Distributed Application Global States Monitoring in PEGASUS DA Applied to Parallel Graph Partitioning
Notice bibliographique
Résumé
Summary This paper presents how parallel advanced graph partitioning algorithms can be designed and improved with the use of global application states monitoring of distributed programs. The proposed algorithms have been implemented inside a novel distributed program design framework Program Execution Governed by Asynchronous Supervision of States in Distributed Applications (PEGASUS DA). This framework provides system support for the design of execution control in distributed applications based on automated global state monitoring. Two strategies for the control design of advanced parallel/distributed graph partitioning algorithms are presented and discussed. In the first one, the parallel algorithm control runs on top of the popular graph partitioning METIS tool. The second control strategy is based on genetic programming so that partitioning primitives and the overall algorithmic control can be freely designed by the user. Advanced partitioning methods have been conveniently embedded inside the global state monitoring driven PEGASUS DA framework which controls partitioning distributed actions at the level of processes and threads. The use of the framework allowed easy design and testing of different graph optimization strategies. The presented graph partitioning methods are illustrated by experiments with benchmark graphs. The experiments have comparatively assessed the obtained graph partitioning quality (visible improvement has been observed) and have identified benefits of the proposed approach for programmers.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».