ATLAS offline software performance monitoring and optimization
Notice bibliographique
Résumé
In a complex multi-developer, multi-package software environment, such as the ATLAS offline Athena framework, tracking the performance of the code can be a non-trivial task in itself. In this paper we describe improvements in the instrumentation of ATLAS offline software that have given considerable insight into the performance of the code and helped to guide optimisation. Code can be instrumented firstly using the PAPI tool, which is a programing interface for accessing hardware performance counters. PAPI events can count floating point operations, cycles and instructions and cache accesses. Triggering PAPI to start/stop counting for each algorithm and processed event gives a good understanding of the whole algorithm level performance of ATLAS code. Further data can be obtained using pin, a dynamic binary instrumentation tool. Pintools can be used to obtain similar statistics as PAPI, but advantageously without requiring recompilation of the code. Fine grained routine and instruction level instrumentation is also possible. Pintools can additionally interrogate the arguments to functions, like those in linear algebra libraries, so that a detailed usage profile can be obtained. These tools have charaterised the extensive use of vector and matrix operations in ATLAS tracking. Currently, CLHEP is used here, which is not an optimal choice. To help evaluate replacement libraries a testbed has been setup allowing comparison of the performance of different linear algebra libraries (including CLHEP, Eigen and SMatrix/SVector). Results are then presented via the ATLAS Performance Management Board framework, which runs daily with the current development branch of the code and monitors reconstruction and Monte-Carlo jobs. This framework analyses the CPU and memory performance of algorithms and an overview of results are presented on a web page. These tools have provided the insight necessary to plan and implement performance enhancements in ATLAS code by identifying the most common operations, with the call parameters well understood, and allowing improvements to be quantified in detail.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,008 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».