研究论文

PIRA：性能仪表优化自动化

作者:

一月-帕特里克莱尔,

亚力山大休克、和

基督教的比斯科夫作者信息和声明

AI-SEPS 2018：第五届ACM SIGPLAN软件工程和并行计算系统人工智能和经验方法国际研讨会会议记录

2018年11月

页1-10

https://doi.org/10.1145/3281070.3281071

出版:2018年11月6日出版历史

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摘要

在本文中，我们介绍了PIRA——一种用于性能分析的自动仪器优化基础设施。它自动生成初始性能概述度量，并根据记录的运行时信息逐步对其进行优化。这可以帮助性能分析人员完成选择要在后续测量中捕获哪些功能的耗时且主要是手动但机械的任务。PIRA实施了一个现有的聚合策略，该策略通过试探性的方法确定初始概览度量要包含哪些函数。此外，它实现了一种新开发的启发式方法，只在热点区域合并配置文件信息并扩展仪器。该方法在不同的基准上进行了评估，包括SU 2多物理解算器包。PIRA能够生成包含应用程序热点的仪器配置，但与Score-P参考度量相比，产生的开销要少得多。

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Kreutzer公司伊万斯基C莱尔J比肖夫C(2023)面向大规模C++代码的编译器辅助工具选择高性能计算。ISC高性能2022国际研讨会10.1007/978-3-031-23220-6_1(5-19)在线发布日期：2023年1月4日
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AI-SEPS 2018：第五届ACM SIGPLAN软件工程和并行计算系统人工智能和经验方法国际研讨会会议记录

2018年11月

15页

国际标准图书编号：9781450360678

内政部：10.1145/3281070

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穆罕默德S罗森伯格L德莫拉伊斯G格利希B里尔E吕瑟斯H沃尔夫F(2023)通过热点检测和OpenMP开销分析对并行化代码区域进行筛选和排序高性能计算、网络、存储和分析国际会议SC’23研讨会会议记录10.1145/3624062.3624206(1368-1379)在线发布日期：2023年11月12日
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