Abstract-Genomförandet av beräkning intensivt parallella applikationer i heterogena miljöer, där kvaliteten och kvantiteten av datorresurser tillgängliga för en enda användare ständigt förändras, ofta leder till oregelbundna beteenden, i allmänhet på grund av variationer av algoritmisk och systemisk natur. För att förbättra prestandan hos vetenskapliga tillämpningar används ofta algoritmer för schemaläggning av slingor för lastbalansering av parallella slingor. Det är dock utmanande att välja de mest robusta schemaläggningsalgoritmerna som garanterar ett optimerat genomförande av vetenskapliga tillämpningar på storskaliga datorsystem. Datorsystemen består av resurser som är vitt spridda, mycket heterogena, ofta delade mellan flera användare, och som har datorresurser som inte alltid kan garanteras eller förutses. För att ta itu med denna utmaning fokuserar vi i detta arbete på en portföljbaserad strategi för att möjliggöra det dynamiska urvalet och användningen av den mest robusta dynamiska slingplaneringsalgoritmen (DLS) från en portfölj av DLS-algoritmer, beroende på den givna applikationen och nuvarande systemegenskaper, inklusive arbetsförhållandena. Vi tillhandahåller en lösning på problemet med algoritmval och utvärderar dess kvalitet experimentellt. Vi föreslår användning av övervakad maskininlärningsteknik för att bygga empiriska robusthetsprediktionsmodeller som används för att förutsäga en DLS-algoritms robusthet för givna vetenskapliga applikationsegenskaper och systemtillgänglighet. Med hjälp av simulerade vetenskapliga tillämpningars egenskaper och systemtillgänglighet, tillsammans med empiriska robusthetsprognoser, visar vi att den föreslagna portföljbaserade metoden gör det möjligt att välja den mest robusta DLS-algoritmen som uppfyller en användarspecifik tolerans för den givna applikationens prestandanedbrytning som erhålls i det specifika datorsystemet med en viss variabel tillgänglighet. Vi visar också att det portföljbaserade tillvägagångssättet ger högre garantier för den robusta prestandan hos applikationen med hjälp av de automatiskt valda DLS-algoritmerna jämfört med den robusta prestandan hos samma applikation med hjälp av en manuellt vald DLS-algoritm.
Till exempel Sukhija et al. REF använder övervakad inlärning för att välja den bästa dynamiska slinga schemaläggning algoritm för parallella slingor för att förbättra on-node prestanda.
A Learning-based Selection for Portfolio Scheduling of Scientific Applications on Heterogeneous Computing Systems
{'venue': 'CloudCom 2014', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}