Модели, методы и средства представления знаний для повышения производительности MPI приложений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.17, кандидат технических наук Дергунов, Антон Владимирович

• Дергунов, Антон Владимирович
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Дергунов, Антон Владимирович

ВВЕДЕНИЕ.

1. МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗНАНИЙ.

1.1. Системы, основанные на знаниях.

1.2. Структура систем, основанных на знаниях.

1.3. Принципы и модели представления знаний.

1.4. Продукционная модель представления знаний.

Выводы.

2. АНАЛИЗ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ MPI ПРИЛОЖЕНИЙ.

2.1. Многопроцессорные вычислительные архитектуры и MPI приложения.

2.2. Анализ производительности параллельных программ.

2.3. Методы анализа и измерения производительности параллельных программ.

2.4. Задачи повышения производительности MPI приложений.

2.5. Обзор существующих систем повышения производительности MPI приложений.

2.5.1. Системы Intel Trace Collector and Analyzer и Jumpshot.

2.5.2. Система Aksum.

2.5.3. Система Hercule.

2.5.4. Система KOJAK.

2.5.5. Система KappaPI.

2.5.6. Сравнительный анализ рассмотренных систем.

Выводы.

3. МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ ДЛЯ АНАЛИЗА ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ MPI ПРИЛОЖЕНИЙ.

3.1. Модель MPI приложения.

3.2. Повышение производительности MPI приложения.

3.3. Модель проблемы производительности.

3.4. Общая схема работы системы.

3.5. Модель трассировки MPI приложения.

3.5.1. Обучение трассировщика.

3.5.2. Модель простого события.

3.5.3. Модель правила трассировки.

3.5.4. Язык описания правил трассировки.

3.6. Модель анализа производительности MPI приложения.

3.6.1. Схема выполнения анализа.

3.6.2. Модель составного события.

3.6.3. Модель правила конструирования составного события.

3.6.4. Язык описания правил конструирования составного события.

3.6.5. Правила выявления проблем производительности.

3.6.6. Язык описания правил выявления проблем производительности.

3.7. Алгоритмы идентификации проблем производительности.

3.7.1. Алгоритм генерации трассировщика MPI приложения.

3.7.2. Алгоритм конвертирования правил распознавания проблем производительности в правила CLIPS.

Выводы.

4. ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА АНАЛИЗА ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ MPI ПРИЛОЖЕНИЙ.

4.1. Реализация программной системы Performance Expert.

4.1.1. Генератор трассировщика MPI приложений.

4.1.2. Анализатор трассы MPI приложений.

4.2. Состав базы знаний проблем производительности MPI программ.

4.3. Проблемы производительности MPI приложений при использовании двухточечных операций обмена.

4.3.1. Анализ двухточечной модели обмена сообщениями в MPI.

4.3.2. Правила трассировки функций двухточечных операций обмена.

4.3.3. Правила конструирования составного событий двухточечного обмена.

4.3.4. Описание проблемы поздней посылки сообщения.

4.3.5. Описание проблемы позднего приема сообщения.

4.4. Проблемы производительности MPI приложений при использовании коллективных операций обмена сообщениями.

4.4.1. Анализ коллективной модели обмена сообщениями.

4.4.2. Описание проблемы задержки перед барьерной синхронизацией.

4.4.3. Описание проблемы раннего приема данных при операции «от многих к одному».

4.4.4. Описание проблемы поздней посылки данных при операции «от одного ко многим».

4.4.5. Описание проблемы задержки перед операцией «от многих ко многим».

4.5. Проблемы производительности MPI приложений при использовании операций удаленного доступа к памяти.

4.5.1. Анализ модели удаленного доступа к памяти.

4.5.2. Описание проблемы задержки при создании «окна» для удаленного доступа к памяти.

4.5.3. Описание проблемы конкуренции за блокировку «окна» для удаленного доступа к памяти.

4.5.4. Описание проблемы позднего начала периода предоставления доступа к «окну».

4.5.5. Описание проблемы раннего завершения периода предоставления доступа к «окну».

Выводы.

