研究系统性能的增减。而对于并行应用软件在固定问题规模的可扩展性讨 论较少，这对于在实际科研问题求解中，更高效率的使用并行系统运行应用软件具有重要眉、ο
技术实现思路
本专利技术主要提供了一种在大规模并行系统上的最优化运行方案的找寻方法，可以 找出应用软件在固定规模问题下的最优化运行方案。本专利技术的一种在大规模并行系统上的最优化运行方案的找寻方法，是按以下方式 实现的，该方法包括以下步骤A、根据经验值设定两个较小的初始处理器运行数目PO和P1，其中PO < P1，运行 软件后得到两个运行时间TP0、TP1 ；计算固定问题规模可扩展性Seal (Pi，Pj)，其数学模型 的推理过程如下由加速比计算公式Spi = Tpi/TPj效率计算公式Epi = Spi/PiX100%推出并行系统在机器规模由Pi扩展到Pj时的固定问题规模可扩展性数学模型 是Seal (Pi，Pj) = EPj/EPi = SPj/Spi XPj/Pi = TPj/Tpi XPj/Pi。B、根据固定问题规模可扩展性数学模型Seal (Pi，Pj) = Tpi/TPj*Pi/Pj，计算判断Pj台处理器相对于Pi台处理器是否具有可扩展性，其中Pi < Pj，均表示处理器运行数 目；C、判断当Scal(Pi，Pj) > Pj/Pi时，则回到步骤A，增加处理器运行数目，以上步 骤循环执行；D、判断当0 < Seal (Pi, Pj)彡Pj/Pi时，则停止测试，Pi即为此规模应用的优化处理器运行数目；可以看出，在本专利技术中的固定规模可扩展性数学模型中有一个非常实用的特性，就是利用比值约分省去了问题的单处理器运行时间，因为当问题规模很大，处理机台数很 多时，根本无法也没有必要在单处理器上进行求解。本专利技术的有益效果是可以快速确定大规模并行系统运行某规模应用问题的最 佳处理机数目，从而提升大规模并行系统的工作效率，满足应用问题求解需求，缩短运行时 间。附图说明附图1为本专利技术方法的步骤流程图。 具体实施例方式参照附图对本专利技术的方法作以下详细的说明；由前述内容可知，本专利技术提供的是一种大规模并行系统上优化运行方案的找寻方 法，其步骤流程图如图1所示，包括如下步骤步骤A 在大规模并行系统上运行固定规模应用软件，根据经验值设定两个较小 的初始处理器运行数目PO和P1，其中PO <P1，运行软件后得到两个运行时间TP0、TP1 ；步骤B 将ΤΡ0、TPl带入本专利技术中的可扩展性数学模型Seal (Pi，Pj) =Tpi/ TPj*Pi/Pj中，计算并判断在此应用规模下Pj台处理器相对于Pi台处理器是否具有可扩展 性，具体判断情况分为 若Seal (Pi，Pj) > 1，则Pj台处理器相对于Pi台处理器是超线性可扩展的； 若Seal (Pi，Pj) = 1，则Pj台处理器相对于Pi台处理器是线性可扩展的； 若Pj/Pi < Seal (Pi, Pj) < 1，则Pj台处理器相对于Pi台处理器是次线性可 扩展的； 若0 < Seal (Pi, Pj) ( Pj/Pi，则Pj台处理器相对于Pi台处理器是不可扩展 的；步骤C:判断当Seal (Pi，Pj) > Pj/Pi时，即当前的机器规模还可进行扩展，则增 大处理器运行数目返回步骤A、B进行循环寻找判断；直到0<Scal(Pi，Pj) < Pj/Pi时， 即当前规模的应用问题为相对不可扩展的情况，则可判定Pi即为此规模应用的最优化处 理器运行数目。综上所述，依照本专利技术中的大规模并行系统上最优化运行方案的找寻方法，可以 快速确定固定规模应用问题的最优化处理器运行数目，提升大规模并行系统的工作效率， 满足应用问题求解需求，缩短运行时间。这是一种简单、易行又非常实用的方案确定方法， 在高性能计算领域的应用软件中具有广泛的应用范围和很高的应用价值。