[发明专利]基于匹配矩阵的异构重构计算的性能分析方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种异构重构计算的性能分析方法，尤其是涉及一种基于匹配矩阵的异构重构计算的性能分析方法。

背景技术

传统的以同构计算(Homogeneous Computing)为主要计算模式的高性能计算已经开始向异构计算(Heterogeneous Computing，HC)的方向转变，例如“Roadrunner”和我国国防科技大学研制的“天河一号”。另一方面，可重构计算(Reconfigurable Computing，RC)也已经被引入到高性能计算中。可重构部件以其可配置特性提高了计算的灵活性和处理部件的利用率，以其空间并行执行的特点增强了计算的高效性，同时又降低了功耗。由此可见，包含有各种异构加速部件和可重构部件的异构重构计算(Heterogeneous & Reconfigurable Computing，HRC)是高性能计算发展的新趋势。HRC具有HC和RC的所有优点如：高效性、灵活性、高性价比、低功耗、稳定性、高容错性和短开发周期等。但是HRC系统是否真的能够实现应用的高效执行则需要进行性能评价。

传统上，高性能计算的性能分析方法有：理论分析，模拟仿真，测试测量等[6-8]。理论分析方法是指对并行系统进行形式化建模，这些方法可以分为两类，确定性和概率性形式。在确定性模型中，所有的量都是固定的。在概率性模型中，存在着不确定性和随机变量。模拟是性能分析领域的一个被广泛使用的技术。它提供了一个有效的方法来预测还没有被生产出来的计算机系统的性能。也可以被用来验证理论分析方法的正确性。模拟技术包括：仿真技术，Monte Carlo模拟，追踪驱动模拟，执行驱动模拟和离散时间模拟。性能测量技术包含两种技术：第一个技术是profiling，在程序运行时跟踪基本的性能信息。程序的性能信息通常是在程序执行结束后就立即展示给用户，可以显示程序的执行时间在不同程序代码之间的分布。第二个技术是跟踪(tracing)。跟踪技术维护了一个记录程序所有活动细节的日志文件。跟踪通常会产生大量的跟踪数据，特别是运行时间较长的程序。但是，跟踪技术可以用来重建应用程序在运行时的行为。也可被用来评价由Profiling技术提供的性能信息。因此，跟踪被认为是一个更通用的性能测量技术。这些现有的并行计算性能分析方法不再适用于HRC，主要存在以下问题：

当给定一个应用时，选择怎样体系结构的并行计算机？应用在某种体系结构下运行的性能如何？什么样的性能指标来衡量性能？怎样得到性能数据？这些问题都是性能分析的目标和研究内容。

对于具有计算形式灵活、应用与资源的高效匹配、可编程性、可移植性、稳定性、可扩展性和低功耗等多重分析标准的高效能计算，性能分析所涉及的内容也得到了扩展，同时也产生一系列问题。

对HRC计算系统性能分析存在的问题：

(1)由于目前异构重构计算刚刚起步，还没有一个现成的异构重构计算系统及其计算模型。

(2)没有现成的性能分析技术可以对异构重构计算系统的性能进行分析和预测。现有的分析工具还不足以对异构重构计算系统进行分析。

(3)选择怎么样的性能指标来说明分析系统的性能。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于匹配矩阵的异构重构计算的性能分析方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于匹配矩阵的异构重构计算的性能分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)建立异构重构计算系统模型HRCS；

2)建立异构重构任务图模型HR-DAG；

3)生成异构匹配矩阵M_a；

4)生成重构耦合矩阵C_o；

5)通过调度算法来计算应用任务的执行完成时间，从来进行性能分析。

所述的异构重构计算系统模型HRCS为：

HRCS＝(V_P，E_P)；其中，点集V_P＝{p₁，p₂，…，p_M}表示系统中处理部件的集合；边集E_P＝{e₁，e₂，…，e_L}表示处理部件间链路的集合。

所述的异构重构任务图模型HR-DAG为：