マイグレーションによる複合型計算システム向けジョブスケジューリング

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  • マイグレーション ニ ヨル フクゴウガタ ケイサン システム ムケ ジョブスケジューリング
  • Job Scheduling with Migration for Heterogeneous Computing Systems

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抄録

消費電力が厳しく制約された条件下で演算性能を大幅に向上させることができるシステムアーキテクチャとして，汎用プロセッサに加えてアクセラレータを混載する複合型計算システムが注目されている．本論文では，大規模複合型計算システムにおけるターンアラウンドタイムの短縮を目的とし，マイグレーションとプリエンプティブバックフィルに基づくスケジューリング手法を提案する．また，ジョブ投入時にマイグレーションのコストを予測するため，その予測モデルも提案する．予測モデルの精度を評価した結果，ほぼすべてのアプリケーションにおいて，マイグレーションコストの最悪値をジョブの最大メモリ使用量から高精度で予測できることが明らかになった．また，提案スケジューリング手法はマイグレーションとプリエンプティブバックフィルの両方の長所を利用できるため，それらのいずれかが有効に機能する状況において，ターンアラウンドタイムを短縮可能であることが示された．

A heterogeneous computing system of general-purpose processors and accelerators is a promising approach to improve the system performance under severe power consumption limitation. This paper proposes a job scheduling method that uses job migration and preemptive backfilling to reduce the turn around time of job execution in a large-scale heterogeneous computing system. A prediction model is also proposed to predict the migration cost of a job when the job is submitted. The evaluation results indicate that the prediction model can accurately estimate the worst-case migration costs of most applications from their maximum memory usage. It is also demonstrated that the proposed mechanism can reduce the turn around time of a job in the situations where either job migration or backfilling works well because it has the advantages of both of the two scheduling policies.

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