随着高性能计算的发展,计算能力得到大幅度的提升,然而受限于投资和复杂度,I/O性能则相对发展缓慢。基于此,I/O性能已经成为众多HPC应用程序的性能瓶颈,提升应用程序的I/O性能就显得格外重要。然而I/O系统具有高延迟、深共享、访问模式多变和成本问题,高端应用无一例外地受到I/O的困扰,其表现为很强的不确定性和振动性。同时,高性能应用程序的I/O行为大多是复杂的,分析和理解高性能计算机上应用程序的I/O行为是提升性能的关键。首先,本论文首先设计和实现了一个轻量级的I/O框架,支持灵活的I/O配置,自适应I/O调优,同时也支持同步和异步模式。该框架不同于ADIOS,它是一个轻量级的框架,主要解决计算和I/O的性能可扩展性不一致的问题,从而释放计算的可扩展性。也不同与PIO,该框架支持自动I/O调优以及灵活配置。我们在IBM P460系统上以GRAPES为例,证明了该框架的有效性。其次,为了进一步的分析应用程序的I/O行为,本文还实现了一个面向HPC应用程序的I/O trace采集和分析工具。该工具通过采集和高效存储前端计算节点上的I/O日志,统计各个计算节点上的读写行为数据,用IOPS(I/O operations per second)、I/O带宽、数据大小分布和各个节点的I/O活跃情况等指标来量化反映应用程序的I/O特征和性能问题,并进一步分析应用程序以及系统可能存在的瓶颈。在神威太湖之光超级计算机上,我们以NPB-IO、MPI-IO测试程序和真实应用程序验证了 I/O trace采集和分析工具的有效性。