Många vetenskapliga tillämpningar kan struktureras som parallella Task Graphs (PTG), det vill säga grafer av dataparallell uppgifter. Lägga till data-parallelism till en task-parallell applikation ger möjligheter till högre prestanda och skalbarhet, men innebär ytterligare schemaläggning utmaningar. I detta dokument studerar vi offline schemaläggning av flera PTGs på en enda, homogen kluster. Målet är att optimera prestandan utan att äventyra rättvisa mellan PTG. Vi tar hänsyn till omfattningen av tidigare föreslagna schemaläggningsalgoritmer som är tillämpliga på detta problem, både från tillämpad och teoretisk litteratur, och vi föreslår mindre förbättringar när det är möjligt. Vårt huvudsakliga bidrag är en omfattande utvärdering av dessa algoritmer i simulering med hjälp av både syntetiska och verkliga applikationskonfigurationer, med hjälp av två olika mått för prestanda och ett mått för rättvisa. Vi identifierar en handfull algoritmer som ger bra avvägningar när vi överväger alla dessa mätvärden. Den bästa algoritmen övergripande är en som strukturerar schemat som en sekvens av faser av ökande varaktighet baserat på en makepan garanti som produceras av en approximation algoritm.
En studie av algoritmer för att schemalägga flera PTGs på en enda homogen kluster utförs av Casanova et al. Hoppa över det.
On cluster resource allocation for multiple parallel task graphs
{'venue': 'Journal of Parallel and Distributed Computing', 'journal': 'Journal of Parallel and Distributed Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}