高性能/并行计算性能分析与优化方法
黄新平
北京并行科技股份有限公司
2017.05
内容提要
?高性能/并行计算发展趋势
?高性能/并行计算性能优化基础?并行程序优化实战
高性能/并行计算发展趋势
现实世界计算需求与日俱增
处理器发展趋势–并行化? 2014 Intel Corporation Intel Confidential
为什么硬件要并行化
无限制提高时钟频率带来的散热问题，实践上无解或者及其昂贵
功耗墙
现代处理器体系架构的并行化技术
?位宽增大8bit -> 16bit -> 32bit -> 64 bit
?指令级并行（ILP）
?流水线，使用多级流水提高主频
?超标量
?基于T omasulo算法的乱序执行
?SIMD向量化指令集
?超线程技术，进一步利用闲置计算部件
?多核技术
?集成内存控制器，高带宽近核内存
现实中CPU的性能增长
57x
102x
2007 英特尔? 至强? X5472
4 核2009 英特尔至
强X5570
4 核
2010 英特尔至
强X5680
6 核
2012 英特尔至
强E5 2600 家族
8 核
2013 英特尔至
强E5 2600 v2 家
族12 核
2014 英特尔至强
E5 2600 v3
家族14 核VP = 向量化与并行化
SP = 标量与并行化
VS = 向量化与单线程
SS = 标量与单线程
Intel Xeon Phi 众核处理器架构
Diagram is for conceptual purposes only and only illustrates a CPU and memory –it is not to scale and does not include all functional areas of the CPU,nor does it represent actual component layout.
DMI
MCDRAM
MCDRAM
MCDRAM
MCDRAM MCDRAM
MCDRAM MCDRAM MCDRAM
DDR4
DDR4
DDR4Wellsburg PCH
Up to 72 cores
HFI
DDR4
DDR4
DDR4
PCIe Gen3
x36
6 channels DDR4Up to 384GB
Common with Grantley
PCH
2 ports Storm Lake Integrated Fabric On-package
50 GB/s bi-directional
Up to 16GB high-bandwidth on-package
memory (MCDRAM)
Exposed as NUMA node ~500 GB/s sustained BW
Up to 72 cores 2D mesh architecture
Over 3 TF DP peak
Full Xeon ISA compatibility through AVX-512~3x single-thread vs. compared to Knights Corner Core Core
2 VPU
2VPU
1M B L 2
H U B Tile
M c r o -C o a x C a b e (I F P )
M c r o -C o a x C a b e (I F P )
2x 512b VPU per core (Vector Processing Units)
Based on Intel? Atom Silvermont processor with many HPC
enhancements
Deep out-of-order buffers
Gather/scatter in hardware Improved branch predition
4 threads/core High cache bandwidth
& more
GPGPU 处理器架构
SMX SMX
SMX…
高性能计算系统样例
?中国超级计算机天河二号
?研制厂商：国防科技大学
?部署单位：广州超算
?测试性能：33.8627PFLOPS（2015年6月T op500排名第一）
?系统峰值：54.9024PFLOPS
?主要参数：
●16000个计算节点
●32000Intel Xeon E5-2692 2.2GHz 12核心
●48000Intel Xeon Phi31S1P协处理器
●单节点64GB内存
●4096颗自主FT-150016核心处理器
?自主研发TH Express-2高速网络
?整机功耗17.808MW，附水冷后系统功耗24MW
高性能/并行计算趋势
巨型机
向量机
MPP Cluster
碎片化General CPU
MIC
GPU FPGA
异构
高性能/并行计算性能优化基础
?研究给定问题规模下，性能加速比随并行处理器增加的变化。?
Amdahl 定律表示如下，其中：
?
Ts 为串行运行时间；
?T p 为并行化后的运行时间；?P 表示使用P 个处理器；
?f 表示应用程序不能被并行化的比例。
?
应用程序并行化后的加速比受限于f ：
?当f →0时，加速比为P ；
?当f 比例很大，加速效果从理论上不会太好；
?
反映应用程序的强可扩展性。
Speedup =Ts Tp =
P
1+f ×(P ?1)
1
248163264128
256512102412481632641282565121024
S p e e d u p
Number of Processors
P = 1P = 0.9P = 0.8P = 0.7P = 0.6P = 0.5
?
Gustafson 定律表示如下，其中：
?
Ts 为串行运行时间；
?T p 为并行化后的运行时间；?P 表示使用P 个处理器；
?f 表示应用程序不能被并行化的比例。
?很多并行程序随着计算规模的扩大, 程序中不能被并行化部分的执行时间基本保持不变。
?
