Escalonando tarefas comunicantes em topologias DragonFly com Aprendizado por Reforço - Cabral Junior, Claudinei; Koslovski, Guilherme Piêgas (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS), 2026)
O escalonamento eficiente de workflows em data centers de computação de alto desempenho exige decisões que considerem a topologia da rede de interconexão. Este trabalho apresenta um escalonador baseado em Aprendizado por Reforço com arquitetura Actor-Critic que incorpora consciência topológica da rede DragonFly. Resultados demonstram que a incorporação de informações topológicas permite ao agente aprender políticas que favorecem a localidade das tarefas, reduzindo o custo de comunicação.