5. ПРИМЕНЕНИЕ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ MPI ПРИЛОЖЕНИЙ.

5.1. Общая схема и условия проведения вычислительных экспериментов.

5.2. Анализ и повышение производительности программы решения задачи Дирихле методом Якоби.

5.3. Анализ и повышение производительности программы решения задачи Дирихле методом Гаусса-Зейделя.

5.4. Анализ и повышение производительности программы моделирования сердечной активности.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели, методы и средства представления знаний для повышения производительности MPI приложений»

Системы, основанные на знаниях, находят все более широкое применение для решения достаточно широкого круга неформализуемых задач. Под неформализуемыми задачами понимаются задачи, которые невозможно представить в числовой форме ввиду неточной определенности исходной информации, а также операций и целей ее преобразования. К числу таких задач относятся задачи классификации, диагностики, проектирования, интерпретации, отладки, принятия решений в условиях неопределенности и другие в самых разнообразных проблемных областях.

Разработка систем, основанных на знаниях, требует проведения исследований в области моделей представления знаний, методов их описания и алгоритмов интерпретации. Исследованию этих вопросов посвящено достаточно много публикаций, среди которых можно выделить работы Э.В. Попова, Д.А. Поспелова, Т.А. Гавриловой, В.Н. Вагина, Э. Фейгенбаума, П. Джексона, Д. Джарратано.

Одним из наиболее актуальных направлений современного программирования является разработка параллельных алгоритмов и программ. Задача разработки таких программ и повышения их производительности достаточно сложна. Исследованию вопросов анализа производительности параллельных приложений в последние годы было посвящено множество публикаций. Среди них можно выделить работы J. Dongarra, Т. Sterling, М. Resch, W. Gropp, В. Mohr, F. Wolf, J. Vetter. В России направление анализа производительности параллельных приложений развивается в научных коллективах Вл.В. Воеводина, Л.Б. Соколинского, С. А. Немнюгина, В.П. Гер геля, В.А. Крюкова, A.B. Бухановского, Б.Н. Четверушкина, М.В. Якобовского, В.Э. Малышкина, С.М. Абрамова.

Для практического решения задачи повышения производительности разрабатываются специальные системы, позволяющие оценивать производительность параллельных приложений и выявлять наиболее «тяжелые» участки кода (проблемы производительности). На основе этих данных эксперт может принять решение по оптимизации программного кода с целью сокращения потерь на этих участках. Общий недостаток таких систем состоит в том, что задача выявления проблем производительности остается достаточно сложной ввиду большого объема обрабатываемой информации и сложности связей, порождающих отдельные проблемы. Кроме того, выявленные экспертом проблемы производительности и принятые решения по их устранению в таких системах не сохраняются тогда, как большая часть проблем имеют, как правило, достаточно типовой характер и могут проявляться в других параллельных приложениях. В этих условиях актуальной является задача разработки системы, способной накапливать знания экспертов по выявлению типовых проблем производительности параллельных приложений и способам их устранения.

Библиотека MPI (Message Passing Interface) является де-факто стандартом для разработки параллельных приложений. К настоящему времени создано достаточно большое количество MPI приложений, и выбор этого типа приложений в качестве основного объекта исследований является актуальным.

Целью диссертационной работы является разработка программной системы, обеспечивающей накопление знаний о типовых проблемах производительности MPI приложений, методах их выявления и способах их возможного разрешения.

В соответствии с целью диссертационной работы поставлены следующие задачи:

1. Предложить модели и методы представления знаний для анализа типовых проблем производительности MPI приложений.

2. Разработать алгоритмы выполнения анализа проблем производительности для предложенных моделей и методов представления знаний.

3. Разработать программную систему, реализующую предложенные модели, методы и алгоритмы.

4. Описать с помощью разработанных моделей, методов и средств ряд типовых проблем производительности MPI приложений.

5. Исследовать эффективность разработанных моделей, методов и средств для анализа производительности MPI приложений.

Методы исследования. Работа базируется на методах систем, основанных на знаниях, математической логики, объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Предложена модель проблемы производительности MPI приложения как совокупности действий MPI процессов, определенные сочетания которых при определенных условиях могут привести к возникновению идентифицируемой проблемы производительности.

