Escalonamento de processos: uma abordagem dinâmica e incremental para a exploração de características de aplicações paralelas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Senger, Luciano José
Data de Publicação: 2005
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-10012018-103454/
Resumo: Esta tese apresenta uma abordagem dinâmica e incremental para a exploração de características de execução e de submissão de aplicações paralelas visando o escalonamento de processos. Modelos de classificação e de predição de características de aplicações são construídos, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina adaptados como ferramentas para a aquisição de conhecimento sobre a carga de trabalho. Os paradigmas conexionista e baseado em instâncias orientam a aquisição de conhecimento e os algoritmos e suas extensões permitem a atualização do conhecimento obtido, a medida que informações mais recentes tomamse disponíveis. Esses algoritmos são implementados e avaliados utilizando informações obtidas através da monitoração da execução de aplicações paralelas e da utilização de traços de execução representativos da carga de trabalho sequencial e paralela de diferentes centros de computação. A avaliação é conduzida visando observar o desempenho nas tarefas de aquisição de conhecimento e classificação, assim como o desempenho computacional das implementações dos algoritmos. Algoritmos de escalonamento são definidos e avaliados para observar as vantagens da utilização do conhecimento adquirido, considerando cenários de execução baseados em máquinas paralelas e sistemas distribuídos. Os resultados obtidos com este trabalho justificam a importância da utilização desse conhecimento nas decisões do software de escalonamento em sistemas computacionais distribuídos e contribuem para a definição de mecanismos adequados para a aquisição e utilização desse conhecimento em sistemas paralelos reais.
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