แบบจำลองทางสถิติสำหรับหน่วยความจำ / การคำนวณโลคัลเวลาแฝงของเครือข่ายและแบนด์วิดท์ตัวสั่นใน HPC

การคำนวณแบบขนานมีการจำลองแบบบ่อยครั้งโดยใช้อัตราการคำนวณในท้องถิ่นที่กำหนดไว้ค่าใช้จ่ายในการตอบสนองและแบนด์วิดท์เครือข่าย ในความเป็นจริงเหล่านี้เป็นตัวแปรเชิงพื้นที่และไม่กำหนดขึ้น การศึกษาเช่นสกินเนอร์และเครเมอร์ (2005)สังเกตการกระจายแบบหลายโมดัล แต่การวิเคราะห์ประสิทธิภาพดูเหมือนว่าจะใช้การแจกแจงแบบกำหนดเวลาหรือแบบเกาส์นเสมอ (ไม่ใช่แค่ไม่ถูกต้องเท่านั้น

มีการพัฒนาแบบจำลองทางสถิติที่มีความเที่ยงตรงสูงขึ้นหรือไม่ บัญชีใดที่มีความสัมพันธ์ข้ามกันในการคำนวณ / หน่วยความจำเวลาแฝงและความแปรปรวนของแบนด์วิดท์หรือไม่

จากมุมมองของวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ฉันไม่คิดว่าเหมาะสมที่จะสร้างแบบจำลองทางสถิติทั่วไปสำหรับเวลาในการเข้าถึงหน่วยความจำ (เวลาแฝง) และแบนด์วิดท์หน่วยความจำ

มันจะทำให้ความรู้สึกในการสร้างแบบจำลองทางสถิติสำหรับอัลกอริทึม นั่นเป็นเพราะอัลกอริทึมแต่ละตัวมีรูปแบบการเข้าถึงหน่วยความจำที่เฉพาะเจาะจงรูปแบบการเข้าถึงหน่วยความจำที่เกี่ยวข้องกับลำดับชั้นของแคชเช่นอัลกอริทึมที่มีพื้นที่ข้อมูลสูงจะใช้ประโยชน์จากแคชระดับต่ำที่ได้รับประโยชน์ ไปตลอดทางจนถึง RAM (หรือแม้แต่หน่วยความจำ swap ที่แย่ที่สุด) และมีเวลาในการเข้าถึงที่ช้ามาก

ค่าอเนกประสงค์จะได้รับจากจุดสถาปัตยกรรมของมุมมองที่คุณสามารถตรวจสอบสถาปัตยกรรมของคุณและค้นหาเวลาในการเข้าถึงจากแกนมอบให้กับสถานที่ตั้งของหน่วยความจำที่กำหนด (สมมติว่าแคช L3) โปรดทราบว่าสถาปัตยกรรมล่าสุดคือ Non Uniform Memory Access NUMAซึ่งจะทำให้งานของคุณยากขึ้น