Escalonando tarefas comunicantes em topologias DragonFly com Aprendizado por Reforço
Resumo
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.Referências
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Publicado
06/05/2026
Como Citar
CABRAL JUNIOR, Claudinei; KOSLOVSKI, Guilherme Piêgas.
Escalonando tarefas comunicantes em topologias DragonFly com Aprendizado por Reforço. In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO DA REGIÃO SUL (ERAD-RS), 26. , 2026, Bagé/RS.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2026
.
p. 161-164.
ISSN 2595-4164.
DOI: https://doi.org/10.5753/eradrs.2026.20439.
