I detta dokument överväger vi en generisk modell av beräkningsgaller, som ses som flera kluster av homogena processorer. I sådana system är en viktig fråga när man utformar en effektiv politik för arbetsfördelning att balansera arbetsbördan över de olika resurserna. Vi presenterar en Markoviansk modell för utvärdering av en sådan politik, nämligen att stjäla arbete (idle processorer stjäl arbete från andra) i storskaliga heterogena system. Med hjälp av genomsnittlig fältteori visar vi att när systemets storlek växer, konvergerar det till ett system av deterministiska vanliga differentialekvationer som gör att man kan beräkna förväntningarna på prestandafunktioner (såsom genomsnittliga svarstider) samt fördelningen av dessa funktioner. Vi studerar först fallet där alla resurser är homogena, vilket i synnerhet visar att stöld av arbete är mycket effektivt, även när stöldernas latens är stor. Vi anser också att avstånd spelar en roll: systemet består av flera kluster, och att stjäla inom ett kluster är snabbare än att stjäla mellan kluster. Vi jämför olika arbetsstölder, som bygger på att stjäla sannolikheter, och vi visar att den viktigaste faktorn för att bestämma var man ska stjäla från är lasten snarare än stöldlatensen.
Ett aktuellt fall är en studie av policyer för att balansera belastningen mellan servrar i storskaliga kluster av heterogena processorer REF.
A mean field model of work stealing in large-scale systems
{'venue': "SIGMETRICS '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}