2. Предложены средства идентификации проблем производительности MPI приложений. Предложенные средства включают модели и языки описания:

• правил трассировки действий идентифицируемой проблемы производительности;

• правил анализа трассы с целью конструирования составных событий как претендентов на идентифицируемую проблему производительности;

• правил выявления проблем производительности из множества сконструированных составных событий.

3. Разработаны алгоритм генерации трассировщика MPI приложения по заданным правилам трассировки действий отдельных проблем производительности и алгоритм конвертирования правил конструирования составных событий и правил выявления проблем производительности в правила ЭС CLIPS.

Практическую ценность работы составляют:

1. Программная система Performance Expert, реализующая предложенные модели, методы и алгоритмы.

2. База знаний для идентификации десяти типовых проблем производительности MPI приложений, описанная с использованием предложенных моделей и методов.

3. Результаты исследования эффективности разработанных моделей, методов и средств при анализе производительности MPI приложений.

Достоверность научных результатов и выводов подтверждается строгостью постановки задач исследования, результатами тестирования и внедрения алгоритмов и программного обеспечения, научной экспертизой на научных конференциях и при публикации в научной печати.

Результаты диссертационной работы внедрены в ЦНИИ «Буревестник», в проведение научных исследований ННГУ и в учебный процесс ННГУ, что подтверждается актами о внедрении.

Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на следующих конференциях: международных конференциях

Высокопроизводительные параллельные вычисления на кластерных системах» (Нижний Новгород, 2010-2011), международной конференции «Научный сервис в сети Интернет: экзафлопсное будущее» (Дюрсо, 2011), международной конференции «Параллельные вычислительные технологии» (Москва, 2011), международной конференции «Супервычисления и математическое моделирование» (Саров, 2010), международной конференции «Интеллектуальные системы и компьютерные науки» (Москва, 2011), всероссийской конференции «Искусственный интеллект: философия, методология, инновации» (Москва, 2011), всероссийских конференциях «Технологии Microsoft в теории и практике программирования» (Нижний Новгород, 2009-2010), семинарах кафедры МО ЭВМ факультета ВМК ННГУ.

На конкурсах научных работ аспирантов V всероссийской конференции "Искусственный интеллект: философия, методология, инновации" (Москва, 2011) и всероссийской конференции "Технологии Microsoft в теории и практике программирования" (Нижний Новгород, 2009) доклады автора были отмечены дипломами.

По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ [6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 16, 17, 18, 19], из них две статьи [12, 18] в ведущих рецензируемых журналах из списка ВАК.

Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и приложений. Общий объем работы составляет 156 страниц, включая 40 рисунков и 12 таблиц. Список литературы включает 98 наименований.

Заключение диссертации по теме «Теоретические основы информатики», Дергунов, Антон Владимирович

6. Результаты исследования эффективности разработанных моделей, методов и средств при анализе производительности MPI приложений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Главным результатом диссертационной работы является разработка моделей, методов и средств, обеспечивающих накопление знаний о типовых проблемах производительности MPI приложений, методах их выявления и способах их возможного разрешения.

В работе получены следующие основные научные и практические результаты:

1. Модель проблемы производительности MPI приложения как совокупности действий MPI процессов, определенные сочетания которых при определенных условиях могут привести к возникновению идентифицируемой проблемы производительности.

2. Модели и методы идентификации проблем производительности MPI приложений: a. Модели и язык описания правил трассировки действий проблемы производительности. b. Модели и язык описания правил анализа трассы с целью конструирования составных событий как претендентов на отдельные типы проблем производительности. c. Модели и язык описания правил выявления проблем производительности из множества сконструированных составных событий.

3. Алгоритмы идентификации проблем производительности для предложенных моделей и методов представления знаний: а. Алгоритм генерации трассировщика MPI приложения по заданным правилам трассировки действий отдельных проблем производительности; b. Алгоритм конвертирования правил конструирования составных событий и правил выявления проблем производительности в правила ЭС CLIPS;

4. Программная система Performance Expert, реализующая предложенные модели, методы и алгоритмы.