f 随计算规模的扩大变小，应用程序加速比随处理器规模的扩大继续增大，反映程序的弱可扩展性。
Speedup =Ts
Tp
=f +(1?f)×P
Gustafson 定律为构建大规模机群提供理论依据。
2040
6080
1001200102030405060708090100110120
S p e e d u p
Number of Processors
P = 1P = 0.8
P = 0.6P = 0.4P = 0.2P = 0.1
Amdahl V.S. Gustafson
?Amdahl?Gustafson Ws: 串行执行任务量
Wp:并行执行任务量
Ts：串行执行时间
Tp：并行执行时间
基准
收集
数据
确认
瓶颈
确认
解决方案
应用
解决方案
测试
使用可重复且具有代表性的基准测试时的问题假设性能优化方法论
?性能优化循环模式：
?针对典型应用算例
?借助性能分析工具
?不断发现、消除性能瓶颈
的迭代过程
优化：自上而下的方法
系统
应用处理器
系统配置网络I/O 磁盘I/O 数据库调试操作系统应用设计
应用服务器优化驱动程序优化
并行化
隐藏数据传输
基于高速缓存的优化
使用英特尔Intrinsic 进行底层优化
系统性能优化方案 (第一章) 系统在用户使用一段时间后（1年以上），均存在系统性能（操作、查询、分析）逐渐下降趋势，有些用户的系统性能下降的速度非常快。同时随着目前我们对数据库分库技术的不断探讨，在实际用户的生产环境，现有系统在性能上的不断下降已经非常严重的影响了实际的用户使用，对我公司在行业用户内也带来了不利的影响。 通过对现有系统的跟踪分析与调整，我们对现有系统的性能主要总结了以下几个瓶颈： 1、数据库连接方式问题 古典C/S连接方式对数据库连接资源的争夺对DBServer带来了极大的压力。现代B/S连接方式虽然不同程度上缓解了连接资源的压力，但是由于没有进行数据库连接池的管理，在某种程度上，随着应用服务器的不断扩大和用户数量增加，连接的数量也会不断上升而无截止。 此问题在所有系统中存在。 2、系统应用方式（架构）问题(应用程序设计的优化) 在业务系统中，随着业务流程的不断增加，业务控制不断深入，分析统计、决策支持的需求不断提高，我们现有的业务流程处理没有针对现有的应用特点进行合理的应用结构设计，例如在‘订单、提油单’、‘单据、日报、帐务的处理’关系上，单纯的数据关系已经难以承载多元的业务应用需求。 3、数据库设计问题（指定类型SQL语句的优化）
目前在系统开发过程中，数据库设计由开发人员承担，由于缺乏专业的数据库设计角色、单个功能在整个系统中的定位模糊等原因，未对系统的数据库进行整体的分析与性能设计，仅仅实现了简单的数据存储与展示，随着用户数据量的不断增加，系统性能逐渐下降。 4、数据库管理与研究问题(数据存储、物理存储和逻辑存储的优化) 随着系统的不断增大，数据库管理员（DBA）的角色未建立，整个系统的数据库开发存在非常大的随意性，而且在数据库自身技术的研究、硬件配置的研究等方面未开展，导致系统硬件、系统软件两方面在数据库管理维护、研究上无充分认可、成熟的技术支持。 5、网络通信因素的问题 随着VPN应用技术的不断推广，在远程数据库应用技术上，我们在实际设计、开发上未充分的考虑网络因素，在数据传输量上的不断加大，传统的开发技术和设计方法已经无法承载新的业务应用需求。 针对以上问题，我们进行了以下几个方面的尝试： 1、修改应用技术模式 2、建立历史数据库 3、利用数据库索引技术 4、利用数据库分区技术 通过尝试效果明显，仅供参考！
W eb网站大数据量的性能解决方案 随着中国大型IT企业信息化速度的加快，大部分应用的数据量和访问量都急剧增加，大型企业网站正面临性能和高数据访问量的压力，而且对存储、安全以及信息检索等等方面都提出了更高的要求…… 本文中，我想通过几个国外大型IT企业及网站的成功案例，从Web技术人员角度探讨如何积极地应对国内大型网站即将面临的扩展（主要是技术方面，而较少涉及管理及营销等方面）矛盾。 一、国外大型IT网站的成功之道 (一)MySpace 今天，MySpace已经成为全球众口皆碑的社区网站之王。尽管一流和营销和管理经验自然是每个IT企业取得成功的首要因素，但是本节中我们却抛弃这一点，而主要着眼于探讨在数次面临系统扩张的紧急关头MySpace是如何从技术方面采取应对策略的。 第一代架构—添置更多的Web服务器 MySpace最初的系统很小，只有两台Web服务器（分担处理用户请求的工作量）和一个数据库服务器（所有数据都存储在这一个地方）。那时使用的是Dell双CPU、4G内存的系统。在早期阶段，MySpace基本是通过添置更多Web服务器来对付用户暴增问题的。但到在2004年早期，在MySpace用户数增长到五十万后，其数据库服务器已经开始疲于奔命了。 第二代架构—增加数据库服务器 与增加Web服务器不同，增加数据库并没那么简单。如果一个站点由多个数据库支持，设计者必须考虑的是，如何在保证数据一致性的前提下让多个数据库分担压力。MySpace 运行在三个SQL Server数据库服务器上—一个为主，所有的新数据都向它提交，然后由它复制到其它两个；另两个数据库服务器全力向用户供给数据，用以在博客和个人资料栏显示。这种方式在一段时间内效果很好——只要增加数据库服务器，加大硬盘，就可以应对用户数和访问量的增加。 这一次的数据库架构按照垂直分割模式设计，不同的数据库服务于站点的不同功能，如登录、用户资料和博客。垂直分割策略利于多个数据库分担访问压力，当用户要求增加新功能时，MySpace只需要投入新的数据库加以支持。在账户到达二百万后，MySpace还从存储设备与数据库服务器直接交互的方式切换到SAN（存储区域网络）—用高带宽、专门设计的网络将大量磁盘存储设备连接在一起，而数据库连接到SAN。这项措施极大提升了系统性能、正常运行时间和可靠性。然而，当用户继续增加到三百万后，垂直分割策略也变得难以维持下去。 第三代架构—转到分布式计算架构 几经折腾，最终，MySpace将目光移到分布式计算架构——它在物理上分布的众多服务器，整体必须逻辑上等同于单台机器。拿数据库来说，就不能再像过去那样将应用拆分，再以不同数据库分别支持，而必须将整个站点看作一个应用。现在，数据库模型里只有一个用
