Mira：静态性能分析框架
摘要：提供了一个可以在特定硬件上理解应用程序运行时行为的性能模型可以被开发人员用于性能调优。然而，在软件开发过程中往往忽视了模型构建和分析，直到出现性能问题。因为这些工作需要相当的专业知识，并且可能涉及许多耗时的应用程序运行。在本文中，我们提出了一个快速、准确、灵活和用户友好的工具Mira，通过应用静态程序分析来生成性能模型，针对运行在超级计算机上的科学应用程序。我们解析源代码和二进制代码来估计性能属性，比仅考虑源代码或二进制代码更准确。由于我们的分析是静态的，目标程序不需要在目标体系结构上执行，这使得用户可以在可用的机器上进行分析，而不是在可能昂贵的资源上进行昂贵的实验。此外，静态生成的模型使得在不存在或不可用的体系结构上进行性能预测成为可能。除了灵活性外，由于与动态分析方法相比，模型生成时间显著减少，我们的方法适用于快速应用程序性能分析和改进。我们提供了几个科学应用验证结果，以展示我们的方法在小型基准测试和迷你应用上的当前能力。
作者：Kewen Meng, Boyana Norris
论文ID：1705.07575
分类：Performance
分类简称：cs.PF
提交时间：2017-05-23