5. База знаний для идентификации десяти типовых проблем производительности MPI приложений, описанная с использованием предложенных моделей и методов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Дергунов, Антон Владимирович, 2012 год

1. Андреев, H. Е. Исследование и реализация эффективных методов анализа производительности параллельных программ: автореф. дис. . канд. техн. наук: 05.13.Ц / Андреев Никита Евгеньевич; Место защиты: Том. гос. ун-т. -Томск, 2011,- 18 с.

2. Вагин, В. Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений / В. Н. Вагин. М.: Наука, 1988. - 383 е.: ил. - (Пробл. искусств, интеллекта; Вып. 11).

3. Воеводин, В. В. Параллельные вычисления: учеб. пособие для студентов вузов, обучающихся по направлению 510200 «Прикладная математика и информатика» / В. В. Воеводин, Вл. В. Воеводин. Науч. изд. - СПб.: БХВ-Петербург, 2002. - 599 е.: ил., табл.

4. Гергель, В. П. Теория и практика параллельных вычислений: учеб. пособие / В. П. Гергель. М.: Интернет-Университет, 2007. - 423 е.: ил., табл. -(Основы информационных технологий).

5. Дергунов, А. В. База знаний повышения производительности MPI-приложений / А. В. Дергунов // Интеллектуальные системы и компьютерные науки: материалы X Междунар. конф. М.: Изд-во МГУ, 2011. - С. 43-46.

6. Дергунов, А. В. Обзор исследований в области автоматизации диагностики производительности MPI-приложений / А. В. Дергунов, С. Н. Карпенко // Вестник Нижегор. ун-та им. Н. И. Лобачевского. Сер., Информационные технологии. 2011. - № 3(2). - С. 212-218.

7. Дергунов, А. В. Разработка экспертных систем в CTIPS: практикум / А. В. Дергунов. Н. Новгород: Изд-во Нижегор. гос. ун-та, 2010. - 30 с.

8. Джарратано, Дж. Экспертные системы: принципы разработки и программирование / Дж. Джарратано, Г. Райли; пер. с англ. К. А. Птицына. -4-е изд. М.: Вильяме, 2007. - 1152 с.

9. Джексон, П. Введение в экспертные системы / П. Джексон ; пер. с англ. В. Т. Тертышного. М.: Вильяме, 2001. - 624 с.

10. Карпенко, С. Н. Программные средства повышения производительности MPI-приложений / С. Н. Карпенко, А. В. Дергунов // Супервычисления и математическое моделирование: тр. XII междунар. семинара. Саров: РФЯЦ-ВНИИЭФ, 2011. - С. 195-202.

11. Клини, С. Математическая логика / С. Клини; пер. с англ. Ю. А. Гостева; под ред. Г. Е. Минца. М.: Мир, 1973. - 480 с.

12. Люгер, Д. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем / Д. Ф. Люгер; пер. с англ. Н. И. Галагана, К. Д. Протасовой. 4-е изд. - М.: Вильяме, 2003. - 864 с.

13. Минский, М. Структура для представления знания / М. Минский // Психология машинного зрения: пер. с англ. / Хорн Б. и др.; пер. с англ. под ред. В. Л. Стефанюк. М., 1978. - С. 249-338.

14. Моделирование сердечной активности / Г. В. Осипов и др. // Суперкомпьютерные технологии в науке, образовании и промышленности. -М.: Изд-во Моск. ун-та, 2010. С. 35-40.

15. Немнюгин, С. А. Параллельное программирование для многопроцессорных вычислительных систем / Сергей Немнюгин, Ольга Стесик. СПб.: БХВ-Петербург, 2002. - 396 е.: ил., табл. - (Мастер программ).

16. Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг; пер. с англ. К. А. Птицына. 2-е изд. - М.: Вильяме, 2007. - 1408 с.

17. Смолин, Д. В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций / Д. В. Смолин. М.: Физматлит, 2004. - 208 с.

18. Топорков, В. В. Модели распределенных вычислений / В. В. Топорков. М.: Физматлит, 2004. - 315, 4. е.: ил., табл.