权利要求，其特征在于，利用固定问题规模可扩展性数学模型，寻找在大规模并行系统上应用软件的最优化运行方案，寻找步骤如下A、根据经验值设定两个较小的初始处理器运行数目P0和P1，其中P0＜P1，运行软件后得到两个运行时间TP0、TP1；B、根据固定问题规模可扩展性数学模型Scal(Pi，Pj)＝Tpi/TPj*Pi/Pj，计算判断Pj台处理器相对于Pi台处理器是否具有可扩展性，其中Pi＜Pj，均表示处理器运行数目，固定问题规模可扩展性数学模型Scal(Pi，Pj)是评价在机器规模由Pi扩展到Pj时并行系统的可扩展性，Scal(Pi，Pj)的数学模型推理过程如下设并行系统的加速比模型为Spi＝T1/Ti，同设效率模型为Epi＝Spi/Pi×100％，则并行系统在机器规模由Pi扩展到Pj时的固定问题规模可扩展性为Scal(Pi，Pj)＝EPj/EPi＝SPj/Spi×Pj/Pi＝TPj/Tpi×Pj/Pi；C、判断当Scal(Pi，Pj)＞Pj/Pi时，则回到步骤A，增加处理器运行数目，以上步骤循环执行；D、判断当0＜Scal(Pi，Pj)≤Pj/Pi时，则停止测试，Pi即为此规模应用的优化处理器运行数目。2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，在所述步骤C步骤和D步骤中，根据 Scal(Pi,PJ)值的大小判断是否返还到循环体A、B当中，直到0 < SCal(Pi,Pj) ( P/P,时，停止 循环，此时即确定优化处理器运行数目P”全文摘要本专利技术提供，此方法建立在一种新的应用可扩展性评价模型的基础之上，此方法为高性能计算领域的应用软件提供了一种在大规模并行系统上快速寻找最优化运行方案的方法。通过对应用软件在大规模并行系统上逐渐增多处理器运行数目时的性能测试结果，根据新的应用可扩展性数学模型，判断、继而寻找此规模应用问题基于该平台的最优化运行方案。本专利技术的测试方法和可扩展性评价模型简单、易行、实用性强，可适用于高性能计算领域中众多应用软件，可提高应用软件的执行速率和硬件平台的使用率。文档编号G06F9/50GK101894046SQ200910017340公开日2010年11月24日 申请日期2009年7月27日 优先权日2009年7月27日专利技术者吕文静, 马超 申请人:浪潮电子信息产业股份有限公司本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种应用软件最优化运行方案的寻找方法，其特征在于，利用固定问题规模可扩展性数学模型，寻找在大规模并行系统上应用软件的最优化运行方案，寻找步骤如下：Ａ、根据经验值设定两个较小的初始处理器运行数目Ｐ↓［０］和Ｐ↓［１］，其中Ｐ↓［０］＜Ｐ↓［１］，运行软件后得到两个运行时间Ｔ↓［Ｐ０］、Ｔ↓［Ｐ１］；Ｂ、根据固定问题规模可扩展性数学模型Ｓｃａｌ↓［（Ｐｉ，Ｐｊ）］＝Ｔ↓［ｐｉ］／Ｔ↓［Ｐｊ］＊Ｐ↓［ｉ］／Ｐ↓［ｊ］，计算判断Ｐ↓［ｊ］台处理器相对于Ｐ↓［ｉ］台处理器是否具有可扩展性，其中Ｐ↓［ｉ］＜Ｐ↓［ｊ］，均表示处理器运行数目，固定问题规模可扩展性数学模型Ｓｃａｌ↓［（Ｐｉ，Ｐｊ）］是评价在机器规模由Ｐ↓［ｉ］扩展到Ｐ↓［ｊ］时并行系统的可扩展性，Ｓｃａｌ↓［（Ｐｉ，Ｐｊ）］的数学模型推理过程如下：设并行系统的加速比模型为Ｓ↓［ｐｉ］＝Ｔ↓［１］／Ｔ↓［ｉ］，同设效率模型为Ｅ↓［ｐｉ］＝Ｓ↓［ｐｉ］／Ｐ↓［ｉ］×１００％，则并行系统在机器规模由Ｐ↓［ｉ］扩展到Ｐ↓［ｊ］时的固定问题规模可扩展性为：Ｓｃａｌ↓［（Ｐｉ，Ｐｊ）］＝Ｅ↓［Ｐｊ］／Ｅ↓［Ｐｉ］＝Ｓ↓［Ｐｊ］／Ｓ↓［ｐｉ］×Ｐ↓［ｊ］／Ｐ↓［ｉ］＝Ｔ↓［Ｐｊ］／Ｔ↓［ｐｉ］×Ｐ↓［ｊ］／Ｐ↓［ｉ］；Ｃ、判断当Ｓｃａｌ↓［（Ｐｉ，Ｐｊ）］＞Ｐ↓［ｊ］／Ｐ↓［ｉ］时，则回到步骤Ａ，增加处理器运行数目，以上步骤循环执行；Ｄ、判断当０＜Ｓｃａｌ↓［（Ｐｉ，Ｐｊ）］≤Ｐ↓［ｊ］／Ｐ↓［ｉ］时，则停止测试，Ｐ↓［ｉ］即为此规模应用的优化处理器运行数目。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：吕文静，马超，
申请(专利权)人：浪潮电子信息产业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：88[中国|济南]