Reusing Garbage Data for Efficient Workflow Computation
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
High-performance computing (HPC) systems, including Clusters, Grids and the most recent Clouds, have emerged as attractive platforms to tackle various applications. One significant type of applications in the HPC systems is workflow computation, which has been applied in various scientific and engineering domains. The workflow computation frequently produces intermediate result files, which become garbage after being used and are usually cleaned up without making any contribution to future computation. In this paper, we argue that such garbage data could be useful in the future computation and should not be immediately cleaned up. This is because workflow computation usually contains multiple instances that may share some common data products produced in the past. This sharing scheme provides opportunities to reuse the historical data to speed-up subsequent computation and simplify re-computation due to faulty or crashed runs. To this end, we propose a novel approach, referred to as garbage data manager (GDM), for the workflow computation in HPC systems. The GDM organizes and manages the garbage data for batch schedulers to enhance the performance of subsequent computation. The essence of the GDM is to record the history of computation by constructing a dataflow graph on per instance (run) basis and set up inheritance relationships between the different instances of the same workflow, called run-tree, to achieve the data reuse. Our simulation results demonstrate that exploiting the garbage data is an effective way of improving the workflow computation.
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 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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| 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