19. Фридл, Дж. Регулярные выражения / Дж. Фридл; пер. с англ. Е. Матвеев. -СПб.: Питер, 2001. 352 с. - (Библитека программиста).

20. Эндрюс, Г. Р. Основы многопоточного, параллельного и распределенного программирования / Г. Р. Эндрюс; пер. с англ. А. С. Подосельника, Г. И. Сингаевской, А. Б. Ставровского. М.: Вильяме, 2003. - 512 с.

21. An Expert Assistant for Computer Aided Parallelization / G. Jost et al. // Proceedings of PARA. 2004. - P. 665-674.

22. Automatic parallel I/O performance optimization in Panda / Y. Chen et al. // Proceedings of the 10th Annual ACM Symposium on Parallel Algorithms and Architectures. New York, 1998. - P. 108-118.

23. Barney, B. MPI Performance Topics Электронный ресурс. / В. Barney. URL: https://computing.llnl.gov/tutorials/mpiperformance/ (дата обращения: 28.08.2011).

24. Benoit, D. G. Automatic Diagnosis of Performance Problems in Database Management Systems / D. G. Benoit // Proceedings of the Second International Conference on Autonomic Computing, Seattle, WA, USA. P. 326-327.

25. Bhatia, N. Automatic Experimental Analysis of Communication Patterns in Virtual Topologies / N. Bhatia, F. Song, F. Wolf // Proceedings of the International Conference on Parallel Processing, 2005. P. 465-472.

26. Browne P. JBoss Drools Business Rules / P. Browne. Packt Publishing, 2009. -304 p.

27. Davis, R. What Is a Knowledge Representation? / R. Davis, H. Shrobe, P. Szolovits // Al Magazine. 1993. - Vol. 14, № 1. - P. 17-33.

28. Delgrande, J. P. Knowledge representation: features of knowledge / J. P. Delgrande, J. Mylopoulos // Fundamentals of artificial intelligence. 1986. - Vol. 232.-P. 2-36.

29. Dvorak, J. J. Using Clips in the domain of knowledge-based massively parallel programming / J. J. Dvorak // Third CLIPS Conference Proceedings. Houston, Texas, 1994.-P. 195-202.

30. Efficient Pattern Search in Large Traces through Successive Refinement / F. Wolf et al. // Proceedings of the European Conference on Parallel Computing, 2004. -P. 47-54.

31. Espinosa, A. Automatic Detection of Parallel Program Performance Problems / A. Espinosa, T. Margalef, E. Luque // Vector and Parallel Processing. 1999. - Vol. 1573.-P. 365-377.

32. Espinosa, A. Automatic detection of PVM program performance problems / A. Espinosa, T. Margalef, E. Luque // Recent Advances in Parallel Virtual Machine and Message Passing Interface. 1998. - Vol. 1497. - P. 19-26.

33. Espinosa, A. Automatic Performance Analysis of Master/Worker PVM Applications with Kpi / A. Espinosa, T. Margalef, E. Luque // Recent Advances in Parallel Virtual Machine and Message Passing Interface. 2000. - Vol. 1908. - P. 47-55.

34. Fahringer, T. Aksum: a performance analysis tool for parallel and distributed applications / T. Fahringer, C. Seragiotto // Performance analysis and grid computing. 2004. - №. 2. - P. 189-208.

35. Fahringer, T. Modeling and Detecting Performance Problems for Distributed and Parallel Programs with JavaPSL / T. Fahringer, C. Seragiotto // Proceedings of the 2001 ACM/IEEE conference on Supercomputing, 2001. P. 38-54.

36. Forgy, C. L. Rete: A Fast Algorithm for the Many Pattern: Many Object Pattern Match Problem / C. L. Forgy // Artificial Intelligence. 1982. - Vol. 19. - P. 1737.

