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文档简介

高通量计算机分析应用Benchmark的构造与负载特性分析的中期报告本中期报告主要介绍我们进行高通量计算机分析应用Benchmark的构造与负载特性分析的研究工作进展情况。1.研究背景与目的随着高性能计算的发展，越来越多的应用需要对大规模数据进行处理和分析，需要高通量计算机(High-ThroughputComputing,HTC)系统来支持。然而，当前对HTC系统的评估主要仍然是基于传统的性能测试，比如HPL等。这些测试主要关注系统的计算能力和数据传输速度等单一指标，忽略了HTC系统的特殊应用场景和多样的特性需求。为了更全面地评估HTC系统的性能和特性，我们选择了高通量计算机分析应用Benchmark作为研究对象。本研究旨在构造具有代表性的HTC分析应用Benchmark，并对其进行负载特性分析，为HTC系统的设计和优化提供依据。2.工作进展目前，我们已经完成了Benchmark的构造和初步测试工作，并正在进行负载特性分析。2.1.Benchmark构造我们选择了基因组学领域的三个应用作为Benchmark的基础：Bowtie2、BWA和GATK。这些应用涉及基因测序、对齐和变异检测等重要任务，具有典型的HTC特性需求，比如大规模数据处理、高并行性和任务共享等。针对不同应用的特点和需求，我们进行了一系列的优化和改进，包括算法重构、数据传输和任务划分等。最终，我们构造了三个Benchmark集合，分别对应上述三个应用，并提供了标准输入数据集和结果比对工具，以便其他研究人员进行复现和比较。2.2.负载特性分析目前，我们正在对Benchmark进行负载特性分析。具体地，我们通过在不同规模的HTC系统上运行Benchmark，并记录系统的性能指标和效率，来评估系统对Benchmark的支持能力和负载特性。为了提高实验的可重复性和可比性，我们采用了标准的测试流程和指标，包括吞吐量、任务响应时间和能耗等方面。另外，我们还对比了不同应用和不同负载下系统的性能差异和潜在瓶颈，以便更好地了解HTC系统的应用场景和需求。3.下一步工作在接下来的工作中，我们将重点关注以下两个方面：3.1.进一步完善Benchmark集合的设计和测试我们将继续改进Benchmark的构造和优化，特别是针对不同系统和负载的适应性。同时，我们还将扩展Benchmark的应用场景和测试任务，比如加入新的应用、增加输入数据规模和引入多任务并行等。3.2.深入分析系统的负载特性和优化方法我们将继续对Benchmark进行负载特性分析，并深入研究系统性能差异和优化方法。具体地，我们将关注以下问题：系统的吞吐量上限和瓶颈、系统资源的利用效率和优化策略、任务调度和数据处理的性能瓶颈等。4.结论本中期报告介绍了我们进行高通量计算机分析应用Benchmark的构造与负载特性分析的研究工作进展情况。我们构造了三个Benchmark集合，并正在进行负载

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