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基于排队理论的动态任务调度模型及容错

发布时间:2017-07-14 12:26

  本文关键词:基于排队理论的动态任务调度模型及容错


  更多相关文章: 排队理论 动态任务调度 编程框架 容错 轻量级降级


【摘要】:高效的动态任务调度和容错机制是高性能计算面临的挑战之一,已有的方法难以高效扩展到大规模环境.针对该问题,提出了基于N层排队理论的高可扩展动态任务调度模型,为程序员提供简洁的并行编程框架,有效降低了编程负担;使用泊松过程相关理论分析了任务申请的平均等待时间,通过给定的阈值进行决策分层;结合局部感知的轻量级降级模型,可有效降低大规模并行课题的容错开销,提高系统的可用性.Micro Benchmark在神威蓝光32 768核环境下测试表明,对于平均执行时间为3.4s的短任务,基于N层排队理论的动态任务调度模型可扩展性很好,调度开销是传统模型的7.2%;药物软件DOCK在16 384核环境下的整体性能比该软件原有的任务调度提升34.3%;局部感知的轻量级降级模型具有故障后损失小的特点,DOCK的测试表明比传统容错方法执行时间减少3.75%~5.13%.
【作者单位】: 江南计算技术研究所;国家并行计算机工程技术研究中心;
【关键词】排队理论 动态任务调度 编程框架 容错 轻量级降级
【基金】:国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2012AA010903) 计算机体系结构国家重点实验室基金项目(CARCH201403)~~
【分类号】:TP338.6
【正文快照】: 近年来,高性能计算技术发展迅猛,高端并行系统的规模日益庞大,为大规模并行应用课题的高效解算奠定了坚实基础.高性能计算系统可提供强大的计算能力,但其规模和复杂性给并行应用的高效运行带来了极大的挑战,主要体现在可扩展性和容错2个方面.大规模并行应用可分为数据并行和任

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本文编号:541038

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