37. Foster, I. Designing and Building Parallel Programs: Concepts and Tools for Parallel Software Engineering /1. Foster. Boston: Addison-Wesley, 1995. - 430 P

38. Friedman-Hill, E. Jess in Action. Rule-Based System in Java / E. Friedman-Hill. -Manning Publications, 2003. 480 p.

39. Goettge, R. T. PEDAS: An Expert System for Performance Engineering of Time-Critical Software / R. T. Goettge // Proceedings of the 16th International Computer Management Group Conference. Orlando, 1990. - P. 313-320.

40. Grama, A. Introduction to Parallel Computing / A. Grama, A. Gupta, G. Karypis et al. 2nd edition. - Boston: Addison-Wesley, 2003. - 656 p.

41. Gropp, W. Revealing the Performance of MPIRMA Implementations / W. Gropp, R. Thakur // Proceedings of the 14th European PVM/MPI Users'Group Meeting. -Paris, 2007. P. 272-280.

42. Hermanns, M. Event-Based Measurement and Analysis of One-Sided Communication / M. Hermanns, B. Mohr, F. Wolf // Proceedings of the European Conference on Parallel Computing, 2005. P. 156-166.

43. Hermanns, M. Verifying Causal Connections between Distant Performance Phenomena in Large-Scale Message-Passing Applications / M. Hermanns //

44. Proceedings of the 2009 17th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-based Processing, 2009. P. 78-84.

45. Hoogenboom, P. J. System Performance Advisor: An Expert System for Unix System Performance Management: Master's Thesis / P. J. Hoogenboom. Salt Lake City, 1992.- 144 p.

46. Intel Trace Analyzer: Reference Guide Электронный ресурс. URL: http://software.intel.com/en-us/articles/intel-trace-analyzer-and-collector-documentation (дата обращения: 01.09.2011).

47. Intel Trace Collector: Reference Guide Электронный ресурс. URL: http://software.intel.com/en-us/articles/intel-trace-analyzer-and-collector-documentation (дата обращения: 01.09.2011).

48. Jain, R. The Art of Computer Systems Performance Analysis: Techniques for Experimental Design, Measurement, Simulation and Modeling / R. Jain. New York: Wiley-Interscience, 1991. - 685 p.

49. Kim, S. W. A performance advisor tool for novice programmers in parallel programming / S. W. Kim, I. Park, R. Eigenmann // Proceedings of the 13th annual Workshop on Languages and Compilers for Parallel Computing, 2000. P. 274-288.

50. Knowledge Specification for Automatic Performance Analysis / T. Fahringer et al. // Technical Report, FZJ-ZAM-IB-2001-08, Germany, 2001. 83 p.

51. Lakemeyer, G. Foundations of Knowledge Representation and Reasoning / G. Lakemeyer, B. Nebel // Foundations of Knowledge Representation and Reasoning.- 1994.-Vol. 810.-P. 1-12.

52. Li, K. A knowledge-based performance tuning tool for parallel programs / K. Li, K. Zhang // Second International Conference on Algorithms and Architectures for Parallel Processing, 1996. P. 287-294.

53. Li, L. Automatic Performance Diagnosis of Parallel Computations with Compositional Models / L. Li, A. D. Malony // Proceedings of the IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium, Long Beach, CA, USA, 2007.-P. 1-8.

54. LÍ, L. Knowledge engineering for automatic parallel performance diagnosis / L. Li, A. D. Malony // Concurrency and Computation: Practice and Experience. -2007.-Vol. 19, № 11. P. 1497-1515.

55. Li, L. Model-Based Performance Diagnosis of Master-Worker Parallel Computations / L. Li, A. D. Malony // Proceedings of Parallel Processing Conference, 2006. P. 35-46.

56. Li, L. Model-Based Relative Performance Diagnosis of Wavefront Parallel Computations / L. Li, A. D. Malony, K. Huck // Proceedings of High Performance Computing and Communications, 2006. P. 200-209.

57. Lilja, D. J. Measuring computer performance: A Practitioner's Guide / D. J. Lilja.- Cambridge: Cambridge University Press, 2000. 278 p.

58. Liu, P. Applying Expert System Technology to Enhance Sort Performance / P. Liu // Proceedings of the 20th International Computer Management Group Conference. Orlando, 1994 - P. 85-91.

