HPC'de yerel bellek / hesaplama, ağ gecikmesi ve bant genişliği titreşimi için istatistiksel modeller

Paralel hesaplama sıklıkla belirleyici bir yerel hesaplama oranı, gecikme yükü ve ağ bant genişliği kullanılarak modellenir. Gerçekte, bunlar mekânsal olarak değişken ve deterministik değildir. Skinner ve Kramer (2005) gibi çalışmalar çok modlu dağılımları gözlemlemektedir, ancak performans analizi her zaman deterministik veya Gauss dağılımlarını kullanmaktadır (sadece yanlış değil, negatif gecikme pozitif olasılığı nedeniyle tutarsızdır).

Daha yüksek kalitede istatistiksel modeller geliştirildi mi? Yerel hesaplama / bellek, gecikme ve bant genişliği değişkenliğinde çapraz korelasyon var mı?

Bilgisayar Bilimi perspektifinden bakıldığında , bellek erişim süresi (gecikme) ve bellek bant genişliği için genel bir istatistiksel model oluşturmanın mantıklı olduğunu düşünmüyorum .

Bir algoritma için istatistiksel bir model oluşturmak mantıklıdır . Bunun nedeni, her algoritmanın belirli bir bellek erişim düzenine sahip olmasıdır, bellek erişim desenleri önbellek hiyerarşisiyle ilgilidir, örneğin, yüksek veri yerelliğine sahip bir algoritma, diğer algoritmaların gerçekten hızlı bellek erişim sürelerinden yararlanan düşük düzey önbelleklerden yararlanacaktır. RAM'e kadar gidin (veya takas belleğin en kötüsü) ve son derece yavaş erişim sürelerine sahip olun.

Genel amaçlı değerleri bakış mimari açıdan verilir, kendi mimarisini kontrol edebilir ve belirli bir hafıza konumuna belirli bir çekirdekten erişim süresini arama (en L3 önbelleği diyelim). Son mimarilerin, işinizi biraz daha zorlaştıracak Düzgün Olmayan Bellek Erişimi NUMA olduğunu unutmayın.