Scalasca
出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2025/09/07 05:46 UTC 版)
| 開発元 | Forschungszentrum JülichおよびTechnische Universität Darmstadt |
|---|---|
| 最新版 |
2.6.2 / 2025年4月2日
|
| プログラミング 言語 |
C、C++ |
| 対応OS | Unix-like |
| プラットフォーム | IA-32、x64、ARM、PowerPC |
| 種別 | プロファイリング |
| ライセンス | BSD |
| 公式サイト | www |
Scalascaは、並列プログラムの計測、解析、最適化を行うためのフリーでオープンソースのソフトウェアである[1]。BSDライセンスでライセンスされている[2]。
概要
Scalascaは主に、OpenMPやMPIを使用した科学技術アプリケーションのプロファイリングに使用されている。スーパーコンピュータ上でのランタイム解析をサポートしている[3][4][5]。
解析するアプリケーションは、初めに"instrumented"と呼ばれる作業を必要がある。MPIの使用を測定するには、計測ライブラリをアプリケーションにリンクする必要があり、OpenMPの使用を計測するには、Scalascaが修正したコンパイラを使用してソースを再コンパイルする必要がある[6][7]。
出典
- ^ Geimer, Markus (25 April 2010). “The Scalasca performance toolset architecture”. Concurrency and Computation: Practice and Experience 22 (6): 702–719. doi:10.1002/cpe.1556 2016年6月29日閲覧。.
- ^ “About”. www.scalasca.org. 2020年11月14日閲覧。
- ^ 中村朋健、佐藤三久、others「京速コンピュータ 「京」 における性能分析ツール Scalasca を用いた性能分析」『研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC)』2012-HPC-135第45号、2012年7月25日、1-7頁。
- ^ Knüpfer, Andreas; Rössel, Christian; Mey, Dieter an; Biersdorff, Scott; Diethelm, Kai; Eschweiler, Dominic; Geimer, Markus; Gerndt, Michael et al. (2012). Brunst, Holger; Müller, Matthias S.; Nagel, Wolfgang E. et al.. eds. “Score-P: A Joint Performance Measurement Run-Time Infrastructure for Periscope,Scalasca, TAU, and Vampir” (英語). Tools for High Performance Computing 2011 (Berlin, Heidelberg: Springer): 79–91. doi:10.1007/978-3-642-31476-6_7. ISBN 978-3-642-31476-6.
- ^ Wolf, Felix; Wylie, Brian J. N.; Ábrahám, Erika; Becker, Daniel; Frings, Wolfgang; Fürlinger, Karl; Geimer, Markus; Hermanns, Marc-André et al. (2008). Resch, Michael; Keller, Rainer; Himmler, Valentin et al.. eds. “Usage of the SCALASCA toolset for scalable performance analysis of large-scale parallel applications” (英語). Tools for High Performance Computing (Berlin, Heidelberg: Springer): 157–167. doi:10.1007/978-3-540-68564-7_10. ISBN 978-3-540-68564-7.
- ^ “[https://www.vi-hps.org/cms/upload/material/tw09/vi-hps-tw09-Scalasca_Overview.pdf Scalable performance analysis of large-scale parallel applications]”. 2020年11月14日閲覧。
- ^ “Performance Analysis with Scalasca”. 2020年11月14日閲覧。
外部リンク
- Scalascaのページへのリンク