Abstract-This paper introducerar SLAW, en skalbar Localityaware Adaptive Work-stealing schemaläggare. SLAW schemaläggaren är utformad för att ta itu med två vanliga begränsningar i nuvarande worksealing schemaläggare: användning av en fast uppgift schemaläggning politik och lokalitet-obliviousness på grund av slumpmässig stöld. Tidigare arbete har visat på fördelarna och nackdelarna med att använda fasta schemaläggningspolicyer, såsom arbets-först och hjälp-först, i olika fall utan en tydlig vinst för den ena politiken över den andra. SLAW schemaläggaren tar itu med denna begränsning genom att stödja både arbete-först och hjälp-första politik samtidigt. Det gör det genom att använda ett adaptivt tillvägagångssätt som väljer en schemaläggningspolicy per uppgift vid körning. SLAW schemaläggaren sätter också gränser på stacken och hög utrymme som behövs för att lagra uppgifter. De experimentella resultaten för de riktmärken som studeras i detta papper visar att SLAW adaptiva schemaläggaren uppnår 0,98× till 9,2× speedup över help-första schemaläggaren och 0,97× till 4,5× speedup över arbets-första schemaläggaren för 64-tråd utföranden, vilket skapar robustheten av att använda en adaptiv strategi i stället för en fast politik. I kontrast, den hjälp-första politiken är 9,2× långsammare än arbete-först i värsta fallet för en fast hjälp-första politik, och den arbets-första politiken är 3.7× långsammare än hjälp-först i värsta fallet för en fast arbete-första politik. Dessutom, för stora oregelbundna rekursiva parallella beräkningar, adaptiv schemaläggaren körs med begränsad stack användning och uppnår prestanda (och stöder datastorlekar) som inte kan levereras genom användning av någon enskild fast politik. Det är också känt att arbets-stjäl schemaläggare kan vara cachunvänlig för vissa applikationer på grund av slumpmässig stöld. SLAW schemaläggaren är utformad för programmeringsmodeller där lokalitet tips ges till körtiden av programmeraren eller kompilatorn, och uppnår lokal medvetenhet genom att gruppera arbetare till platser. Lokal medvetenhet kan leda till bättre prestanda genom att öka återanvändningen av tidsdata inom en arbetstagare och bland arbetstagare på samma plats. Våra experimentella resultat visar att lokal-medveten schemaläggning kan uppnå upp till 2,6× speedup över locality-oblivious schemaläggning, för de riktmärken som studeras i detta dokument.
I SLAW REF är arbetstagarna grupperade i platser och en arbetstagare får bara stjäla uppgifter från andra arbetstagare på samma plats.
SLAW: A scalable locality-aware adaptive work-stealing scheduler
{'venue': 'IPDPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}