Optimizing process allocation of parallel programs for heterogeneous clusters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The performance of a conventional parallel application is often degraded by load‐imbalance on heterogeneous clusters. Although it is simple to invoke multiple processes on fast processing elements to alleviate load‐imbalance, the optimal process allocation is not obvious. Kishimoto and Ichikawa presented performance models for high‐performance Linpack (HPL), with which the sub‐optimal configurations of heterogeneous clusters were actually estimated. Their results on HPL are encouraging, whereas their approach is not yet verified with other applications. This study presents some enhancements of Kishimoto's scheme, which are evaluated with four typical scientific applications: computational fluid dynamics (CFD), finite‐element method (FEM), HPL (linear algebraic system), and fast Fourier transform (FFT). According to our experiments, our new models (NP‐T models) are superior to Kishimoto's models, particularly when the non‐negative least squares method is used for parameter extraction. The average errors of the derived models were 0.2% for the CFD benchmark, 2% for the FEM benchmark, 1% for HPL, and 28% for the FFT benchmark. This study also emphasizes the importance of predictability in clusters, listing practical examples derived from our study. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».