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Enregistrement W2129632267 · doi:10.1109/icpads.2006.40

Efficient compile-time task scheduling for heterogeneous distributed computing systems

2006· article· en· W2129632267 sur OpenAlexaff
Mohammad I. Daoud, Nawwaf Kharma

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed and Parallel Computing Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceDynamic priority schedulingFair-share schedulingFixed-priority pre-emptive schedulingRate-monotonic schedulingTwo-level schedulingDistributed computingEarliest deadline first schedulingRound-robin schedulingScheduling (production processes)Parallel computingDeadline-monotonic schedulingScheduleMathematical optimizationOperating systemMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efficient task scheduling is essential for obtaining high performance in heterogeneous distributed computing systems (or HeDCSs). Because of its key importance, several scheduling algorithms have been proposed in the literature, which are mainly for homogeneous processors. Few scheduling algorithms are developed for HeDCSs. In this paper, we present a novel task scheduling algorithm, called the longest dynamic critical path (LDCP) algorithm, for HeDCSs. The LDCP algorithm is a list-based scheduling algorithm that uses a new attribute to effectively compute the priorities of tasks in HeDCSs. At each scheduling step, the LDCP algorithm selects the task with the highest priority and assigns the selected task to the processor that minimizes its finish execution time using an insertion-based scheduling policy. The LDCP algorithm successfully generates task schedules that outperform, to the best of our knowledge, two of the best scheduling algorithms for HeDCSs

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,216 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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