Infiniband集群MPI作业优化：通信性能提升策略

"这篇论文研究了如何通过通信优化来提升Infiniband集群中MPI作业的性能，特别是解决了因通信冲突导致的性能下降问题。研究团队从系统管理角度提出了一种改变进程映射的MPI作业加载策略，设计了通信性能损失系数（CPLR）作为评估指标，并利用模拟退火算法来寻找最佳的加载方案。实验证明，这种方法能有效提升MPI程序的通信性能。" 在高性能计算领域，Infiniband因其高速低延迟的特性，常被用作集群计算的通信网络。然而，当多个MPI（Message Passing Interface）程序在同一集群中运行时，可能会出现通信冲突，导致性能下降。论文的核心是解决这一问题，以提高整体计算效率。 作者们提出了一种新的MPI作业加载策略，其核心是通过调整进程映射，避免通信路径上的冲突，从而优化应用程序的通信性能。他们定义了通信性能损失系数（CPLR）这一度量标准，用于衡量不同加载方案下的通信效率损失。CPLR指标考虑了进程间的通信强度和通信延迟等因素，能够全面反映作业加载对通信性能的影响。 为了找到最优的作业加载方案，研究团队引入了模拟退火算法。这是一种启发式搜索算法，能够在大量可能的解决方案中找到接近全局最优解的结果。通过模拟退火算法，可以系统地探索不同的进程映射，减少通信冲突，提高MPI程序的执行效率。 实验结果显示，应用优化后的MPI作业加载方案，能够显著改善通信性能，从而提升整个集群的计算能力。这一研究成果对于Infiniband集群的管理和优化具有重要意义，尤其对于依赖高效通信的科学计算和大数据处理任务。 关键词：高性能计算机，Infiniband，集群，MPI，作业加载，通信优化 论文的贡献在于提供了一种系统级别的解决方案，不仅理论上有价值，而且在实践中也有很大的应用潜力。对于Infiniband集群的管理员和科研人员来说，这种通信优化策略可以作为一种工具，帮助他们在复杂计算环境中提高MPI程序的性能，进而提升整个系统的计算效率。