49、并行性能分析工具与技术:GASP与Scalasca的探索

并行性能分析工具与技术:GASP与Scalasca的探索

1. GASP接口:标准性能分析工具接口

GASP(Global Address Space Performance)接口为全局地址空间语言和库指定了基于事件的标准性能接口。该接口将添加插桩代码的责任从工具编写者转移到了全局地址空间(GAS)编译器/库编写者,这提高了数据收集过程的准确性,并减少了测量干扰。

1.1 插桩与控制
  • 共享本地访问信息 :在某些分析中,共享本地访问信息很有用,特别是在优化数据局部性和执行私有化优化方面,尽管会带来额外开销,但仍值得使用。
  • 插桩指令 :提供了 #pragma 指令,允许用户在编译时指示编译器避免对特定代码区域进行插桩,从而减少开销。
  • 程序控制函数 :提供了一个程序控制函数,可在运行时切换对选定程序阶段的性能测量。
1.2 初步实验结果

为了测试GASP接口的有效性,在Berkeley UPC中添加了初步的GASP实现,并对NAS并行基准测试套件版本2.4(“B类”工作负载)进行了不同插桩和测量条件下的测试。具体场景如下:
| 场景 | 描述 |
| — | — |
| 插桩 | 链接一个简单的GASP工具,拦截所有 gasp_event_notify 调用并立即返回,记录插桩带来的最小开销。 |
| 插桩(本地) | 使用相同的简单GASP工具,并传递

随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用,作为学校以及一些培训机构,都在用信息化战术来部署线上学习以及线上考试,可以线下的考试有机的结合在一起,实现基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计实现在技术上已成熟。本文介绍了基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计实现的开发全过程。通过分析企业对于基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计实现的需求,创建了一个计算机管理基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计实现的方案。文章介绍了基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计实现的系统分析部分,包括可行性分析等,系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。 本基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计实现有管理员,校长,教师,学员四个角色。管理员可以管理校长,教师,学员等基本信息,校长角色除了校长管理之外,其他管理员可以操作的校长角色都可以操作。教师可以发布论坛,课件,视频,作业,学员可以查看和下载所有发布的信息,还可以上传作业。因而具有一定的实用性。 本站是一个B/S模式系统,采用Java的SSM框架作为开发技术,MYSQL数据库设计开发,充分保证系统的稳定性。系统具有界面清晰、操作简单,功能齐全的特点,使得基于SSM的小码创客教育教学资源库的设计实现管理工作系统化、规范化。
【负荷预测】基于蚂蚁优化算法的BP神经网络在负荷预测中的应用研究(Matlab完整代码实现)内容概要:本文围绕基于蚂蚁优化算法的BP神经网络在电力负荷预测中的应用展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统神经网络的混合预测模型。通过利用蚂蚁优化算法对BP神经网络的初始权重和阈值进行优化,有效克服了传统BP网络易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提升了负荷预测的精度稳定性。文中详细阐述了模型构建过程,并提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现应用。该方法适用于电力系统中短期负荷预测场景,对于提升电网调度效率和能源管理智能化水平具有重要意义。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力负荷预测相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电力系统负荷预测任务,提高预测准确性;②作为智能优化算法神经网络结合的经典案例,用于学术研究教学示范;③为后续改进其他元启发式算法优化神经网络提供技术参考实现基础。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注蚂蚁算法的参数设置BP网络的训练过程,可通过实际数据集进行模型验证调参优化,进一步掌握其在实际工程问题中的应用技巧。
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