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Originaltitel:
Automatic Online Tuning of HPC Applications
Übersetzter Titel:
Automatisches Tuning von HPC-Anwendungen
Autor:
Mijakovic, Robert
Jahr:
2017
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Gerndt, Hans Michael (Prof. Dr.)
Gutachter:
Gerndt, Hans Michael (Prof. Dr.); Benkner, Siegfried (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Stichworte:
Parallel computing, performance tuning, autotuning, PTF, program characterization, machine learning
Übersetzte Stichworte:
Paralleles Rechnen, Leistungstuning, Auto-Tuning; PTF, Programmcharakterisierung, Maschinelles lernen
TU-Systematik:
DAT 250d; DAT 516d
Kurzfassung:
The Periscope Tuning Framework (PTF) enables the automatic optimization of HPC applications. This dissertation provides a methodology based on machine learning that automatically predicts the tuning potential of a tuning plugin for a given application. With this technique, a meta-plugin implemented for PTF drives execution of component plugins when a significant improvement is expected. The quality of the predictions is evaluated for the Compiler Flag Selection Selection and the MPI Parameter Pl...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Das Periscope Tuning Framework (PTF) ermöglicht die automatische Optimierung von HPC-Anwendungen. Die Dissertation stellt ein Verfahren basierend auf Maschinellem Lernen vor, dass automatisch das Optimierungspotential eines Tuning Plugins für eine gegebene Anwendung abschätzt. Mit dieser Technik wurde ein Meta-Plugin für PTF realisiert, dass vorhandene Tuning Plugins kombiniert und diese nur ausführt, wenn eine signifikante Verbesserung erwartet werden kann. Die Qualität der Vorhersagen wird für...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1402278
Eingereicht am:
20.11.2017
Mündliche Prüfung:
15.12.2017
Dateigröße:
3764909 bytes
Seiten:
199
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20171215-1402278-1-8
Letzte Änderung:
19.11.2018
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