تزداد محاكاة علوم الأرض الكبيرة من حيث دقة الموقع المكاني من مئات الكيلومترات إلى مقياس كيلومتر، مما يجعل سعة الذاكرة وأداء الذاكرة من القيود الحرجة. في العديد من التطبيقات واسعة النطاق، قد يؤدي الاستخدام المفرط للذاكرة إلى الحاجة لتقليل الاشتراك في العقد، مما يزيد من متطلبات موارد المهمة بشكل عام. في هذا العمل، نستكشف استخدام عدة أدوات لتشخيص تسريبات الذاكرة والاستخدام المفرط للذاكرة في تدفقات العمل لمحاكاة كبيرة. رغم أنها توفر تتبعات تخصيص مفصلة، إلا أنه غالبًا ما يصعب تطبيقها على كامل تشغيلات الإنتاج وقد تُدخل حملاً زائدًا كبيرًا. ونتيجة لذلك، قد تفشل في التقاط سلوك الذاكرة بالمقاييس الواقعية. لمعالجة هذا القيد، نحقق في نهج تكميلي يعتمد على تسجيل استخدام الذاكرة الافتراضية، بما في ذلك ذروة الذاكرة الافتراضية ونمو الذاكرة مع مرور الوقت عبر جميع مراتب MPI. تتيح هذه التقنيات الخفيفة الوزن تحليل سلوك الذاكرة طوال كامل تدفق العمل بأقل اضطراب. معًا، توفر هذه الأدوات رؤى عملية حول مكان وكيفية استهلاك الذاكرة.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Haiying Xu
Dennis John
NSF National Center for Atmospheric Research
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
قام شو وآخرون (الأربعاء) بدراسة هذا السؤال.
www.synapsesocial.com/papers/69d8968f6c1944d70ce0806c — DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.19473876
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: