【摘 要】
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伴随着科技的进步,科学计算在生活中发挥着越来越重要的作用。高性能计算机是其中的重要基础。受摩尔定律的驱动,高性能计算机计算能力一直在不断加强,但是相应的存储系统的发展并没有跟上计算能力进步的脚步,计算系统与存储系统的性能差异越来越大,造成了‘‘存储墙’’问题。针对此,本文研究如何通过分析和学习应用程序和存储系统的行为,来优化存储系统服务能力,提升应用程序I/O和访存
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伴随着科技的进步,科学计算在生活中发挥着越来越重要的作用。高性能计算机是其中的重要基础。受摩尔定律的驱动,高性能计算机计算能力一直在不断加强,但是相应的存储系统的发展并没有跟上计算能力进步的脚步,计算系统与存储系统的性能差异越来越大,造成了‘‘存储墙’’问题。针对此,本文研究如何通过分析和学习应用程序和存储系统的行为,来优化存储系统服务能力,提升应用程序I/O和访存性能。本文的主要工作包括:1.提出利用端到端、低开销I/O监控对高性能计算I/O性能行为进行协同分析。本文基于国产超级计算机神威太湖之光的生产环境构建了一套全I/O路径的监控和I/O行为分析系统Beacon。利用该系统,经过一年多对用户行为和系统状态的总结,发现了一系列高性能计算机存储系统的问题,包括:静态的计算节点和I/O转发节点连接导致负载不均衡;共享I/O转发节点应用程序间的严重I/O性能干扰;性能异常的I/O转发节点和后端存储服务器会严重拖慢应用程序I/O性能等,并在此基础上给出针对性优化方案。2.针对现代高性能计算机的I/O性能问题与I/O转发层密切相关的特点,本文提出了基于应用程序历史I/O行为的转发层资源动态分配方法DFRA,实现并部署于国产超级计算机神威太湖之光上。DFRA通过利用Beacon提供的应用程序历史I/O行为,预测其对I/O转发资源的需求并探测I/O冲突,进而动态调整应用程序的I/O转发资源分配,以改善负载不均衡、消除干扰,最终有效提升应用程序性能。结果表明,DFRA在最好情况下会提升应用程序I/O性能16倍以上,为神威太湖之光上的大规模应用程序节省了上亿核时。3.新型存储介质(如SSD)已经开始在高性能计算机中部署。本文对高性能计算程序如何利用本地高速SSD作为内存扩展展开研究。首先利用首创的低成本内存变量分析工具分析了38个不同计算程序的内存行为,并发现科学计算程序的一些独特属性,包括:内存行为在不同输入的情况下有较好的相似性,变量的数目较少,单一变量占据内存空间更大等。利用这些特性,进一步提出了混合内存架构上的变量级别的内存调度方法DeepMap。结果显示,在不需要修改应用程序代码的情况下,DeepMap相比于传统基于交换区的内存扩展方案平均节省51.4%的时间。
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