深層強化学習を用いたジョブスケジューリングでの予測値の利用検証

滝澤真一朗; 野村哲弘; 松葉浩也

文献

J-GLOBAL ID：202102212510902404 整理番号：21A3351832

深層強化学習を用いたジョブスケジューリングでの予測値の利用検証

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資料名：
巻： 2021 号： HPC-182 ページ： Vol.2021-HPC-182,No.6,1-7 (WEB ONLY) 発行年： 2021年11月29日
JST資料番号： U0451A 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

計算機システムの利用率最大化や待ち時間短縮のためにはより良いジョブスケジューリングが必要である.目的に応じた報酬設計を行うことで機械学習システムが方策を学ぶことから,深層強化学習を用いたジョブスケジューリングの研究が広まっている.しかしながら,既存研究ではジョブの要求実行時間のみを学習に用いているため,実際の実行時間との差異が学習されておらず,適切に学習できていない可能性がある.我々は,深層強化学習を用いたジョブスケジューリングにおいて,実行時に不確定なジョブ属性の予測値を考慮することの効果の検証を行う.具体的には,利用率最大化を目的として,学習時にはジョブ実行時間の要求値と実際値を入力にし,スケジューリング時にはジョブ実行時間の要求値と予測値を用いる.予測値を考慮しない場合との比較を行なった結果,考慮することは利用率の向上に貢献しない結果となったが,学習時に用いたワークロードと類似の傾向を持つワークロードをスケジュールする際に利用率が高くなる傾向にあることが確認できた.(著者抄録)

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オペレーティングシステム , 人工知能

引用文献 (27件)：

Kay, J. and Lauder, P.: A Fair Share Scheduler, Commun. ACM, Vol. 31, No. 1, pp. 44-55 (1988).
Georgiou, Y., Glesser, D., Rzadca, K. and Trystram, D.: A Scheduler-Level Incentive Mechanism for Energy Efficiency in HPC, 2015 15th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing, pp.617-626 (2015).
Tsafrir, D., Etsion, Y. and Feitelson, D. G.: Backfilling Using System-Generated Predictions Rather than User Runtime Estimates, IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, Vol. 18, No. 6, pp. 789-803 (2007).
Gaussier, E., Glesser, D., Reis, V. and Trystram, D.: Improving Backfilling by Using Machine Learning to Predict Running Times, SC15: International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, pp. 1-10 (2015).
Tang, W., Desai, N., Buettner, D. and Lan, Z.: Job Scheduling with Adjusted Runtime Estimates on Production Supercomputers, Journal of Parallel and Distributed Computing, Vol. 73, No. 7, pp. 926-938(2013).

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