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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Visualizing Performance Data with Respect to the Simulated Geometry

verfasst von : Tom Vierjahn, Torsten W. Kuhlen, Matthias S. Müller, Bernd Hentschel

Erschienen in: High-Performance Scientific Computing

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Understanding the performance behaviour of high-performance computing (hpc) applications based on performance profiles is a challenging task. Phenomena in the performance behaviour can stem from the hpc system itself, from the application’s code, but also from the application domain. In order to analyse the latter phenomena, we propose a system that visualizes profile-based performance data in its spatial context in the application domain, i.e., on the geometry processed by the application. It thus helps hpc experts and simulation experts understand the performance data better. Furthermore, it reduces the initially large search space by automatically labelling those parts of the data that reveal variation in performance and thus require detailed analysis.

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Literatur
1.
2.
Böhme, D., Geimer, M., Wolf, F., Arnold, L.: Identifying the root causes of wait states in large-scale parallel applications. In: Proceedings of the 39th International Conference on Parallel Processing, pp. 90–100. IEEE Computer Society, September 2010
3.
Childs, H., Brugger, E., Whitlock, B., Meredith, J., Ahern, S., Pugmire, D., Biagas, K., Miller, M., Weber, G.H., Krishnan, H., Fogal, T., Sanderson, A., Garth, C., Bethel, E.W., Camp, D., Rübel, O., Durant, M., Favre, J., Navratil, P.: VisIt: an end-user tool for visualizing and analyzing very large data. In: High Performance Visualization—Enabling Extreme-Scale Scientific Insight, pp. 357–372, November 2012
4.
Geimer, M., Saviankou, P., Strube, A., Szebenyi, Z., Wolf, F., Wylie, B.J.N.: Further improving the scalability of the Scalasca toolset. In: Jónasson, K. (ed.) PARA 2010. LNCS, vol. 7134, pp. 463–473. Springer, Heidelberg (2012). doi:10.​1007/​978-3-642-28145-7_​45 CrossRef
5.
Huck, K.A., Potter, K., Jacobsen, D.W., Childs, H., Malony, A.D.: Linking performance data into scientific visualization tools. In: Proceedings of the 1st Workshop on Visual Performance Analysis, pp. 50–57 (2014)
6.
Isaacs, K.E., Giménez, A., Jusufi, I., Gamblin, T., Bhatele, A., Schulz, M., Hamann, B., Bremer, P.T.: State of the art of performance visualization. In: EuroVis - STARs (2014)
7.
Landge, A.G., Levine, J.A., Bhatele, A., Isaacs, K.E., Gamblin, T., Schulz, M., Langer, S.H., Bremer, P.T., Pascucci, V.: Visualizing network traffic to understand the performance of massively parallel simulations. IEEE Trans. Vis. Comput. Graph. 18(12), 2467–2476 (2012)CrossRef
8.
McCarthy, C.M., Isaacs, K.E., Bhatele, A., Bremer, P.T., Hamann, B.: Visualizing the five-dimensional torus network of the IBM Blue Gene/Q. In: Proceedings of the 1st Workshop on Visual Performance Analysis, pp. 24–27 (2014)
9.
an Mey, D., Biersdorff, S., Bischof, C., Diethelm, K., Eschweiler, D., Gerndt, M., Knüpfer, A., Lorenz, D., Malony, A.D., Nagel, W.E., Oleynik, Y., Rössel, C., Saviankou, P., Schmidl, D., Shende, S.S., Wagner, M., Wesarg, B., Wolf, F.: Score-P: a unified performance measurement system for petascale applications. In: Bischof, C., Hegering, H.G., Nagel, W., Wittum, G. (eds.) Competence in High Performance Computing 2010, pp. 85–97. Springer, Heidelberg (2012)
10.
von Rüden, L., Hermanns, M.A., Behrisch, M., Keim, D., Mohr, B., Wolf, F.: Separating the wheat from the chaff: identifying relevant and similar performance data with visual analytics. In: Proceedings of the 2nd Workshop on Visual Performance Analysis, pp. 4:1–4:8 (2015)
11.
Schulz, M., Levine, J.A., Bremer, P.T., Gamblin, T., Pascucci, V.: Interpreting performance data across intuitive domains. In: Proceedings of the 40th International Conference on Parallel Processing (2011)
12.
Shende, S.S., Malony, A.D.: The TAU parallel performance system. Int. J. High Perform. Comput. Appl. 20(2), 287–311 (2006)CrossRef
13.
Spear, W., Malony, A.D., Lee, C.W., Biersdorff, S., Shende, S.: An approach to creating performance visualizations in a parallel profile analysis tool. In: Alexander, M., et al. (eds.) Euro-Par 2011. LNCS, vol. 7156, pp. 156–165. Springer, Heidelberg (2012). doi:10.​1007/​978-3-642-29740-3_​19 CrossRef
14.
Theisen, L., Shah, A., Wolf, F.: Down to earth: how to visualize traffic on high-dimensional torus networks. In: Proceedings of the 1st Workshop on Visual Performance Analysis, pp. 17–23 (2014)
15.
Vernaleo, J.C., Reynolds, C.S.: Agn feedback and cooling flows: problems with simple hydrodynamic models. Astrophys. J. 645, 83–94 (2006)CrossRef
16.
Vierjahn, T., Hentschel, B., Kuhlen, T.W.: Geometry-aware visualization of performance data. In: Isenberg, T., Sadlo, F. (eds.) EuroVis 2016 - Posters, pp. 37–39 (2016)
17.
Vierjahn, T., Hermanns, M.A., Mohr, B., Müller, M.S., Kuhlen, T.W., Hentschel, B.: Correlating sub-phenomena in performance data in the frequency domain. In: LDAV 2016 - Posters (2016)
18.
Vierjahn, T., Hermanns, M.A., Mohr, B., Müller, M.S., Kuhlen, T.W., Hentschel, B.: Using directed variance to identify meaningful views in call-path performance profiles. In: Proceedings of the 3rd Workshop Visual Performance Analysis, pp. 9–16 (2016)
19.
20.
Wylie, B.J.N., Geimer, M.: Large-scale performance analysis of PFLOTRAN with Scalasca. In: Proceedings of the 53rd Cray User Group meeting. Cray User Group Inc. (2011)
21.
Wylie, B.J.N., Geimer, M., Mohr, B., Böhme, D., Szebenyi, Z., Wolf, F.: Large-scale performance analysis of Sweep3D with the Scalasca toolset. Parallel Process. Lett. 20(4), 397–414 (2010)MathSciNetCrossRef
Metadaten
Titel
Visualizing Performance Data with Respect to the Simulated Geometry
verfasst von
Tom Vierjahn
Torsten W. Kuhlen
Matthias S. Müller
Bernd Hentschel
Copyright-Jahr
2017
Buch
High-Performance Scientific Computing

Print ISBN: 978-3-319-53861-7

Electronic ISBN: 978-3-319-53862-4

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-53862-4_18