4、盈利能力比率 盈利能力就是企业赚取利润的能力。不论是投资人还是债务人，都非常关心这个项目。在分析盈利能力时，应当排除证券买卖等非正常项目、已经或将要停止的营业项目、重大事故或法律更改等特别项目、会计政策和财务制度变更带来的累积影响数等因素。 （1）销售净利率 公式：销售净利率=净利润/ 销售收入*100% 企业设置的标准值：0.1 意义：该指标反映每一元销售收入带来的净利润是多少。表示销售收入的收益水平。 分析提示：企业在增加销售收入的同时，必须要相应获取更多的净利润才能使销售净利率保持不变或有所提高。销售净利率可以分解成为销售毛利率、销售税金率、销售成本率、销售期间费用率等指标进行分析。 （2）销售毛利率 公式：销售毛利率=[（销售收入-销售成本）/ 销售收入]*100% 企业设置的标准值：0.15 意义：表示每一元销售收入扣除销售成本后，有多少钱可以用于各项期间费用和形成盈利。分析提示：销售毛利率是企业是销售净利率的最初基础，没有足够大的销售毛利率便不能形成盈利。企业可以按期分析销售毛利率，据以对企业销售收入、销售成本的发生及配比情况作出判断。 （3）资产净利率（总资产报酬率） 公式：资产净利率=净利润/ [（期初资产总额+期末资产总额）/2]*100% 企业设置的标准值：根据实际情况而定 意义：把企业一定期间的净利润与企业的资产相比较，表明企业资产的综合利用效果。指标越高，表明资产的利用效率越高，说明企业在增加收入和节约资金等方面取得了良好的效果，否则相反。 分析提示：资产净利率是一个综合指标。净利的多少与企业的资产的多少、资产的结构、经营管理水平有着密切的关系。影响资产净利率高低的原因有：产品的价格、单位产品成本的高低、产品的产量和销售的数量、资金占用量的大小。可以结合杜邦财务分析体系来分析经营中存在的问题。 （4）净资产收益率（权益报酬率） 公式：净资产收益率=净利润/ [（期初所有者权益合计+期末所有者权益合计）/2]*100% 企业设置的标准值：0.08 意义：净资产收益率反映公司所有者权益的投资报酬率，也叫净值报酬率或权益报酬率，具有很强的综合性。是最重要的财务比率。 分析提示：杜邦分析体系可以将这一指标分解成相联系的多种因素，进一步剖析影响所有者权益报酬的各个方面。如资产周转率、销售利润率、权益乘数。另外，在使用该指标时，还应结合对“应收账款”、“其他应收款” 、“ 待摊费用”进行分析。
大数据报表优化问题 方法一、优化设计器的配置，方法如下：在reportconfig.xml里面，您可以修改一下信息优化，单元格数，并发数等。 D:\润前报表\webapps\demo\WEB-INF 这个路径下的reportconfig.xml。 1）maxCellNum 当前报表系统能运算的最大单元格数，能够动态控制并发数。该数值的大小取决于硬件的配置，一般来说内存越大，这些数值可以设得越大，但最多建议不要超过2000000。 设置为-1 ，表示为无限大。 2）maxConcurrentForReport表示报表WEB应用中服务器可以同时计算的报表的个数，以便有效控制服务器的内存使用量。该数值的大小取决于硬件的配置，一般来说内存越大，这些数值可以设得越大，但最多建议不要超过100。 3）maxWaitForReport表示报表WEB应用中服务器可以等待计算的报表的个数，以便有效控制服务器的内存使用量。该数值的大小取决于硬件的配置，一般来说内存越大，这个数值可以设得越大，但最多建议不要超过100。 maxWaitTimeForReport表示内存溢出后，最长等待多久才允许新任务访问，以秒为单位，一般建议为30。 4）另外在D:\润前报表\bin 下startup.bat 里面可以修改设计器使用内存，可以根据计算机性能配置。Xms512m -Xmx1024m 这里一般改成1024 1024 startdemo.bat是设置ie浏览时的内存。 方法二、利用tag标签对报表进行分页运算和输出，您可以参考下《应用开发教程》--》2.6.3 autobig分页。 在一页一页计算报表的基础上，然后一页一页输出到文件。即在输出到文件时判断一下该文件是否有内容，如果有，则追加到后面。 实现方法：1）调API接口按常规的办法计算报表，获得结果报表iReport 2）调用ReportUtils.exportToText( OutputStream os, IReport report )方法即可实现流式输出到txt 文件 方法二需要将jar包更新，否则会提示autobig标签未定义错误。
第五章获利能力分析 获利能力是企业赚取利润的能力。之所以要进行获利能力分析，是因为：利润的增长可引起股价上涨，使股东获取资本收益； 利润是债权收回的保证，对于长期债权尤其重要； 利润的多少直接影响政府财政收入的实现。 本章主要内容： （1）获利能力的影响因素 （2）获利能力的指标计算及分析 （3）影响获利能力的非常项目 （4）会计政策对获利能力的影响 第一节获利能力的衡量 1．获利能力的影响因素 利润作为收入与费用之差，凡是影响收入和费用的因素都会都会影响企业获利能力的高低；从另一个角度讲，企业的全部过程就是发生耗费和取得收入的过程，因此获利能力是企业其他各种能力（如营销能力、收现能力、降低成本的能力、回避风险的能力等）的综合体。 具体分析： 1）营销能力：用销售收入及其增长率来反映。营销能力是获利能力的基础，是企业发展的根本保证。企业的营销能力受营销策略和营销状况的影响。 2）收现能力：在商业信用大量存在的情况下，收现能力是影响企业获利能力的重要因素。未收现的销售额只是观念上的收益来源。了解企业的收现能力可以从了解信用条件、加速账款回收的制度和方法、催款程序等方面进行。 3）降低成本的能力：在收入不变的前提下，降低成本可以增加收益。企业降低成本的能力取决于技术水平、产品设计、生产规模的大小、企业成本管理水平的高低。 4）财务状况：与企业的获利能力相互制约、相互促进 A：合理的资金结构会使企业有较稳定的获利能力； B：偿债能力过高说明企业没有充分利用资金，没有充分发挥创造利润的潜力；偿债能力过低，会使企业在盈利的情况下破产 C：资产负债率高于债务成本时，负债经营可提高企业的获利能力 D：营业资本增加增强企业的经营能力，增加获利机会 E：资金周转速度快，在同等条件下可节约资金，节约的资金可用于经营规模的扩大和创利水平的提高。 5）风险程度：风险很高的获利能力往往是短期的，不稳定的，不能代表企业真正的收益性。
