Application Monitoring

Maximale Software-Effizienz: Analyse von Laufzeiten, I/O-Operationen und Latenzen zur Workload-Optimierung.

Durchblick im Code-Execution-Flow

Im Jahr 2026 reicht es nicht mehr aus, nur die Hardware zu überwachen. Application Monitoring im HPC-Bereich bedeutet, tief in die Ausführungsebene einzutauchen, um algorithmische Flaschenhälse zu identifizieren. Durch das Tracking spezifischer Anwendungsmetriken wie der Zeit pro Simulationsschritt oder der Effizienz paralleler I/O-Zugriffe stellen wir sicher, dass kostbare Rechenressourcen nicht durch ineffizienten Code verschwendet werden.

Kritische Performance-Metriken

Timing
Execution Time

Überwachung der Wand-Clock-Zeit für spezifische Code-Blöcke (Kernels), um Ausreißer in der parallelen Ausführung zu finden.

Throughput
I/O Operations

Messung der Lese- und Schreibvorgänge auf dem parallelen Dateisystem zur Identifikation von I/O-Blocking und Meta-Daten-Staus.

Network
MPI Latency

Analyse der Kommunikationszeiten zwischen Prozessen, um Overhead durch unbalancierte Workloads (Stragglers) zu minimieren.

Deep Tracing & Profiling

Für eine präzise Fehleranalyse setzen wir auf Instrumentierung und Sampling-Methoden:

  • Function Profiling: Ermittlung der "Hotspots" im Code, die den Großteil der Rechenzeit beanspruchen.
  • Communication Tracing: Visualisierung von MPI-Barrieren und All-to-All Operationen zur Optimierung der Netzwerknutzung.
  • Resource Correlation: Abgleich von Anwendungsphasen mit Hardware-Events (z.B. Cache Misses oder GPU-Auslastung).

Vom Monitoring zur Optimierung

Beobachtung Monitoring-Indikator Optimierungs-Ansatz
Hoher I/O Wait Geringe Disk-Bandbreite bei hoher IOPS Aggregation von kleinen Schreibvorgängen oder Nutzung von Burst Buffers.
Ungleichmäßige Last Hohe Idle-Zeit bei bestimmten MPI-Rank-Gruppen Dynamisches Load-Balancing und Anpassung der Domain Decomposition.
Lange Synchronisation Hohe Verweildauer in MPI_Barrier Optimierung der Kommunikationsmuster (z.B. non-blocking collectives).
Memory Bound Geringe IPC (Instructions Per Cycle) Datenlokalität verbessern und Vektorisierung (SIMD) forcieren.

Workload-Performance steigern?

Wir analysieren Ihre Applikations-Profile und identifizieren ungenutzte Effizienz-Potenziale in Ihrem Code.

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