Towards automated HPC scheduler configuration tuning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High performance computing (HPC) systems allow researchers and businesses to harness large amounts of computing power needed for solving complex problems. In such systems a job scheduler prioritizes the execution of jobs belonging to users of the system in a manner that allows the system to satisfy performance objectives for various groups of users while simultaneously making efficient use of available resources. Typically, system administrators have the responsibility of manually configuring or tuning the job scheduler such that the performance objectives of user groups as well as system‐level performance objectives are met. Modern job schedulers used in production systems are quite complex. Through detailed trace‐driven simulations, we show that manually tuning the configuration of production schedulers in an environment characterized by multiple performance objectives is very challenging and may not be feasible. To alleviate this problem, this paper describes a toolset that can help a system administrator to automatically configure a scheduler such that the performance objectives for various classes of users in the system as well as other system‐level performance objectives can be satisfied. A unique aspect of this work that differentiates it from the existing work on scheduler tuning is that it has been implemented to work with a widely used production scheduler. Furthermore, in contrast to the existing work it considers the challenging real‐world problem of delivering different levels of performance to different classes of users. System administrators can exploit the toolset to react quickly to changes in performance objectives and workload conditions. Case studies using synthetic and real HPC workloads demonstrate the effectiveness of the technique. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».