HPC applications are only able to achieve 15-20% of peak performance as compared to the theoretical peak performance of modern day supercomputers. Traditionally performance analysis of HPC applications has been highly developer dependent. The developer is provided with data containing several metric values and using these metric values the developer needs to both judge the possible bottlenecks present in the application and find possible optimisation techniques to counter these bottlenecks. The connection between analysis and optimization is held together through the ad-hoc knowledge of HPC developers. [Gra19] The aim of this thesis is to create an autonomous application agnostic analysis tool that can analyse runtime data for performance bottlenecks on any system architecture. A blackbox tool, that uses predefined or user defined analysis models to study the performance data generated during an application run to indicate the presence and type of bottlenecks in the application. This thesis explores this idea in five parts: 1) identifying key metrics for analysis models 2) identifying relevant microbenchmarks to aid in calculating thresholds dynamically 3) Analyse different application runtime data for performance bottlenecks 4) Explore different methods to calculate dynamic threshold values for different metrics 5) Propose an idea for the structure of the finished analysis tool and create a prototype of the tool based on the proposed idea.     «

HPC applications are only able to achieve 15-20% of peak performance as compared to the theoretical peak performance of modern day supercomputers. Traditionally performance analysis of HPC applications has been highly developer dependent. The developer is provided with data containing several metric values and using these metric values the developer needs to both judge the possible bottlenecks present in the application and find possible optimisation techniques to counter these bottlenecks. The...     »

HPC-Anwendungen können lediglich 15-20% der theoretischen Höchstleistung moderner Supercomputer erreichen. Traditionell ist die Leistungsanalyse von HPC-Anwendungen stark von den Entwicklern abhängig. Dem Entwickler werden Daten mit verschiedenen Metrik-Werten zur Verfügung gestellt und anhand dieser Werte muss der Entwickler sowohl die möglichen Leistungsengpässe in der Anwendung beurteilen als auch mögliche Optimierungstechniken finden, um diesen Engpässen zu begegnen. Die Verbindung zwischen Analyse und Optimierung entsteht durch das Ad-hoc-Wissen der HPC-Entwickler. [Gra19] Ziel dieser Arbeit ist es, ein Konzept für ein anwendungsunabhängiges Analysewerkzeug zu erstellen, das Laufzeitdaten auf beliebigen Systemarchitekturen auf Leistungsengpässe hin analysieren kann. Ein Blackbox-Tool, das vordefinierte oder benutzerdefinierte Analysemodelle verwendet, um die während eines Anwendungslaufs erzeugten Leistungsdaten zu untersuchen, um das Vorhandensein und die Art von Engpässen in der Anwendung anzuzeigen. Diese Arbeit untersucht diese Idee in fünf Teilen: 1) Identifizierung von Schlüsselmetriken für Analysemodelle 2) Identifizierung relevanter Mikrobenchmarks zur Unterstützung der dynamischen Berechnung von Schwellenwerten 3) Analyse verschiedener Anwendungslaufzeitdaten auf Leistungsengpässe 4) Erforschung verschiedener Methoden zur Berechnung dynamischer Schwellenwerte für verschiedene Metriken 5) Vorschlag einer Idee für die Struktur des fertigen Analysewerkzeugs und Erstellung eines Prototyps auf der Grundlage der vorgeschlagenen Idee.      «

HPC-Anwendungen können lediglich 15-20% der theoretischen Höchstleistung moderner Supercomputer erreichen. Traditionell ist die Leistungsanalyse von HPC-Anwendungen stark von den Entwicklern abhängig. Dem Entwickler werden Daten mit verschiedenen Metrik-Werten zur Verfügung gestellt und anhand dieser Werte muss der Entwickler sowohl die möglichen Leistungsengpässe in der Anwendung beurteilen als auch mögliche Optimierungstechniken finden, um diesen Engpässen zu begegnen. Die Verbindung zwischen...     »