Med tillkomsten i multicore datorer, kan schemaläggningen av Grid jobb göras effektivare om skalas för att fullt ut utnyttja den underliggande hårdvaran, och parallelliseras för att dra nytta av utnyttjandet av multicores. Det faktum att sekventiella algoritmer inte skala med flerkärniga system eller dra nytta av parallellism är fortfarande ett stort hinder för schemaläggning i rutnätet. När flerkärniga system blir allt mer genomträngande i våra datorliv erbjuder inte beroendet av sådana system för passiv parallellism det bästa alternativet för att utnyttja fördelarna med deras multiprocessorer för Grid schemaläggning. Ett uttryckligt sätt att utnyttja parallellism för Grid schemaläggning krävs. Den koncernbaserade Parallel Multi-Scheduler, som introduceras i detta dokument, syftar till att effektivt utnyttja fördelarna med flerkärniga system för Grid schemaläggning genom att dela upp jobb och maskiner i parade grupper och självständigt schemalägga jobb parallellt med dessa grupper. Vi implementerade två arbetsgrupperingsmetoder, Execution Time Balanced (ETB) och Execution Time Sorterad sedan Balanserad (ETSB), och två maskingrupperingsmetoder, Jämnt distribuerad (EvenDist) och Liknande tillsammans (SimTog). För varje metod varierade vi antalet grupper mellan 2, 4 och 8. Vi utförde sedan MinMin Grid schemaläggning algoritmen självständigt inom grupperna. Vi visade att genom att dela jobb och maskiner i grupper före schemaläggningen förbättrades beräkningstiden för schemaläggningsprocessen drastiskt med 85 % över den vanliga MinMin-algoritmen när den implementerades på ett HPC-system. Vi fann också att vår balanserade gruppbaserade strategi uppnådde bättre resultat än vår tidigare gruppbaserade strategi.
Slutligen i REF, författarna föreslår den gruppbaserade parallella Multi-Scheduler (GPMS), som pekar på att effektivt utnyttja fördelarna med multicore system för Grid schemaläggning.
Group-based Parallel Multi-scheduler for Grid computing
{'venue': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'journal': 'Future Gener. Comput. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}