Deep Reinforcement Learning no Problema de Escalonamento de Jobs em Computação em Grids

  • Lucas Casagrande UDESC
  • Maurı́cio Pillon UDESC

Resumo


Algoritmos de escalonamento desempenham um papel chave durante a otimização dos recursos de uma infraestrutura em grids. No presente trabalho, três métodos de Deep Reinforcement Learning são treinados e comparados com a heurística Easy Backfilling via simulação. É possível concluir que métodos de DRL são capazes de aprender políticas de escalonamento que se adaptam a carga de trabalho atingindo uma redução significativa no slowdown.
Publicado
06/08/2019
CASAGRANDE, Lucas; PILLON, Maurı́cio. Deep Reinforcement Learning no Problema de Escalonamento de Jobs em Computação em Grids. In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO DA REGIÃO SUL (ERAD-RS), 19. , 2019, Três de Maio. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . ISSN 2595-4164.