Abstrakt. Vi presenterar en arbets-stealing algoritm för körtid schemaläggning av dataparallell verksamhet i samband med delade minnes arkitekturer på datamängder med hög oregelbunden arbetsbelastning som inte är kända a priori för schemaläggaren. Denna schemaläggare kan parallellisera slingor och operationer uttrycks med en parallell minskning eller en parallell scan. Schemaläggaren är baserad på den arbetsstjälande träddatastrukturen, som gör det möjligt för arbetstagare att bestämma arbetsdelningen på ett låsfritt, arbetskrävande sätt och försöker minimera mängden kommunikation mellan dem. En betydande ansträngning görs för att visa att algoritmen har minsta möjliga mängd overhead. Vi erbjuder en omfattande experimentell utvärdering som jämför fördelarna och bristerna med olika data-parallell schemaläggare för att kombinera deras styrkor. Vi visar specifika arbetsbörda fördelningsmönster som förekommer i praktiken för vilka olika schemaläggare ger suboptimal hastighetsökning, förklarar sina nackdelar och visar hur arbetet-stjälande träd schemaläggaren övervinner dem. På så sätt rättfärdigar vi våra designbeslut experimentellt, men ger också en teoretisk bakgrund för våra påståenden.
Prokopec m.fl. REF har presenterat en arbetsstympningsalgoritm för oegentlig dataparallell arbetsbelastning.
Near Optimal Work-Stealing Tree Scheduler for Highly Irregular Data-Parallel Workloads
{'venue': 'LCPC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}