59. Moore, S. Improving Time to Solution with Automated Performance Analysis / S. Moore, F. Wolf, J. Dongarra // Proceedings of the Second Workshop on Productivity and Performance in High-End Computing. San Francisco, 2005. -P. 20-26.

60. MPI: A Message-Passing Interface Standard Электронный ресурс. URL: http://www.mpi-forum.org/docs/mpi-l 1-html/mpi-report.html (дата обращения: 28.08.2011).

61. MPI-2: Extensions to the Message-Passing Interface Электронный ресурс. -URL: http://www.parallel.ru/docs/mpi2/mpi2-report.html (дата обращения: 28.08.2011).

62. Mylopoulos, J. An overview of knowledge representation / J. Mylopoulos // Proceedings of the 1980 workshop on Data abstraction, databases and conceptual modeling, 1980.-P. 5-12.

63. Nethercote, N. Dynamic Binary Analysis and Instrumentation: PhD thesis / N. Nethercote. Cambridge, 2004. - 190 p.81 .Northover, S. SWT: The Standard Widget Toolkit, Volume 1 / S. Northover, M. Wilson. Boston: Addison-Wesley, 2004. - 592 p.

64. Parr, T. The Definitive ANTLR Reference: Building Domain-Specific Languages / T. Parr. Pragmatic Bookshelf, 2007 - 376 p.

65. Pin: Building Customized Program Analysis Tools with Dynamic Instrumentation / C.-K. Luk et al. // Proceedings of the 2005 ACM SIGPLAN conference on Programming language design and implementation, Chicago, IL, 2005. P. 190200.

66. Preece, A. D. Foundation and application of knowledge base verification / A. D. Preece, R. Shinghal // International Journal of Intelligent Systems. 1994. - Vol. 9, №8. -P. 683-701.

67. PYTHIA-II: a knowledge/database system for managing performance data and recommending scientific software / E. N. Houstis et al. // ACM Transactions on Mathematical Software. 2000. - Vol. 26, № 2. - P. 227-253.

68. Rabenseifner, R. Opitmization of MPI Applications Электронный ресурс. / R-Rabenseifiier. URL: httpsy/fe.hte.de^jects/par/pa^ (дата обращения: 28.082011).

69. Relating the Execution Behavior with the Structure of the Application / A. Espinosa et al. // Recent Advances in Parallel Virtual Machine and Message Passing Interface. 1999. - Vol. 1697. - P. 91-98.

70. Samadi, B. TUNEX: A Knowledge-Based System for Performance Tuning of the UNIX Operating System / B. Samadi // IEEE Transactions on Software Engineering. 1989. - Vol. 15, № 7. - P. 861-874.

71. Seragiotto, C. Performance Analysis for Distributed and Parallel Java Programs with Aksum / C. Seragiotto, T. Fahringer // Proceedings of the IEEE International Symposium on Cluster Computing and the Grid, 2005. P. 1024-1031.

72. Toward Scalable Performance Visualization with Jumpshot / O. Zaki et al. // High-Performance Computing Applications. 1999. - Vol. 13, № 2. - P. 277-288.

73. UPC: Distributed Shared Memory Programming / T. El-Ghazawi et al.. -Willey-Interscience, 2003. 300 p.

74. Velez, R. An intelligent tool for UNIX performance tuning / R. Velez, D. Zhang, J. Kho // Fifth International Conference on Tools with Artificial Intelligence. -Boston, 1993.-P. 118-122.

75. Wolf, F. Automatic performance analysis of hybrid MPI/OpenMP applications / F. Wolf, B. Möhr // Journal of Systems Architecture: the EUROMICRO Journal. -2003. Vol. 49, № 10/11. - P. 421-439.

76. Wolf, F. EARL A Programmable and Extensible Toolkit for Analyzing Event Traces of Message Passing Programs / F. Wolf, B. Möhr // Proceedings of the 7th International Conference on High-Performance Computing and Networking. - P. 503-512.

77. Xu, J. Rule-based automatic software performance diagnosis and improvement / J. Xu // Performance Evaluation. 2008. - Vol. 67, № 8 - P. 585-611.