抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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科学的応用は複雑で,大きく,しばしば不規則で確率的な挙動を示す。静的から完全な動的への効率的なループスケジューリング技術の利用は,計算的に集中的なアプリケーションにおいて,高性能コンピューティング(HPC)プラットフォーム上での負荷不均衡によりしばしば劣化する,それらの性能を改善するために重要である。1980年代後半と2000年代前半の間に多数の動的ループスケジューリング(DLS)技術が提案され,科学的応用において効率的に使用されている。多くの場合,それらがテストされ検証された計算システムはもはや利用できない。本研究は,科学的応用の性能に及ぼす不要な影響を避けるために,DLS技術の実行における不確実性の源の最小化に関するものである。したがって,今日,科学的応用において採用されるDLS技術がそれらのオリジナルの設計目標と仕様に接着することを保証することは重要である。本研究の目的は,今日の研究におけるDLS技術の実施における信頼性を達成し,増加させることである。この目的を達成するために,因子分解を導入した1992のオリジナルの研究からのスケジューリング実験の選択の性能を,シミュレーションと自然の実験を通して再現し予測した。科学的挑戦は,計算システム特性や実装の詳細などの不完全な情報による過去の実験の性能の再現である。実験は,シミュレーションが過去のコンピューティングプラットフォーム上で達成された性能を再現し,現在のコンピューティングプラットフォーム上で達成された性能を正確に予測することを示した。性能の再現と予測により,DLS技術の現在の実装は,シミュレーションと自然の両方において,それらの元の記述に接着することを確認した。これらの結果は,過去と現代のハードウェアに関する同一スケジューリングシナリオの再現実験が,期待される完全に異なる挙動をもたらすという仮説を確認した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
