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J-GLOBAL ID：201902283333141849   整理番号：19A1118127

プライベートクラウドにおける短いタスクのためのGPUスケジューリング【JST・京大機械翻訳】

GPU Scheduling for Short Tasks in Private Cloud

著者 (5件)： Shao Jialun (Peking University) ,  Ma Junming (Peking University) ,  Li Yan (Peking University) ,  An Bo (Peking University) ,  Cao Donggang (Peking University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： SOSE  ページ： 215-2155  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： GPUsは通常非常に高価で,個人により容易にはできない。したがって,GPU共有は,コストを下げて,ユーザのグループの間でGPUアイドリングを避けるために必要である。生産環境における仕事とは異なり,しばしば数日または数週間にわたり,開発および試験環境におけるプログラムの実行時間は非常に短くなる傾向がある。開発のために別々のGPUを人に割り当てることは常にGPUのアイドリングをもたらす。したがって,経済的理由のために,研究者は,特にいくつかの小さなチームや研究所において,開発のための少数のGPUを共有している。ユーザは,GPUを自動的にリースし,解放することを希望し,できるだけ早くジョブ応答を得る。現在のGPU共有アプローチは,複数ユーザに対して良好なサポートを持たず,そのようなケースに対して効果的に動作するように設計されていない。本論文では,短いGPUタスクに対する複数ユーザ間のGPU共有法を提案した。筆者らは,コンテナ画像と特定の構成を通してユーザのジョブを受け入れ,実行する,コンテンツベースのバッチコンピューティングシステムを実装した。短時間ジョブ第一ベーススケジューリングポリシーを用いて,短いタスクの優先度を保証し,飢餓からの長いタスクを防ぐ。評価は,著者らの提案方法が効果的であり,システムには低いオーバーヘッドがあることを実証した。Copyright 2019 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】

シソーラス用語： ロット ,  画像 ,  アイドリング ,  CASE ,  計算機システム ,  コンテナ ,  優先度 ,  コンテンツ ,  *スケジューリング
準シソーラス用語： オーバヘッド ,  実行時間 ,  生産環境 ,  *オンプレミス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： プライベートクラウド ,  タスク ,  GPU ,  スケジューリング