SPMD并行软件性能预测与开发优化技术

"这篇论文是2005年发表在《清华大学学报(自然科学版)》上的一篇关于并行软件性能预测的研究，由尹九阳、方滨兴和张宏莉共同撰写。该研究主要关注如何提高并行软件性能预测的准确性以及开发效率，特别是在单程序多数据流（SPMD）模式下的并行应用软件。作者们提出了一种基于模块化的性能分析预测方法，并详细探讨了计算开销、通信开销和耦合系数的量化计算，以及它们在并行计算机系统中的作用。此外，论文还深入研究了模块设计、模块性能数据建模、模块组合和计算与通信重叠等关键技术对并行软件性能预测和开发效率的影响。实验结果证明，该方法能够有效提升预测准确性，同时优化软件性能和开发效率。" 本文的研究重点在于解决并行软件开发过程中的关键问题，即性能预测的准确性和开发效率。在并行计算环境中，SPMD模式是一种常见的编程模型，其中每个处理单元执行相同的程序，但处理不同的数据。通过将并行软件模块化，作者提出的方法旨在简化性能分析和优化过程。 首先，计算开销和通信开销是并行软件性能的关键因素。计算开销涉及算法的复杂性和执行时间，而通信开销则包括数据传输的时间成本。量化这些开销有助于识别性能瓶颈并进行针对性优化。 其次，耦合系数是衡量计算与通信之间相互依赖程度的指标，高耦合可能导致性能下降。理解和管理这一系数对于设计高效并行算法至关重要。 论文还讨论了模块设计的重要性，良好的模块化可以促进代码重用，减少复杂性，并提高可维护性。模块性能数据建模是理解模块行为的基础，通过模型可以预测不同模块组合下的系统性能。 模块组合策略是另一个关键点，选择合适的组合方式可以最小化通信开销，最大化计算效率。计算与通信重叠技术则是利用空闲计算资源来同时处理计算任务和通信任务，从而提高整体并行性能。 最后，作者通过实验验证了该方法的有效性，不仅提高了性能预测的准确性，也提升了并行软件的运行效率和开发速度。这为并行软件开发者提供了一个实用的工具，有助于他们在设计阶段就能预测并优化软件性能，从而加速软件的开发流程。