Hive性能优化 1.概述 本人在工作中总结Hive的常用优化手段和在工作中使用Hive出现的问题。下面开始本篇文章的优化介绍。 2.介绍 首先，我们来看看hadoop的计算框架特性，在此特性下会衍生哪些问题？ ?数据量大不是问题，数据倾斜是个问题。 ? jobs数比较多的作业运行效率相对比较低，比如即使有几百行的表，如果多次关联多次汇总，产生十几个jobs，耗时很长。原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的。 ? sum,count,max,min等UDAF，不怕数据倾斜问题,hadoop在map 端的汇总合并优化，使数据倾斜不成问题。 ? count(distinct ),在数据量大的情况下，效率较低，如果是多count(distinct )效率更低，因为count(distinct)是按group by 字段分组，按distinct字段排序，一般这种分布方式是很倾斜的。举个例子：比如男uv,女uv，像淘宝一天30亿的pv，如果按性别分组，分配2个reduce,每个reduce处理15亿数据。
面对这些问题，我们能有哪些有效的优化手段呢？下面列出一些在工作有效可行的优化手段： ?好的模型设计事半功倍。 ?解决数据倾斜问题。 ?减少job数。 ?设置合理的map reduce的task数，能有效提升性能。(比如，10w+级别的计算，用160个reduce，那是相当的浪费，1个足够)。 ?了解数据分布，自己动手解决数据倾斜问题是个不错的选择。 set hive.groupby.skewindata=true;这是通用的算法优化，但算法优化有时不能适应特定业务背景，开发人员了解业务，了解数据，可以通过业务逻辑精确有效的解决数据倾斜问题。 ?数据量较大的情况下，慎用count(distinct)，count(distinct)容易产生倾斜问题。 ?对小文件进行合并，是行至有效的提高调度效率的方法，假如所有的作业设置合理的文件数，对云梯的整体调度效率也会产生积极的正向影响。 ?优化时把握整体，单个作业最优不如整体最优。 而接下来，我们心中应该会有一些疑问，影响性能的根源是什么？ 3.性能低下的根源
软件性能瓶颈分析方法及优化 影响软件应用性能的因素有很多，下面简单介绍下其中几种影响因素及分析方法。 一、性能瓶颈分析 1、内存分析 内存的使用情况是系统性能中重要的因素之一，频繁的页交换及内存泄露都会影响到系统 的性能（这里主要以Windows系统为主）。 内存分析用于判断系统有无遇到内存瓶颈，是否需要通过增加内存等手段提高系统性能表现。 （1）、查看Memory\Available Mbytes指标 在对系统进行操作系统级别的内存分析时，首先需要通过该指标（Available Mbytes：Windows系统自带计数器的一个计数值）建立一个初步的印象，了解性能测试过程中 系统是否仍然有足够的内存可用。如果该指标比较小，系统可能存在内存不足方便的问题，这时需要继续依据具体问题进行下一步分析。 （2）、注意Pages/sec、Pages Read/sec和Page Faults/sec的值 操作系统经常会利用磁盘交换方式提高系统的可用内存量或内存使用效率。Windows和Unix操作系统都提供了类似的方法来支持磁盘交换计数，而这三个指标直接反应了操作系统进行磁盘交换的频度。 如果Pages/sec的计数持续高于几百，很可能有内存方面的问题产生，但Pages/sec的 值很大不一定表明内存有问题，而可能是运行使用内存映射文件的程序所致。 Page Faults/sec值表示每秒发生的页面失效次数，页面失效次数越多，说明操作系统向 内存读取的次数越多。 Pages Read/sec的计数值阈值为5，如果计数值超过5，则可以判断存在内存方面的问题。（3）、根据Physical Disk计数器的值分析性能瓶颈 对Physical Disk计数器的分析包括对Pages Read/sec和%DiskTime及Average Disk Queue Length的分析。如果Pages Read/sec的值很低，同时%DiskTime和 Average Disk Queue Length的值很高，则可能是磁盘瓶颈；但如果队列长度增加的同 时Pages Read/sec并未降低，则是由于内存不足。 2、处理器分析 处理器（CPU）也可能是系统的瓶颈，下面是针对处理器进行分析的步骤： （1）、查看System\%Total Processor Time性能计数器的计数值 该计数值用于体现服务器整体的处理器利用率；对于多处理器系统而言，该计数值体现的 是所有CPU的平均利用率。如果该数值持续超过90%，则说明整个系统面临着处理器方 面的瓶颈，需要通过增加处理器来提高性能。 注意事项：由于操作系统本身的特性，在某些多CPU系统中，该数据本身并不大，但如果CPU之间负载状况极不均衡，也应该视作系统产生了处理器方面的瓶颈。 （2）、查看每个CPU的Processor\%Processor Time、Processor\%User Time和Processor\%Privileged Time
