[發明專利]面向E級計算的體系結構感知優化方法

有效

• 申請號: 201810418522.1
• 申請日: 2018-05-04
• 公開（公告）號: CN108563510B
• 公開（公告）日: 2021-07-13
• 發明（設計）人: 劉彥;劉堯;黃一智;李仁發
• 申請（專利權）人: 湖南大學
• 主分類號: G06F9/50
• 分類號: G06F9/50
• 代理公司: 長沙永星專利商標事務所(普通合伙) 43001
• 代理人: 周詠;米中業

本發明公開了一種面向E級計算的體系結構感知優化方法，包括任務流感知優化的步驟；程序代碼感知優化的步驟；程序算法感知優化的步驟和向量感知優化的步驟。本發明提供的這種面向E級計算的體系結構感知優化方法，采用多種感知優化算法，能夠在面向E級計算時的海量計算資源時，合理調整和分配硬件資源，提高計算效率。

技術領域

本發明具體涉及一種面向E級計算的體系結構感知優化方法。

背景技術

隨著經濟技術的發展、人們生活水平的提高和信息化時代的到來，E級計算 (百萬萬億次)的超級計算機的時代已經到來。E級計算具有超強的計算能力，能夠給計算科學和科學研究帶來革命性的變化。

隨著科學的發展，各種各樣的數值模型的尺度也越來越大，模型也更加接近實際情況。但是，更加精確的模型意味著更加復雜的模型求解。目前，科研院所的研究經費相對緊張，無法承擔購買大量服務器所需要的經費。所以，即使科研院所成功的建立了更加精確的數值模型，其自身也無法獨立將該數值模型進行求解。

如果科研院所能夠將更加精確的數值模型的代碼移植到面向E級計算的超算平臺上，那么科研院所則無需購置大量性能強勁的服務器，只需要將計算代碼移植到超算平臺，遠程查看計算進度和效果，支付超算計算的費用即可。而超算計算的費用與大量性能強勁的服務器相比，無疑成本要低廉許多。

但是，如何將數值模型的計算代碼有效的移植到面向E級計算的超算平臺，從而最大程度的發揮E級計算超算平臺的計算能力，目前尚未有相關的研究，從而也在一定程度上制約了該領域的發展。

發明內容

本發明的目的在于提供一種面向E級計算，能夠根據任務體系結構進行感知對程序進行優化的面向E級計算的體系結構感知優化方法。

本發明提供的這種面向E級計算的體系結構感知優化方法，包括如下步驟：

任務流感知優化的步驟，用于對所需要執行的所有任務進行感知和優化，調整并得到各個任務的處理順序，從而加快任務流的處理效率；

程序代碼感知優化的步驟，用于將需要執行的程序代碼分發至最合適的系統進行進行分布式計算并進行結果匯總，從而提高程序代碼的處理效率；

程序算法感知優化的步驟，用于對程序算法進行分析并分配相應的計算資源，從而提高程序算法的處理效率；

向量感知優化的步驟，用于對計算過程中的向量化計算選擇最大的壓縮存儲格式，從而提高向量化計算的處理效率。

所述的任務流感知優化，具體包括如下步驟：

(1)獲取所有需要執行的任務，并確認所有任務之間不存在相互依賴關系；

(2)對步驟(1)中獲取的所有任務的子任務進行識別，并在一個時間段內統一對各個子任務分配計算資源；

(3)采用最短作業優化算法找到各個子任務中計算量最小的子任務，并優先處理該計算量最小的子任務。

所述的程序代碼感知優化，具體包括如下步驟：

1)對測試代碼進行測試，找到各個典型獨立代碼段與系統硬件之間的最佳匹配關系；

2)對程序代碼進行識別，找到程序代碼中的獨立代碼段；

3)將步驟2)得到的獨立代碼段與典型獨立代碼段進行匹配，從而得到各個獨立代碼段與典型獨立代碼段之間的對應關系；

4)根據步驟3)中的獨立代碼段與典型獨立代碼段之間的對應關系，以及步驟1)中各個典型獨立代碼段與系統硬件之間的最佳匹配關系，將獨立代碼段分配至對應的系統硬件，從而提高程序代碼的處理效率。

所述的程序算法感知優化，具體包括如下步驟：