Abstract-Resource management för storskaliga högpresterande datorsystem innebär svåra utmaningar för systemadministratörer. Den extrema skalan av dessa moderna system kräver schemaläggningsalgoritmer som kan hantera minst miljontals uppgifter och tusentals maskiner. Dessa stora datorsystem förbrukar stora mängder el vilket leder till höga driftskostnader. Systemadministratörer försöker samtidigt minska driftskostnaderna och erbjuda toppmoderna resultat, men detta är ofta motstridiga mål. Högt skalbara algoritmer är nödvändiga för att schemalägga uppgifter effektivt och för att hjälpa systemadministratörer att få insikt i energi / prestanda kompromisser av systemet. Systemadministratörer kan undersöka denna trade-off utrymme för att kvantifiera hur mycket en skillnad i prestandanivå kommer att kosta i el, eller analysera hur mycket prestanda kan förväntas inom en energibudget. I denna studie designar vi en ny linjär programmeringsbaserad resursalgoritm för ett heterogent datasystem för att effektivt beräkna högkvalitativa lösningar för att samtidigt minimera energi och makespan. Dessa lösningar används för att binda Pareto fronten till lätt byte av energi och prestanda. De nya algoritmerna är mycket skalbara i både lösningskvalitet och beräkningstid jämfört med befintliga algoritmer, särskilt när problemstorleken ökar.
Vårt arbete i REF presenterar algoritmer och tekniker för att bygga Pareto fronter för att kompromissa energi och makespan tillsammans med gränser på dessa Pareto fronter.
Energy and Makespan Tradeoffs in Heterogeneous Computing Systems using Efficient Linear Programming Techniques
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}