一、公司简介： 徐州工程机械科技股份有限公司(以下简称公司)原名徐州工程机械股份有限公司，系1993年6月15日经江苏省体改委苏体改生(1993)230号文批准，由徐州工程机械集团公司以其所属的工程机械厂、装裁机厂和营销公司1993年4月30日经评估后的净资产组建的定向募集股份有限公司。公司于1993年12月15日注册成立，注册资本为人民币95,946,600元。1996年8月经中国证监会批准，公司向社会公开发行2400万股人民币普通股(每股面值为人民币1元)，发行后股本增至 119,946,600元。1996年8月至2004年6月，经股东大会、中国证监会批准，通过以利润、公积金转增或配股等方式，公司股本增至545,087,620元。经2009 年8 月22 日召开的公司2009 年第一次临时股东大会审议通过，公司中文名称由“徐州工程机械科技股份有限公司”变更为“徐工集团工程机械股份有限公司”，英文名称由“Xuzhou Construction MachineryScience & Technology Co., Ltd.”变更为“XCMG Construction Machinery Co., Ltd. ”。2009 年9 月4 日，经徐州市工商行政管理局核准，公司名称变更为“徐工集团工程机械股份有限公司”。
公司是集筑路机械、铲运机械、路面机械等工程机械的开发、制造与销售为一体的专业公司，产品达四大类、七个系列、近100个品种，主要应用于高速公路、机场港口、铁路桥梁、水电能源设施等基础设施的建设与养护。公司主要产品有：工程起重机械、筑路机械、路面及养护机械、压实机械、铲土运输机械、高空消防设备、特种专用车辆、工程机械专用底盘等系列工程机械主机和驱动桥、回转支承、液压件等基础零部件产品，大多数产品市场占有率居国内第一位。其中70％的产品为国内领先水平，20％的产品达到国际当代先进水平。公司大力发展外向型经济，实施以产品出口为支撑的国际化战略，工程机械产品远销欧美、日韩、东南亚、非洲等国际市场。 公司年营业收入由成立时的3.86亿元，发展到2007年的突破300亿元，年实现利税20亿元，年出口创汇突破5亿美元，在中国工程机械行业均位居首位。目前位居世界工程机械行业第16位，中国500强公司第168位，中国制造业500强第84位，是中国工程机械产品品种和系列最齐全、最具竞争力和最具影响力的大型公司集团。 二、徐工科技2008年获利能力指标的计算 （一）2008年徐工科技的销售利润率的计算 1、销售毛利率=销售毛利额÷主营业务收入×100％ 销售毛利额=主营业务收入－主营业务成本
高性能计算实验报告 学生姓名：X X 学号：XXXXXXXXXX 班号：116122 指导教师：郭明强 中国地质大学（武汉）信息工程学院 第一题
1.编写console程序 2.由下图看出，电脑是双核CPU 3.多线程程序，利用windowsAPI函数创建线程
代码 #include"stdafx.h" #include
} 第二题多线程实现计算e和π的乘积 代码 #include"stdafx.h" #include"windows.h" #define num_steps 2000000 #include 操作系统性能分析 1Linux系统性能评估与优化 1.1影响Linux性能的因素 CPU 内存 磁盘I/O带宽 网络I/O带宽 1.2系统性能评估标准 其中： %user：表示CPU处在用户模式下的时间百分比。 %sys：表示CPU处在系统模式下的时间百分比。 %iowait：表示CPU等待输入输出完成时间的百分比。 swap in：即si，表示虚拟内存的页导入，即从SWAP DISK交换到RAM swap out：即so，表示虚拟内存的页导出，即从RAM交换到SWAP DISK。 1.3系统性能分析工具 常用系统命令 Vmstat、sar、iostat、netstat、free、ps、top等 常用组合方式 ?用vmstat、sar、iostat检测是否是CPU瓶颈 ?用free、vmstat检测是否是内存瓶颈 ?用iostat检测是否是磁盘I/O瓶颈 ?用netstat检测是否是网络带宽瓶颈 1.4性能评估与优化过程 1.4.1系统整体性能评估（uptime命令） [root@web1 ~]# uptime 16:38:00 up 118 days, 3:01, 5 users, load average: 1.22, 1.02, 0.91 这里需要注意的是：load average这个输出值，这三个值的大小一般不能大于系统CPU 的个数，例如，本输出中系统有8个CPU,如果load average的三个值长期大于8时，说明CPU很繁忙，负载很高，可能会影响系统性能，但是偶尔大于8时，倒不用担心，一般不会影响系统性能。相反，如果load average的输出值小于CPU的个数，则表示CPU还有空闲的时间片，比如本例中的输出，CPU是非常空闲的。 1.4.2cpu性能评估 （1）利用vmstat命令监控系统CPU 该命令可以显示关于系统各种资源之间相关性能的简要信息，这里我们主要用它来看CPU一个负载情况。 下面是vmstat命令在某个系统的输出结果： [root@node1 ~]# vmstat 2 3 procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 0 0 0 162240 8304 67032 0 0 13 21 1007 23 0 1 98 0 0 0 0 0 162240 8304 67032 0 0 1 0 1010 20 0 1 100 0 0 0 0 0 162240 8304 67032 0 0 1 1 1009 18 0 1 99 0 0 ●Procs r列表示运行和等待cpu时间片的进程数，这个值如果长期大于系统CPU的个数，说明CPU不足，需要增加CPU。 b列表示在等待资源的进程数，比如正在等待I/O、或者内存交换等。 ●Cpu us列显示了用户进程消耗的CPU 时间百分比。us的值比较高时，说明用户进程消耗的cpu时间多，但是如果长期大于50%，就需要考虑优化程序或算法。 sy列显示了内核进程消耗的CPU时间百分比。Sy的值较高时，说明内核消耗的CPU资源很多。 