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J-GLOBAL ID：201902256865318780   整理番号：19A1135138

分散強化学習による並列化アプリケーションの効率的動的ピン止め【JST・京大機械翻訳】

Efficient Dynamic Pinning of Parallelized Applications by Distributed Reinforcement Learning

著者 (2件)： Chasparis Georgios C. (Software Competence Center Hagenberg GmbH, Hagenberg, Austria) ,  Rossbory Michael (Software Competence Center Hagenberg GmbH, Hagenberg, Austria)
資料名： International Journal of Parallel Programming  (International Journal of Parallel Programming)
巻： 47  号： 1  ページ： 24-38  発行年： 2019年 
JST資料番号： B0257B  ISSN： 0885-7458  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,処理ユニットへの並列化アプリケーションの動的配置(またはピン止め)の問題を扱うために特別に調整された資源割当フレームワークを紹介した。提案したセットアップの下で,並列化アプリケーションの各スレッドは独立意思決定者(またはエージェント)を構成し,それは処理ユニットが次に実行するために,それ自身の事前性能測定とそれ自身の事前CPU親和性に基づいている。決定は,アプリケーションのスレッドに並行して実行し,それらの性能を周期的に記録し,それらの新しいCPU親和性に割り当てる資源管理者/スケジューラにより,各スレッドに対して再帰的に更新される。CPU親和性を更新するために,スケジューラは分散強化学習アルゴリズムを使用する。各ブランチは各スレッドに新しい配置戦略を割り当てるために責任がある。提案フレームワークは,スレッド間の最大平均処理速度および最小速度分散のような代替最適化基準に対処するのに十分柔軟である。局所最適配置への収束が漸近的に達成されることを解析的に実証した。最後に,Linuxプラットフォームにおける実験を通してこれらの結果を検証した。Copyright 2017 Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *強化学習 ,  意思決定者 ,  スレッド ,  学習アルゴリズム ,  資源管理 ,  *ピン止め ,  エージェント ,  Linux ,  *学習 ,  最適化 ,  親和性 ,  資源割付 ,  *応用プログラム
準シソーラス用語： 最適配置 ,  スケジューラ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 動的ピン止め ,  強化学習 ,  並列アプリケーション

分類 (4件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  言語プロセッサ  (JD03040F) ,  計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 分散強化 ,  学習 ,  並列化 ,  アプリケーション ,  ピン止め