Performance Modeling in High Performance Computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Allan Snavely

出品人:

页数:250

译者:

出版时间:2011-06-15

价格:USD 89.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781439812761

丛书系列:

图书标签:

• 高性能计算
• 性能建模
• 并行计算
• 计算机体系结构
• 性能分析
• 模拟
• 数值计算
• 集群计算
• HPC
• 性能优化

《高性能计算性能建模：深度解析与实践指南》 这是一本全面深入探讨高性能计算（HPC）领域性能建模的权威著作。本书并非对已有书籍内容的简单复述，而是聚焦于性能建模方法论的演进、核心技术以及如何在实际 HPC 环境中进行精确、高效的性能预测和优化。我们将从理论基础出发，循序渐进地解析性能建模的每一个关键环节，旨在为 HPC 研究者、开发者、系统管理员以及对性能优化有迫切需求的专业人士提供一套完整的知识体系和实践工具。 核心内容概览： 1. 性能建模的理论基石与发展脉络： 为何需要性能建模？ 深入分析在 HPC 系统日益复杂、规模不断增大的背景下，性能建模不可或缺的作用，包括早期预测、资源规划、算法优化、系统调优以及瓶颈识别等。 建模范式： 详细介绍不同类型的性能建模方法，包括解析建模（Analytical Modeling）、离散事件仿真（Discrete Event Simulation）和基于数据的建模（Data-Driven Modeling，如机器学习与统计模型）。我们将探讨它们的优势、劣势以及适用的场景，帮助读者理解各种方法的理论基础和适用边界。 历史回顾与前沿展望： 梳理性能建模技术在 HPC 发展历程中的演变，从早期的简单队列模型到当前高度复杂的混合模型，并展望未来在异构计算、AI 加速器等新兴领域性能建模的发展趋势。 2. 性能建模的关键要素与技术细节： 系统资源抽象与参数化： 如何将复杂的 HPC 系统（CPU、GPU、内存、网络、存储等）抽象为可用于建模的参数集合。我们将深入探讨 CPU 核心数、频率、缓存层次结构、内存带宽、网络拓扑、通信延迟、I/O 吞吐量等关键参数的定义、度量方法及在模型中的作用。 应用程序行为建模： 核心挑战之一是准确捕捉应用程序的计算、通信和 I/O 模式。本书将详述如何对串行计算、并行计算（MPI、OpenMP、PGAS 等）、GPU 计算（CUDA、OpenCL）、以及混合并行应用进行行为分析和建模。我们将深入探讨并行程序的通信模式（点对点、集体通信）、数据依赖性、同步开销、计算强度（Arithmetic Intensity）等，并介绍相应的建模技术，如基于性能计数器（Performance Counters）的分析、代码剖析（Profiling）技术的应用。 性能度量与数据收集： 如何准确地收集 HPC 系统的性能数据是建模的基础。我们将详细介绍 PAPI、likwid、VTune、nvprof、Nsight Systems 等主流性能分析工具的使用方法，以及如何利用这些工具获取 CPU 周期、缓存命中率、指令执行数、内存访问模式、网络带宽、延迟等关键度量指标。 建模语言与工具： 介绍用于构建性能模型的各类建模语言和仿真框架，例如 C++、Python 脚本、以及专门的性能建模语言或仿真平台（如 SSFNet、SimGrid 的部分思想）。 3. 各类性能模型详解与构建实例： 解析模型： 介绍如何构建基于数学公式的性能模型，例如利用 Little's Law、M/M/1 队列模型进行基本分析，以及更复杂的模型来预测任务执行时间、系统吞吐量和响应时间。我们将通过实际案例展示如何将应用程序的行为特征映射到解析模型中。 仿真模型： 深入讲解离散事件仿真器的工作原理，如何构建自定义的仿真组件来模拟 HPC 系统的硬件和软件行为。我们将重点关注网络仿真、内存系统仿真以及大规模并行应用的仿真技术，并提供构建简单仿真器的代码示例。 数据驱动模型： 重点介绍如何利用机器学习和统计技术构建性能模型。我们将涵盖线性回归、多项式回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、以及深度学习模型（如神经网络）在 HPC 性能预测中的应用。我们将详细讲解特征工程、模型训练、验证和评估的方法，并提供利用真实 HPC 数据训练预测模型的实践指导。 4. 性能模型在 HPC 中的实际应用： 性能预测与容量规划： 如何使用构建好的模型来预测不同规模的 HPC 集群对特定应用的最大吞吐量、最佳配置以及所需的计算资源。 瓶颈识别与优化策略： 利用模型分析应用程序在不同硬件平台或不同配置下的性能瓶颈（CPU 密集、内存限制、通信瓶颈、I/O 瓶颈等），并据此提出有效的优化建议，例如代码重构、并行策略调整、数据布局优化、通信模式改进或硬件配置建议。 作业调度与资源分配： 探讨如何将性能模型集成到作业调度系统中，实现更智能的资源分配和任务调度，例如根据应用程序的性能特征来选择最适合的节点或队列。 “What-if”场景分析： 使用模型模拟不同硬件升级、配置更改或算法变动对整体系统性能的影响，从而指导投资决策和技术路线规划。 5. 高级主题与未来方向： 异构计算性能建模： 针对 CPU-GPU 协同计算、FPGA 加速、AI 芯片等异构架构的性能建模挑战和解决方案。 能耗与性能协同建模： 如何在性能建模中纳入能耗因素，实现能效比的优化。 面向 AI/ML 工作负载的性能建模： 针对深度学习训练和推理等特定 AI 工作负载的性能特点进行建模。 模型验证与不确定性分析： 如何严格验证模型的准确性，并量化模型的预测不确定性。 本书旨在提供一种系统性的、可操作的方法论，帮助读者掌握高性能计算性能建模的精髓。通过理论阐述、技术解析、详实案例和实践指导，读者将能够构建自己的性能模型，从而更深入地理解 HPC 系统的运行机制，有效提升计算效率，做出更明智的系统设计和资源规划决策。

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