最近一段时间参与的项目要操作百万级数据量的数据，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。之前数据量小的时候，查询语句的好坏不会对执行时间有什么明显的影响，所以忽略了许多细节性的问题。 经测试对一个包含400多万条记录的表执行一条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是结合网上流传比较广泛的几个查询语句优化方法： 基本原则：数据量大的时候，应尽量避免全表扫描，应考虑在where 及order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快数据的检索速度。但是，有些情况索引是不会起效的，因此，需要下面的做法进行优化： 1、应尽量避免在where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 2、应尽量避免在where 子句中对字段进行null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询： select id from t where num=0 3、尽量避免在where 子句中使用or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如： select id from t where num=10 or num=20 可以这样查询： select id from t where num=10 union all select id from t where num=20 4、下面的查询也将导致全表扫描： 性能分析与调优的原理 最近一直纠结性能分析与调优如何下手，先从硬件开始，还是先从代码或数据库。从操作系统（CPU调度，内存管理，进程调度，磁盘I/O）、网络、协议（HTTP，TCP/IP），还是从应用程序代码，数据库调优，中间件配置等方面入手。 单一个中间件又分web中间件（apache、IIS），应用中间件（tomcat、weblogic、webSphere）等，虽然都是中间件，每一样拎出来往深了学都不是一朝一夕之功。但调优对于每一项的要求又不仅仅是“知道”或“会使用”这么简单。起码要达到“如何更好的使用”。 常看到性能测试书中说，性能测试不单单是性能测试工程师一个人的事儿。需要DBA 、开发人员、运维人员的配合完成。但是在不少情况下性能测试是由性能测试人员独立完成的，退一步就算由其它人员的协助，了解系统架构的各个模块对于自身的提高也有很大帮助，同进也更能得到别人的尊重。 再说性能调优之前，我们有必要再提一下进行测试的目的，或者我们进行性能测试的初衷是什么？ 能力验证：验证某系统在一定条件具有什么样的能力。 能力规划：如何使系统达到我们要求的性能能力。 应用程序诊断：比如内存泄漏，通过功能测试很难发现，但通过性能测试却很容易发现。 性能调优：满足用户需求，进一步进行系统分析找出瓶颈，优化瓶颈，提高系统整体性能。 一、一般系统的瓶颈 性能测试调优需要先发现瓶颈，那么系统一般会存在哪些瓶颈： 1、硬件上的性能瓶颈： 一般指的是CPU、内存、磁盘I/O 方面的问题，分为服务器硬件瓶颈、网络瓶颈（对局域网可以不考虑）、服务器操作系统瓶颈（参数配置）、中间件瓶颈（参数配置、数据库、web服务器等）、应用瓶颈（SQL 语句、数据库设计、业务逻辑、算法等）。 2、应用软件上的性能瓶颈： 一般指的是应用服务器、web 服务器等应用软件，还包括数据库系统。 例如：中间件weblogic 平台上配置的JDBC连接池的参数设置不合理，造成的瓶颈。 3、应用程序上的性能瓶颈： 一般指的是开发人员新开发出来的应用程序。 例如，程序架构规划不合理，程序本身设计有问题（串行处理、请求的处理线程不够），造成系统在大量用户方位时性能低下而造成的瓶颈。 4、操作系统上的性能瓶颈： 一般指的是windows、UNIX、Linux等操作系统。 例如，在进行性能测试，出现物理内存不足时，虚拟内存设置也不合理，虚拟内存的交换效率就会大大降低，从而导致行为的响应时间大大增加，这时认为操作系统上出现性能瓶颈。 5、网络设备上的性能瓶颈： 一般指的是防火墙、动态负载均衡器、交换机等设备。 例如，在动态负载均衡器上设置了动态分发负载的机制，当发现某个应用服务器上的硬件资源已经到达极限时，动态负载均衡器将后续的交易请求发送到其他负载较轻的应用服务器上。在测试时发现，动态负载均衡器没有起到相应的作用，这时可以认为网络瓶颈。 性能测试出现的原因及其定位十分复杂，这里只是简单介绍常见的几种瓶颈类型和特征，而性能测试所需要做的就是根据各种情况因素综合考虑，然后协助开发人员/DBA/运维人员一起定位性能瓶颈。 二、一般性能调优步骤 一般性能问题调优的步骤： 1、步骤一：确定问题 应用程序代码：在通常情况下，很多程序的性能问题都是写出来的，因此对于发现瓶颈的模块，应该首先检查一下代码。 ANSYS高性能并行计算 作者：安世亚太雷先华 高性能并行计算主要概念 ·高性能并行计算机分类 并行计算机主要可以分为如下四类：对称多处理共享存储并行机（SMP，Symmetric Multi-Processor）、分布式共享存储多处理机（DSM，Distributied Shared Memory）、大规模并行处理机（MPP，Massively Parallel Processor）和计算机集群系统（Cluster）。 这四类并行计算机也正好反映了高性能计算机系统的发展历程，前三类系统由于或多或少需要在CPU、内存、封装、互联、操作系统等方面进行定制，因而成本非常昂贵。最后一类，即计算机集群系统，由于几乎全采用商业化的非定制系统，具有极高的性能价格比，因而成为现代高性能并行计算的主流系统。它通过各种互联技术将多个计算机系统连接在一起，利用所有被连接系统的综合计算能力来处理大型计算问题，所以又通常被称为高性能计算集群。高性能并行计算的基本原理就是将问题分为若干部分，而相连的每台计算机（称为节点）均可同时参与问题的解决，从而显著缩短解决整个问题所需的计算时间。 ·集群互联网络 计算机集群系统的互联网络大体上经历了从Ethernet到Giganet、Myrinet、Infiniband、SCI、Quadrics(Q-net)等发展历程，在“延时”和“带宽”两个最主要指标上有了非常大的改善，下表即是常用的互联方式： ANSYS主要求解器的高性能并行计算特性 ANSYS系列CAE软件体系以功能齐全、多物理场耦合求解、以及协同仿真而著称于世。其核心是一系列面向各个方向应用的高级求解器，并行计算也主要是针对这些求解器而言。 ANSYS的主要求解器包括： Mechanical：隐式有限元方法结构力学求解器； CFX ：全隐式耦合多重网格计算流体力学求解器； AUTODYN：显式有限元混合方法流固耦合高度非线性动力学求解器； LS-DYNA：显式有限元方法非线性结构动力学求解器； FEKO：有限元法、矩量法、高频近似方法相互混合的计算电磁学求解器； ·高性能并行计算的典型应用 现代CAE计算的发展方向主要有两个：系统级多体耦合计算和多物理场耦合计算，前者摒弃了以往只注重零部件级CAE仿真的传统，将整个对象的完整系统（如整机、整车）一次性纳入计算范畴；后者在以往只注重单一物理场分析（如结构力学、流体力学）的基础上，将影响系统性能的所有物理因素一次性纳入计算范畴，考虑各物理因素综合起来对分析对象的影响。因此，可以说，高性能并行计算也是CAE的发展方向，因为它是大规模CAE 应用的基石。例如，在航空航天领域，需要高性能并行计算的典型CAE应用有： –飞机/火箭/导弹等大型对象整体结构静力、动力响应、碰撞、安全性分析，整体外流场分析，多天线系统电磁兼容性及高频波段RCS分析，全模型流体－结构－电磁耦合分析；–航空发动机多级转子/静子联合瞬态流动分析，流体－结构－热耦合分析； –大型运载火箭/导弹发射过程及弹道分析…… · ANSYS求解器对高性能并行计算的支持 作为大型商用CAE软件的领头雁，ANSYS在对高性能并行计算的支持方面也走在所有CAE软件的前列，其各个求解器对高性能并行系统的支持可用下表描述： 实验报告 实验名称：计算机原理cache性能分析及优化实验 学员：张英杰学号： 201008040092 培养类型： 4+1军人年级：任职培训队 专业：计算机科学与技术所属学院：计算机学院 指导教员：唐玉华职称：研究员 实验室：校计算机中心四号院机房实验日期： 2010.12.1—2010.12.19国防科学技术大学训练部制 《实验报告》填写说明 1．学员完成人才培养方案和课程标准要所要求的每个实验后，均须提交实验报告。 2．实验报告封面必须打印，报告内容可以手写或打印。 3．实验报告内容编排及打印应符合以下要求： （1）采用A4（21cm×29.7cm）白色复印纸，单面黑字打印。上下左右各侧的页边距均为3cm；缺省文档网格：字号为小4号，中文为宋体，英文和阿拉伯数字为Times New Roman，每页30行，每行36字；页脚距边界为2.5cm，页码置于页脚、居中，采用小5号阿拉伯数字从1开始连续编排，封面不编页码。 （2）报告正文最多可设四级标题，字体均为黑体，第一级标题字号为4号，其余各级标题为小4号；标题序号第一级用“一、”、“二、”……，第二级用“（一）”、“（二）” ……，第三级用“1.”、“2.”……，第四级用“（1）”、“（2）” ……，分别按序连续编排。 （3）正文插图、表格中的文字字号均为5号。 一实验概述 （一）实验目的 1.掌握Cache的基本概念、基本组织结构 2.掌握影响Cache性能的三个指标 3.了解相联度对Cache的影响 4.了解块大小对Cache的影响 5.了解替换算法对Cache的影响 6.了解Cache失效的分类及组成情况 7.了解一些基本的Cache性能优化方法(选做) （二）实验步骤 1.运行模拟器SimpleScalar 2.在基本配置情况下运行矩阵乘计算程序统计Cache失效次数，并统计三种 不同类型的失效 3.改变Cache容量，统计各种失效的次数，并进行分析 4.改变Cache的相联度，统计各种失效的次数，并进行分析 5.改变Cache块大小，统计各种失效的次数，并进行分析 6.改变Cache的替换策略，统计各种失效次数，并分析 7.对给出的矩阵乘计算程序进行适当改写以优化cache性能。(选做) （三）实验平台 Vmware 虚拟机，redhat 9.0 linux 操作系统，SimpleScalar模拟器。（四）实验课时 3课时 （五）参考资料 计算机体系结构教材、SimpleScalar模拟器使用指南等 二背景知识 （一）Cache基本知识 (1) 可以从三个方面改进Cache的性能：降低失效率、减少失效开销、减少Cache 命中时间； (2) 按照产生失效的原因不同，可以把Cache失效分为三类： 1)强制性失效（Compulsory miss） 一、单选题 1.总资产报酬率是指（）与平均总资产之间的比率 A．利润总额 B．息税前利润 C．净利润 D．息前利润 答案：B 2.（）是反映盈利能力的核心指标 A．总资产报酬率 B．股利发放率 C．总资产周转率 D．净资产收益率 答案：D 3.（）指标越高，说明企业资产的运用效率越好，也意味着企业的资产盈利能力越强。 A．总资产周转率 B．存货周转率 C．总资产报酬率 D．应收账款周转率 答案：C 4.股利发放率的计算公式是（） A．每股股利/每股市价 B．每股股利/每股收益 C．每股股利/每股账面价值 D．每股股利/每股金额 答案：B 5.在企业各种收入利润率，（）通常是其他利润率的基础。A．产品销售利润率 B．营业收入利润率 C．总收入利润率 D．销售净利润率 答案：A 6.上市公司盈利能力分析与一般企业盈利能力分析的主要区别在于（） A．利润水平 B．股东权益 C．股利发放 D．股票价格 答案：D 7.商品经营盈利能力分析是利用（）资料进行分析。 A．资产负债表 B．现金流量表 C．利润表 D．利润分配表 答案：C 8.反映商品经营盈利能力的指标可分为两类，一类统称收入利润率，另一类统称（） A．