論文の概要: Analytics of Longitudinal System Monitoring Data for Performance Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.03451v1
• Date: Tue, 7 Jul 2020 13:57:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 20:44:16.301561
• Title: Analytics of Longitudinal System Monitoring Data for Performance Prediction
• Title（参考訳）: 性能予測のための縦型システム監視データの解析
• Authors: Ian J. Costello, Abhinav Bhatele
• Abstract要約: 私たちは、保留中のジョブのパフォーマンスを予測できるデータ駆動モデルを作成します。 我々はこれらの予測モデルを詳細に分析し、主要な性能予測因子である特徴を特定する。 このようなモデルがアプリケーションに依存しないことを実証し、トレーニングに含まれていないアプリケーションのパフォーマンスを予測するために使用できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.832170125150307
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, several HPC facilities have started continuous monitoring of their systems and jobs to collect performance-related data for understanding performance and operational efficiency. Such data can be used to optimize the performance of individual jobs and the overall system by creating data-driven models that can predict the performance of pending jobs. In this paper, we model the performance of representative control jobs using longitudinal system-wide monitoring data to explore the causes of performance variability. Using machine learning, we are able to predict the performance of unseen jobs before they are executed based on the current system state. We analyze these prediction models in great detail to identify the features that are dominant predictors of performance. We demonstrate that such models can be application-agnostic and can be used for predicting performance of applications that are not included in training.
• Abstract（参考訳）: 近年、いくつかのHPC施設が、パフォーマンスと運用効率を理解するためにパフォーマンス関連データを収集するために、システムとジョブの継続的な監視を開始している。 このようなデータは、保留中のジョブのパフォーマンスを予測するデータ駆動モデルを作成することによって、個々のジョブとシステム全体のパフォーマンスを最適化するために使用できる。 本稿では,縦型監視データを用いた代表制御ジョブの性能をモデル化し,性能変動の原因について検討する。 機械学習を用いて、現在のシステム状態に基づいて実行される前に、見知らぬジョブのパフォーマンスを予測することができる。 我々はこれらの予測モデルを詳細に分析し、主要な性能予測因子である特徴を特定する。 このようなモデルがアプリケーション非依存であり、トレーニングに含まれないアプリケーションのパフォーマンスを予測するのに使用できることを実証する。

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