Belastningsbalans är avgörande för prestanda i stora parallella applikationer. En obalans på dagens snabbaste superdatorer kan tvinga hundratusentals kärnor till tomgång, och på framtida exaskala maskiner denna kostnad kommer att öka med över en faktor på tusen. För att förbättra belastningsbalansen krävs en detaljerad förståelse av mängden beräkningsbelastning per process och en applikations simulerade domän, men inga befintliga mätvärden tar tillräcklig hänsyn till båda faktorerna. Nuvarande belastningsbalansmekanismer integreras ofta i tillämpningar och gör implicita antaganden om belastningen. Vissa strategier lägger bördan av att tillhandahålla korrekt lastinformation, inklusive beslutet om när man ska balansera, på ansökan. Befintliga tillämpningsoberoende mekanismer mäter helt enkelt appliceringsbelastningen utan någon kunskap om tillämpningselement, vilket begränsar dem till att identifiera obalans utan att korrigera den. Vår nya lastmodell kombinerar abstrakt applikationsinformation med skalbara mätningar för att härleda exakta och användbara belastningsmått. Med hjälp av dessa mått utvecklar vi en kostnadsmodell för att korrigera belastningsobalans. Vår modell möjliggör jämförelser av effektiviteten hos lastbalanseringsalgoritmer i varje specifikt obalansscenario. Vår modell väljer rätt algoritm som uppnår den lägsta körtiden i upp till 96% av fallen, och kan uppnå en 19% vinst jämfört med att välja en enda balansalgoritm för alla fall.
Pearce m.fl. REF föreslog en belastningsmodell för lastbalansalgoritmer baserade på applikationselement och deras interaktioner för att vägleda valet av lastbalansalgoritmer.
Quantifying the effectiveness of load balance algorithms
{'venue': "ICS '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}