計算資源の有効利用を目的としたタスククラスタリング

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タイトル別名
  • ケイサン シゲン ノ ユウコウ リヨウ オ モクテキ ト シタ タスククラスタリング
  • A Task Clustering for Utilizing Computational Resources

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抄録

限られた数の計算資源でタスクスケジューリングを行う際，少ないプロセッサ数でスケジュール長をできるだけ短縮する方針が重要である．タスククラスタリングによって得られたタスク集合 （クラスタ） 数がプロセッサ数よりも大きくなれば，従来手法では生成されたクラスタどうしを集約する方針がとられてきた．しかしながら，この手法により同時実行が可能なタスク数が減少し，タスククラスタリング後よりもスケジュール長が大きくなる可能性がある．そこで本論文では，事前にプロセッサ数を限定するために各クラスタサイズ （クラスタに属するタスク実行時間の和） の下限値を設け，この条件の下でスケジュール長を短縮することを目的としたクラスタサイズ δopt の算出手法を示す．そして，各クラスタサイズが δopt 以上となるようにタスクどうしを集約するタスククラスタリングを提案する．シミュレーションの結果，δopt というクラスタサイズを決めることにより，従来手法よりも少ないプロセッサ数でスケジュール長が短縮できるという結果が得られた．

When we perform scheduling every task in a distributed environment where the number of processors is limited or unknown, it is important to decide a policy for suppressing both the required number of processors and its schedule length. If the number of processors (clusters) which has been derived by one of task clustering heuristics is too large with compared to the actual number of processors, a policy for merging several clusters to generate a larger one, has been adopted by conventional approaches. However, degree of task parallelism can be decreased and then schedule length by those approaches becomes larger than that of a task clustering. In this paper, we present a method for deriving the lower bound of each cluster size (δopt) in order to suppress the number of processors as well as to minimize schedule length. We also present a task clustering algorithm which performs clustering each task until every cluster size exceeds δopt for minimizing schedule length. Experimental results by simulation show that our proposed task clustering under δopt condition can suppress schedule length with the small number of clusters.

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