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Enregistrement W1516856031 · doi:10.1109/hicss.1999.773083

On metrics for the dynamic load balancing of optimistic simulations

2003· article· en· W1516856031 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueSimulation Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceParallel computingGranularityPipeline (software)Synchronization (alternating current)Metric (unit)Execution timeWorkloadLoad balancing (electrical power)Distributed computingReal-time computingGrid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Focuses on evaluating metrics for use with the dynamic load balancing of optimistic simulations. We present a load balancing algorithm which is token-based and is used in conjunction with clustered time warp (CTW). CTW is a hybrid synchronization protocol, which makes use of a sequential algorithm within clusters of logical processes (LPs) and time warp between the clusters. We define three separate metrics and measure their effectiveness in different simulation environments. One metric measures processor utilization, a second measures the difference in virtual times between the clusters, while a third is a combination of these two metrics. We compare the execution time, memory consumption and throughput obtained in three simulation environments by each of these metrics and to the results obtained without load balancing. Our categories of simulation are VLSI simulations, characterized by a large number of LPs and a low computational granularity; distributed network simulations, in which the workload varies spatially over the execution of the simulation; and a pipeline simulation, characterized by a single direction of message flow. The experiments revealed a significant improvement in the simulation times in the first two categories of simulations when we employed the processor utilization and the combination metrics. For example, improvements of up to 70% were obtained for VLSI simulations. None of the metrics proved to be effective for the pipeline simulation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,112
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

En bref

Citations16
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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