Abstract-Med det framväxande mångkärniga paradigmet måste parallellprogrammering sträcka sig bortom sitt traditionella område av vetenskapliga tillämpningar. Konvertering av befintliga sekventiella applikationer samt utveckling av nästa generations programvara kräver hjälp från hårdvara, kompilatorer och runtime-system för att utnyttja parallellism på ett transparent sätt inom applikationer. Dessa system måste bryta ner applikationer i uppgifter som kan utföras parallellt och sedan schemalägga dessa uppgifter för att minimera belastningsobalans. Många system saknar dock på förhand kunskap om tiden för genomförandet av alla uppgifter för att utföra effektiv lastbalansering med låg schemaläggning overhead. I detta dokument, vi närmar oss detta grundläggande problem med hjälp av maskininlärning tekniker först att generera prestanda modeller för alla uppgifter och sedan tillämpa dessa modeller för att utföra automatisk prestanda förutsägelse över program exekveringar. Vi utökar också en befintlig schemaläggningsalgoritm för att använda genererade kostnadsberäkningar för aktivitetspartitionering och schemaläggning online. Vi implementerar ovanstående tekniker i PCR-ramverket, som på ett transparent sätt parallelliserar manus i det populära R-språket, och utvärderar deras prestanda och overhead med både en realworld-applikation och ett stort antal syntetiska representativa testskript. Våra experimentella resultat visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt avsevärt förbättrar fördelning och schemaläggning av uppgifter, med maximala förbättringar på 21,8%, 40,3% och 22,1% samt genomsnittliga förbättringar på 15,9%, 16,9% respektive 4,2% för LMM (en verklig R-applikation) respektive syntetiska testfall med oberoende och beroende uppgifter.
Li, och Al. REF, på samma sätt som vårt arbete, använda ANN som modeller för online prestanda förutsägelse, att de gäller för uppgift partitionering och schemaläggning för HPC kluster.
Machine learning based online performance prediction for runtime parallelization and task scheduling
{'venue': '2009 IEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software', 'journal': '2009 IEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}