On the Dynamic Scheduling of Task Farm Patterns on a Heterogeneous CPU-GPGPU Environment
Notice bibliographique
Résumé
Heterogeneous clusters and multi-core environments are gradually surpassing the homogeneous systems due to their high performance and flexibility. Task scheduling in these systems is an extensively studied subject. However, in a heterogeneous architecture consisting of multi-core CPUs and many-core GPGPUs (General Purpose Graphics Processor Units), task mapping becomes much more complex due to differences in architectures and programming models among the processors. Consequently, designing a scheduler which facilities a balanced distribution of loads by taking full advantage of the processing power of a CPU-GPGPU system is nontrivial. In this paper we discuss a multi-round scheduling algorithm and a scheduling framework for farm-pattern based applications on such a system. This is an important step towards designing a full-scale pattern-based scheduler to automatically and efficiently map the parallel tasks to the heterogeneous processors. As a proof of concept, we have designed a scheduling framework for the task-farm pattern based applications. The framework provides the necessary "separation of concerns" and hides the underlying complex scheduling details from the programmer. The experimental results demonstrate that our dynamic scheduling algorithm achieves better to similar performances as compared to some of the well-known scheduling algorithms for CPU-GPGPU systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».