Dynamic load balancing in distributed systems: “hands of god” in parallel programming with MPi
Loading...
Date
2014
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Kadir Has Üniversitesi
Open Access Color
OpenAIRE Downloads
OpenAIRE Views
Abstract
in today’s technology what really is missing in computer systems is more artificial intelligence and in the same time implanting lots of intelligence in computer systems is not as easy as it sounds but even one step ahead to make computer software to act more efficient and intelligent is noteworthy. MPiCH is a message passing interface framework designed to be the host for parallel programs but like too many other great programming frameworks development of MPiCH is ongoing and once a while we are witnessing new updates which mostly these updates are in order to support more functionality and performance improvement updates are more rare. One of the issues that happened while we were working on Snake in the box problem (more details on this problem could be found in Wikipedia) with my parallel programming Professor Dr Turgay Altilar in Kadir Has University was lack of intelligence in the parallel version of the algorithm of Snake in the box in MPiCH framework. -- Abstract'tan.
Google Translate: Dinamik yük dengeleme şimdiye kadar defalarca anket olmuştur ve buna göre çok algoritmaları teklif edildiği , ancak çoğunlukla Onların metodolojisi aşağıdan yukarı bir yaklaşıma dayanmaktadır . Onların yaklaşımı işlemci veya düğüm bir kümeuygulamakla `ın yüküne dayalı görev atama bir yöntemlerini açıklıyor . Onların niyetiaz yük ile bir işlemciyegörevleri atamak etmektir. Amakonu bilgisayar belirli bir görevintam gelecekteki yükünü tahmin etmek hiç doğru bir algoritma ise, orada . Görev atanmıştır Üstelik sonra orada sadeceuygulamakla işlemci farkında olacakgörevin bir tarih olacak . Bu nedenle iş schedulers gelecekteki yükünden bağımsıziş atama yapmak , bu zayıflık imkansız düğümler bir küme gerçek bir yük dengeleme için yapacaktır . Bu yazıda kendi tarihinin göre , tersatanan görevleri mühendislik tarafından yeni bir yöntem izah edilmiş ve dinamik yük dengeleme için etkili bir çözüm olmuştur . Bu yöntem, toplam yürütme zamanı veya gelecekteki yük tahmin değil , ama olsungörev yanlışlıkla bu işlemciye atanmış tanıyabilir . eğer öyleyse , bir daha yetenekli işlemciye tekrar bu görevi ve tarihini atar . Bu yöntem, görev ataması yeniden düzeltme ile dayanıklı % 42 performans artışı olmuştur ve bu garantiverimli kaynak başlatma ve enerji tüketimi buna göre verimlilik yapabilirsiniz .
Google Translate: Dinamik yük dengeleme şimdiye kadar defalarca anket olmuştur ve buna göre çok algoritmaları teklif edildiği , ancak çoğunlukla Onların metodolojisi aşağıdan yukarı bir yaklaşıma dayanmaktadır . Onların yaklaşımı işlemci veya düğüm bir kümeuygulamakla `ın yüküne dayalı görev atama bir yöntemlerini açıklıyor . Onların niyetiaz yük ile bir işlemciyegörevleri atamak etmektir. Amakonu bilgisayar belirli bir görevintam gelecekteki yükünü tahmin etmek hiç doğru bir algoritma ise, orada . Görev atanmıştır Üstelik sonra orada sadeceuygulamakla işlemci farkında olacakgörevin bir tarih olacak . Bu nedenle iş schedulers gelecekteki yükünden bağımsıziş atama yapmak , bu zayıflık imkansız düğümler bir küme gerçek bir yük dengeleme için yapacaktır . Bu yazıda kendi tarihinin göre , tersatanan görevleri mühendislik tarafından yeni bir yöntem izah edilmiş ve dinamik yük dengeleme için etkili bir çözüm olmuştur . Bu yöntem, toplam yürütme zamanı veya gelecekteki yük tahmin değil , ama olsungörev yanlışlıkla bu işlemciye atanmış tanıyabilir . eğer öyleyse , bir daha yetenekli işlemciye tekrar bu görevi ve tarihini atar . Bu yöntem, görev ataması yeniden düzeltme ile dayanıklı % 42 performans artışı olmuştur ve bu garantiverimli kaynak başlatma ve enerji tüketimi buna göre verimlilik yapabilirsiniz .