МОДЕЛЬ СРАВНЕНИЯ АЛГОРИТМОВ ПЛАНИРОВАНИЯ И РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ ДЛЯ ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ

Andrey Vladimirovich Gritsenko


Аннотация


Проблема планирования, заключающаяся в выполнении определенных заданий на указанных ресурсах в указанный момент времени, лежит в сердце любой распределенной высокопроизводительной вычислительной системы. Разработка алгоритмов планирования обычно основана на стремлении улучшить производительность по различным показателям, тем самым осложняя процесс сравнения таких алгоритмов. Такое осложнение объясняется тем, что целенаправленно улучшая результаты по одному показателю производительности, алгоритмы показывают плохие результаты по другим показателям. Чтобы справиться с возникающей проблемой была предложена унифицированная модель сравнения. Прежде всего, из большого числа используемых в настоящее время показателей эффективности были выбраны несколько таким образом, чтобы сформировать набор, позволяющий всесторонне оценить производительность алгоритмов планирования с различных точек зрения. Затем описывается модель сравнения, в основе которой лежат два различных метода принятия решений. Наконец, даются общие рекомендации по использованию предложенной модели сравнения.

Ключевые слова


ПЛАНИРОВАНИЕ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ЗАДАЧ; ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ; СРАВНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ ПЛАНИРОВАНИЯ; МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЕ СРАВНЕНИЕ; СРАВНЕНИЕ НА ОСНОВЕ СОБСТВЕННЫХ ВЕКТОРОВ

Литература


Johannes B. Scheduling parallel jobs to minimize the makespan//Journal of Scheduling, 2006, vol. 9, no. 5. Р. 433-452.

Klusáček D. Dealing with uncertainties in grids through the event-based scheduling approach. In 4th doctoral workshop on mathematical and engineering methods in computer science (MEMICS). Brno, 2008. Р. 91-98.

Perez J., Kégl B., Germain-Renaud C. Reinforcement learning for utility-based GRID scheduling. In 21st annual conference on neural information processing systems workshops. Vancouver, 2007. Р. 1-2.

Tang X., Chanson S.T. Optimizing static job scheduling in a network of heterogeneous computers. Proceedings of the 2000 IEEE international conference on parallel processing. Toronto, 2000. Р. 373-382.

Yi S., Wang Z., Ma S., Che Z., Huang Y., Chen X. An effective algorithm of jobs scheduling in clusters//Journal of Computational Information Systems, 2010, vol. 6, no. 10. Р. 3163-3171.

Arndt O., Freisleben B., Kielmann T., Thilo F. A comparative study of online scheduling algorithms for networks of workstations//Cluster Computing, 2000, vol. 3, no. 2. Р. 95-112.

Гергель В.П., Полежаев П.Н. Исследование алгоритмов планирования параллельных задач для кластерных вычислительных систем с помощью симулятора//Вестник Нижегородского университета им. Лобачевского. 2010. № 5 (1). С. 201-208.

Khera I., Kakkar A. Comparative study of scheduling algorithms for real time environment//International Journal of Computer Applications, 2012, vol. 44, no. 2. Р. 5-8.

Ernemann C., Hamscher V., Yahyapour R. Benefits of global GRID computing for job scheduling. Proceedings of the 5th IEEE/ACM International Workshop on Grid Computing. Washington, 2004. Р. 374-379.

Klusáček D., Rudová H., Baraglia R., Pasquali M., Capannini G. Comparison of multi-criteria scheduling techniques. In Grid Computing, CoreGRID Integration Workshop. Crete, 2008. Р. 153-164.




DOI: https://doi.org/10.12731/wsd-2014-10-6

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.




(c) 2016 В мире научных открытий



ISSN 2658-6649 (print)

ISSN 2658-6657 (online)

HotLog Яндекс цитирования