成本利润率 B．销售成本利润率 C．营业成本费用利润率 D．全部成本费用利润率 答案：A 9.（）是指股东权益总额减去优先股权益后的余额与发行在外的普通股平均股数的比值。 A．每股收益 B．每股股利 C．每股金额 D．每股账面价值 答案：D 10.每股收益主要取决于每股账面价值和（）两个因素。 A．净利润 B．普通股权益报酬率 C．优先股股息 D．普通股股数 答案：B 11.（）是普通股股利与每股收益的比值，反映普通股股东从每股全部获利中分到多少。 A．每股收益 B．普通股权益报酬率 C．市盈率 D．股利发放率 答案：D 12.托宾Q指标反映的是公司的哪两项财务数据的比值（）A．市场价值和重置成本 B．账面价值与重置成本 C．账面价值与市场价值 D．股票价值与债券价值 答案：A 系统性能问题分析及优化策略方法 摘要：随着信息化建设的深入和普及，信息系统已经成为了社会的生产、生活重要组成部分，信息系统由各类型复杂的软、硬件组成，功能逻辑结构复杂，数据种类多样，系统的性能犹如系统的生命，是系统正常运行服务的关键，越来越受到人们的重视。如何优化系统性能，是系统设计研发者们必须考虑的问题。性能优化目标只有一个就是提高系统性能，但是性能分析优化的方法策略却多种多样，如系统的架构优化，程序的逻辑优化，内存、I/O、网络、磁盘优化，数据库优化等等。如何选择合适的优化方法，解决性能问题，是系统性能优化的关键。 关键词：性能、优化、系统、升级 System Performance Analysis and Optimization Strategy Abstract: With the development and popularization of grid informatization, the information systems has become an important part of social production and living. They are composing by types of complex information system software and hardware components. Their functions logical structures are of complex and their data types are diverse. The system performance is like living systems which is the key to the normal operation of the service, attracting more and more people's attention. How to optimize system performance is the problem that must be considered by the designer and developer. Performance Optimization has only one goal that is to improve system performance. However, performance analysis and optimization methods and strategies are various, such as system architecture optimization, logic optimization, memory optimization, I / O optimization, network optimization, disk optimization, database optimization and so on. How to choose a suitable optimization method to solve performance problems is the key to system performance optimization. Keywords: Performance, Optimization, System,Upgrade 高性能计算和网格技术 实验报告 实验题目OpenMP和MPI编程姓名 学号 专业计算机系统结构 指导教师 助教 所在学院计算机科学与工程学院论文提交日期 一、实验目的 本实验的目的是通过练习掌握OpenMP 和MPI 并行编程的知识和技巧。 1、熟悉OpenMP 和MPI 编程环境和工具的使用； 2、掌握并行程序编写的基本步骤； 3、了解并行程序调试和调优的技巧。 二、实验要求 1、独立完成实验内容； 2、了解并行算法的设计基础； 3、熟悉OpenMP和MPI的编程环境以及运行环境； 4、理解不同线程数，进程数对于加速比的影响。 三、实验内容 3.1、矩阵LU分解算法的设计： 参考文档sy6.doc所使用的并行算法： 在LU分解的过程中，主要的计算是利用主行i对其余各行j，(j>i)作初等行变换，各行计算之间没有数据相关关系，因此可以对矩阵A 按行划分来实现并行计算。考虑到在计算过程中处理器之间的负载均衡，对A采用行交叉划分：设处理器个数为p，矩阵A的阶数为n，??p =，对矩阵A行交叉划分后，编号为i(i=0,1,…,p-1)的处理器存有m/ n A的第i, i+p,…, i+(m-1)p行。然后依次以第0,1,…,n-1行作为主行，将 其广播给所有处理器，各处理器利用主行对其部分行向量做行变换，这实际上是各处理器轮流选出主行并广播。若以编号为my_rank的处理器的第i行元素作为主行，并将它广播给所有处理器，则编号大于等于my_rank的处理器利用主行元素对其第i+1,…,m-1行数据做行变换，其它处理器利用主行元素对其第i,…,m-1行数据做行变换。 根据上述算法原理用代码表示如下（关键代码）： for(k = 0;k操作系统性能分析
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