Abstract-tillämpningar strukturerade som parallella uppgift diagram uppvisar både data och uppgift parallellism och uppstår på många områden. Att planera dessa tillämpningar effektivt på parallella plattformar har varit en långvarig utmaning. När det gäller en enda homogen plattform, t.ex. ett kluster, har man uppnått resultat både i teorin, dvs. garanterade algoritmer, och i praktiken, dvs. pragmatiska heuristiker. På grund av uppgiften parallellism, dessa applikationer är väl lämpade för utförande på distribuerade plattformar som spänner över flera kluster möjligen i flera institutioner. De enda tillgängliga resultaten i detta sammanhang är dock icke-garanterade heuristiker. I detta dokument utvecklar vi en schemaläggningsalgoritm, MCGAS, som är tillämplig på multiclusterplattformar som är nästan homogena. Sådana plattformar finns ofta som stora undergrupper av multiclusterplattformar. Vårt nya bidrag är att MCGAS beräknar uppgiftstilldelningar så att en (kontinuerlig) prestandagaranti tillhandahålls. Eftersom en prestandagaranti inte nödvändigtvis innebär en god genomsnittlig prestanda i praktiken, jämför vi också MCGAS med en nyligen föreslagen icke-garanterad algoritm. Med hjälp av simulering över ett brett spektrum av experimentella scenarier, finner vi att MCGAS leder till bättre genomsnittlig applikation görpans än dess konkurrent.
När det gäller en homogen multi-cluster plattform, en algoritm för att schemalägga en enda PTG föreslogs nyligen i REF.
Scheduling Parallel Task Graphs on (Almost) Homogeneous Multicluster Platforms
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}