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J-GLOBAL ID：202202218002696673   整理番号：22A1046692

データフロー加速器によるクラスタアーキテクチャのための実行時ジョブスケジューリングアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A runtime job scheduling algorithm for cluster architectures with dataflow accelerators

著者 (4件)： Korolija Nenad (School of Electrical Engineering, University of Belgrade, Belgrade, Serbia) ,  Bojic Dragan (School of Electrical Engineering, University of Belgrade, Belgrade, Serbia) ,  Hurson Ali R. (Department of Electrical and Computer Engineering, Missouri University of Science and Technology, Rolla, MO, United States) ,  Milutinovic Veljko (Department of Computer Science, Indiana University in Bloomington, IN, United States)
資料名： Advances in Computers  (Advances in Computers)
巻： 126  ページ： 201-245  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0009A  ISSN： 0065-2458  CODEN： ADCOA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,制御フローとデータFlow成分の両方を含む高性能コンピューティングのための特殊化コンピュータクラスタアーキテクチャ,ならびにそれらの実行時間スケジューリングアルゴリズムについて議論する。そのようなアーキテクチャのための新しい最適スケジューリングアルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムは一般的であるが,その時間複雑性のため,いくつかの場合で制限される。ベース最適アルゴリズムから,2つの付加的発見的アルゴリズムを導き,次に他のスケジューラと比較した。これらの発見的アルゴリズムは,無視できるスケジューリングペナルティで,大きなジョブ数で,DataFlowハードウェアジョブと制御フロージョブの両方に対する近最適スケジュールを生成する。最適スケジューラと比較して,性能利得は,ジョブカウントが増加するにつれてわずかに減少した。本研究は,既存のクラスタ構造の性能を,適切なデータFlow加速器と適切なスケジューリングアルゴリズムを加えることによってかなり改良できるが,同時に,システムトランジスタ数と電力消費を減少させることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *加速器 ,  オペレーティングシステム ,  *スケジューリング ,  最適化手法 ,  電力消費 ,  *クラスタ ,  *計算機アルゴリズム ,  ハードウェア ,  利得 ,  *計算機アーキテクチャ ,  スケジュール ,  ペナルティ
準シソーラス用語： 実行時間 ,  スケジューラ ,  *スケジューリングアルゴリズム ,  *ジョブスケジューリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： データフローハードウェア ,  実行の加速 ,  クラスタの計算 ,  ジョブスケジューリング ,  高性能コンピューティング

分類 (1件)： 工程管理  (KB03030P)

タイトルに関連する用語 (6件)： データフロー ,  加速器 ,  クラスタ ,  アーキテクチャ ,  ジョブスケジューリング ,  アルゴリズム