Η μοντελοποίηση της επίδοσης παίζει σημαντικό ρόλο στη σχεδίαση υπολογιστικών συστημάτων. Αυτό φαίνεται ιδιαίτερα στα παράλληλα συστήματα όπου η υψηλή επίδοση είναι ιδιαίτερης σημασίας. Ενώ η πρόβλεψη της επίδοσης σε σειριακά υπολογιστικά συστήματα αριθμεί ήδη έναν αριθμό από σημαντικά προβλήματα, το αντίστοιχο πρόβλημα στα παράλληλα υπολογιστικά συστήματα είναι ακόμα πιο σημαντικό. Υπάρχουν διάφορες προσεγγίσεις στην μοντελοποίηση της επίδοσης, με καθεμία να εμφανίζει διαφορετικά πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα μεταξύ της ακρίβειας της ανάλυσης και του κόστους που εμπλέκεται. Σε αυτή τη διπλωματική εργασία, προτείνουμε ένα μοντέλο που προσπαθεί να προβέψει τους πόρους που χρειάζεται μια παράλληλη εφαρμογή για τη μεγιστοποίηση της επίδοσης της. Χρησιμοποιούμε ενα υπολογιστικό σύστημα που έχει 16 SMP κόμβους και δίκτυο διασύνδεσης το Gigabit Ethernet. Αξιολογούμε το μοντέλο μας στον υπολογιστικό πυρήνα της Εξίσωσης Θερμότητας σε διδιάστατο και τρισδιάστατο χώρο.
Performance modeling plays a fundamental role in the design of computer systems. This applies especially to parallel systems where high performance is of key interest. While performance
modeling of sequential computer systems already poses a number of important problems, the problem involved with performance modeling of parallel systems is even more fundamental. There exists a wide variety of approaches to the performance modeling of parallel systems, each representing a different trade-off between the accuracy of the analysis and the computational cost involved. In this diploma thesis we propose a model that attempts to predict the resources needed for the maximization of the performance of a parallel application.
Similar to some of the existing techniques, the approach is primarily aimed to support the initial phases in the design of parallel systems where the emphasis is on extremely low solution cost, rather than on high accuracy. Our execution platform is a cluster of SMP nodes and there is an available commodity interconnect, Gigabit Ethernet. We evaluate our model in memory bound computational kernel Heat Equation in a 2 dimensional and 3 dimensional space, and receive accurate prediction results not only for the speedup of the applications, but the efficiency as well.