Abstrakt. Prestandan hos parallella applikationer som körs på stora kluster är känd för att degraderas på grund av störningar i kärnans och demonens aktiviteter på enskilda noder, ofta kallade buller. I detta dokument fokuserar vi på en viktig klass av parallella applikationer, som upprepade gånger utför beräkningar, följt av en kollektiv operation såsom en barriär. Vi modellerar detta teoretiskt och visar på ett rigoröst sätt hur buller påverkar skalbarheten av sådana tillämpningar. Vi studerar tre naturliga och viktiga klasser av bullerfördelning: den exponentiella fördelningen, den tunga detaljfördelningen och Bernoulli-distributionen. Vi visar att systemen skalas väl i närvaro av exponentiellt buller, men prestandan går ner drastiskt i närvaro av tung-tailed eller Bernoulli buller.
I REF presenteras ett forskningsarbete som modellerar effekten av OS Jitter över skalbarheten av parallella tillämpningar, vilket visar att i närvaro av OS Jitter med exponentiell distribution visade systemet under studie den förväntade skalbarheten.
The Impact of Noise on the Scaling of Collectives: A Theoretical Approach
{'venue': 'HiPC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}