MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1985747745 · doi:10.1142/s0129626405002349

IMPROVING SCHEDULING OF COMMUNICATION INTENSIVE PARALLEL APPLICATIONS ON HETEROGENEOUS COMPUTING ENVIRONMENTS

2005· article· en· W1985747745 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

RevueParallel Processing Letters · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueScheduling and Optimization Algorithms
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésComputer scienceScheduling (production processes)Distributed computingLatency (audio)Telecommunications networkParallel computingPerformance metricComputer networkMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new model for the evaluation of the impacts of processing operations resulting from the communication among processes. This model quantifies the traffic volume imposed on the communication network by means of the latency parameters and the overhead. Such parameters represent the load that each process imposes over the network and the delay on CPU, as a consequence of the network operations. This delay is represented on the model by means of metric measurements slowdown. The equations that quantify the costs involved in the processing operation and message exchange are defined. In the same way, equations to determine the maximum network bandwidth are used in the decision-making scheduling. The proposed model uses a constant that delimitates the communication network maximum allowed usage, this constant defines two possible scheduling techniques: group scheduling or through communication network. Such techniques are incorporated to the DPWP policy, generating an extension of this policy. Experimental and simulation results confirm the performance enhancement of parallel applications under supervision of the extended DPWP policy, compared to the executions supervised by the original DPWP.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,218 · 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