WikiDer > Скаласка

Scalasca
Скаласка
Разработчики)Forschungszentrum Jülich и Technische Universität Darmstadt
Написано вC, C ++
Операционная системаUnix-подобный
ПлатформаIA-32, x64, РУКА, PowerPC
ТипПрофилирование
ЛицензияBSD
Интернет сайтwww.scalasca.org

Скаласка это бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом для измерения, анализа и оптимизации параллельная программа спектакль.[1] Он лицензирован под Лицензия в стиле BSD[2].

Scalasca в основном используется для профилирования научных и инженерных приложений с использованием OpenMP и / или MPI. Он поддерживает анализ времени выполнения на суперкомпьютеры.[3][4] Анализируемое приложение, прежде всего, должно быть «оснащено инструментарием»: использование MPI инструментируется путем простого связывания приложения с измерительной библиотекой, в то время как использование OpenMP инструментаризуется путем перекомпиляции из исходного кода с использованием модифицированной версии Scalasca. компилятор.[5][6]

Рекомендации

  1. ^ Геймер, Маркус; и другие. (25 апреля 2010 г.). «Архитектура набора инструментов для повышения производительности Scalasca». Параллелизм и вычисления: практика и опыт. 22 (6): 702–719. CiteSeerX 10.1.1.183.3213. Дои:10.1002 / cpe.1556. Получено 29 июн 2016.
  2. ^ "О". www.scalasca.org. Получено 2020-11-14.
  3. ^ Кнюпфер, Андреас; Рассел, Кристиан; Мей, Дитер ан; Бирсдорф, Скотт; Дитхельм, Кай; Эшвайлер, Доминик; Геймер, Маркус; Герндт, Майкл; Лоренц, Даниэль (2012). Брюнст, Хольгер; Мюллер, Маттиас С .; Nagel, Wolfgang E .; Реш, Майкл М. (ред.). «Score-P: совместная инфраструктура времени выполнения для измерения производительности для Periscope, Scalasca, TAU и Vampir». Инструменты для высокопроизводительных вычислений 2011. Берлин, Гейдельберг: Springer: 79–91. Дои:10.1007/978-3-642-31476-6_7. ISBN 978-3-642-31476-6.
  4. ^ Волк, Феликс; Wylie, Brian J. N .; Абрахам, Эрика; Беккер, Дэниел; Фрингс, Вольфганг; Фюрлингер, Карл; Геймер, Маркус; Германн, Марк-Андре; Мор, Бернд (2008). Реш, Майкл; Келлер, Райнер; Гиммлер, Валентин; Краммер, Беттина; Шульц, Александр (ред.). «Использование набора инструментов SCALASCA для масштабируемого анализа производительности крупномасштабных параллельных приложений». Инструменты для высокопроизводительных вычислений. Берлин, Гейдельберг: Springer: 157–167. Дои:10.1007/978-3-540-68564-7_10. ISBN 978-3-540-68564-7.
  5. ^ «Масштабируемый анализ производительности крупномасштабных параллельных приложений» (PDF). Получено 2020-11-14.
  6. ^ «Анализ производительности с помощью Scalasca» (PDF). Получено 2020-11-14.

внешняя ссылка