According to the report of the USA High-end computing revitalization task force (HECRTF) sustained performance of contemporary parallel machines is less than 10 %. To gain acceptable parallel performance programmers often use per-formance analysis instruments. Most of them entirely rely on developer in finding parallel performance problems but some automate this process more or less. This paper is dedicated to such kind of instruments.
Согласно отчету Межведомственной комиссии по развитию сверхмощных вычислений США, эффективность современных параллельных систем находится ниже отметки в 10 %. Для того, чтобы добиться приемлемой эф-фективности, разработчики пользуются инструментами поиска и устранения проблем производительности. Боль-шая часть таких инструментов полагаются на пользователя при анализе и интерпретации данных, но есть ряд систем, позволяющих в той или иной мере автоматизировать этот процесс и снизить нагрузку на пользователя. Именно таким инструментам и методам, которые они реализуют, посвящена данная статья.
