【摘 要】
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本文对集中式I/O技术进行了研究,并在此基础上讨论了如何提高对非连续数据访问的性能。在许多并行应用中,每个进程需要访问在文件中存放位置不连续的小块数据。访问这种不连
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本文对集中式I/O技术进行了研究,并在此基础上讨论了如何提高对非连续数据访问的性能。在许多并行应用中,每个进程需要访问在文件中存放位置不连续的小块数据。访问这种不连续的小块数据需要很多的I/O请求,这样势必会导致并行I/O性能的下降。因此I/O操作已经成为了影响并行应用程序效率的主要瓶颈。如何对数据进行组织、存储以及有效的访问数据成为了迫切需要研究的问题。本文在两阶段I/O的基础上,针对两阶段I/O中数据再分配算法,提出了一个全新改进方案:统计-执行式I/O技术(statistic-executive I/O)。该方案针对最常见的块数据分布和循环数据分布进行了I/O优化。我们将并行I/O分为两个阶段:统计阶段和执行阶段。在统计阶段,通信模式被计算出来,并且自动生成所需的数据类型。这些信息在执行阶段(执行通信和文件存取)被使用。这两个阶段是独立的,所以,对于重复的文件存取模式,统计阶段的计算可以执行一次,计算的结果被执行阶段多次重用。这种策略将统计阶段的开销分摊到了若干I/O操作中。在本文中,我们评估统计-执行式I/O技术的性能,并且与其他不同的集中式I/O技术进行比较。基于按块分配和按循环分配的策略,对两阶段I/O进行了优化,实验结果显示,本文的方法优于一般的两阶段I/O技术。
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