Towards Network-Aware Divisible Load Theory for Optical Grids
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.
Notice bibliographique
Résumé
Most grid applications require the processing of large amounts of data stored at different locations across the network which makes optical grid infrastructures optimal for such applications. The increase in intensity of data- and communications of these applications calls for new mechanisms and theories on how to optimally allocate optical grid resources. Typical Divisible Load Theory (DLT) makes optimal allocation of computational resources. In this paper, we introduce Network Aware Divisible Load Algorithm (NADLA) that extends DLT to optimally allocate both the computational and networking resources of an optical grid. We assume a data- and communications-intensive application where data is stored at different sites across the optical grid and can be divided into independent subsets to be processed in parallel at different sites. The algorithm defines an optimal data transfer schedule that defines when to transfer what data subsets to which sites across the optical grid in order to minimize the overall application completion time. It consists of two phases. In the first phase, NADLA provide load distribution that minimizes application completion time taking into account network connectivity and computational and networking resources availability. Site connectivity is estimated by considering the bandwidth and the expected free time of all the links connecting this site to other sites. In the second phase, a simple greedy algorithm is used to allocate computational and networking resources. Extensive Simulations are conducted to examine the performance of the proposed algorithm for different application types and sizes, and different optical grid topologies. Simulation results show the advantages of the proposed algorithm over the traditional DLT approach for the category of applications considered.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle