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基于属性约简的MPI运行时参数优化
基于属性约简的MPI运行时参数优化
摘要：随着超级计算机的不断发展和应用，高性能计算已经成为科学研究、工程设计和商业应用等领域不可或缺的工具。消息传递接口（MessagePassingInterface,MPI）作为一种常用的并行计算模型，被广泛应用于分布式内存并行计算环境中。在MPI中，运行时参数的优化对于提高并行计算性能非常重要。本论文提出了一种基于属性约简的MPI运行时参数优化方法，通过对MPI运行时参数进行优化，提高并行计算的性能。实验证明，所提方法能够有效地提升MPI应用程序的性能。
关键词：超级计算机、高性能计算、并行计算、MPI、运行时参数优化、属性约简
1.引言
超级计算机的广泛应用已经成为各行各业的趋势，高性能计算已经成为科学研究、工程设计和商业应用等领域不可或缺的工具。在高性能计算中，并行计算是提高计算性能的重要手段之一。消息传递接口（MessagePassingInterface,MPI）作为一种常用的并行计算模型，被广泛应用于分布式内存并行计算环境中。MPI的性能对于高性能计算应用的性能具有重要影响。
MPI运行时参数是指在MPI应用程序运行过程中可以调整的参数，它们对MPI应用程序的性能有着直接影响。目前，研究者们在MPI运行时参数优化方面进行了广泛的研究，包括基于机器学习的方法、基于搜索算法的方法等。然而，这些方法在实际应用中存在一定的局限性。因此，本论文提出了一种基于属性约简的MPI运行时参数优化方法。
2.相关工作
在MPI运行时参数优化方面，已有一些相关研究。例如，研究者们在使用机器学习方法对MPI运行时参数进行优化时，通常采用神经网络、决策树等方法来建立模型，通过训练模型来优化MPI运行时参数。然而，由于MPI运行时参数的复杂性和数据集的多样性，这些方法往往无法得到最优的结果。
此外，还有一些基于搜索算法的方法，例如遗传算法、禁忌搜索等。这些方法通过搜索算法来找到合适的MPI运行时参数配置，但这些方法的搜索空间过大，计算开销较大。
3.方法
本论文提出了一种基于属性约简的MPI运行时参数优化方法。这个方法利用属性约简的思想，通过对MPI运行时参数的分析，找到其中具有显著性影响的参数，从而减少搜索空间，提高优化效率。
具体而言，本方法包括以下几个步骤：
3.1数据收集
首先，需要收集MPI运行时参数的相关数据。这些数据可以通过实验测试、历史记录等方式获取。
3.2数据预处理
对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取等步骤。在此过程中，可以对数据进行分析，找出其中与MPI运行时参数相关的特征。
3.3属性约简
利用属性约简的方法，对数据进行特征选择，找到其中对MPI运行时参数优化有重要影响的特征。
3.4参数优化
根据特征选择的结果，为MPI运行时参数建立优化模型。可以采用机器学习方法，如神经网络、决策树等，也可以采用搜索算法，如遗传算法、禁忌搜索等。通过训练或搜索，找到最优的MPI运行时参数配置。
4.实验与评估
为了验证所提方法的有效性，本论文设计了一系列实验。在实验中，选择了几个常用的MPI应用程序作为测试基准，并对比了所提方法与其他方法的性能。
实验结果表明，所提方法在MPI运行时参数优化方面具有显著的优势。与其他方法相比，所提方法能够更快地找到最优的MPI运行时参数配置，提高并行计算的性能。
5.结论
本论文提出了一种基于属性约简的MPI运行时参数优化方法。通过对MPI运行时参数进行特征选择，减少搜索空间，提高优化效率。实验证明，所提方法能够有效地提升MPI应用程序的性能。未来的研究方向可以包括进一步优化算法性能，扩展应用范围等。
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