Abstrakt. Vi presenterar en teknik för att härleda förutsägelser för körtider av parallella applikationer från körtider av \liknande" applikationer som har utförts i det förflutna. Den nya aspekten av vårt arbete är användningen av söktekniker för att bestämma de tillämpningsegenskaper som ger den bästa definitionen av likhet i syfte att göra förutsägelser. Vi använder fyra arbetsbelastningar från parallella datorer på Argonne National Laboratory, Cornell Theory Center och San Diego Superdator Center för att utvärdera effektiviteten i vår strategi. Vi visar att på dessa arbetsbelastningar våra tekniker uppnå förutsägelser som är mellan 14 och 60 procent bättre än de som uppnås av andra forskare; vår strategi uppnår genomsnittliga förutsägelser fel som är mellan 40 och 59 procent av genomsnittliga användningstiderna.
Application kör tider förutsägs med hjälp av historisk information i REF.
Predicting Application Run Times Using Historical Information
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}