Classificação de Tempo de Execução de Jobs de Simulação em HPC Usando LLMs e Engenharia de Prompt - Franci, Luciana de C.; Costa, Lucas A. F. da; Neri, Leonardo V.; Simões, Jeffson Carneiro Silva; Portella, Felipe A. (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Nordeste (ERAD-NE); 2026: Anais da VII Escola Regional de Alto Desempenho da Região NordesteDO - 10.5753/erad-ne.2026.25251, 2026)
Este trabalho propõe o uso de Large Language Models (LLMs) e Engenharia de Prompt para classificar o tempo de execução de simulações de reservatórios em ambientes HPC, visando otimizar a alocação de recursos. Foram comparadas três estratégias (Ingênuo, Especialista e Few-Shot) utilizando 10.000 scripts. A abordagem Few-Shot, que incorporou estatísticas históricas, obteve o melhor desempenho com 76,83% de acurácia, superando métodos tradicionais ao interpretar a semântica dos códigos sem execução prévia. Embora promissores, os resultados em classes desbalanceadas indicam que futuras melhorias exigem estratégias de ajuste fino ou aumento de dados para aumentar a robustez da classificação em cenários complexos.