Encontrando Políticas de Escalonamento Eficientes para Clusters de Alto Desempenho com Simulação e Regressão Não Linear - Carastan-Santos, Danilo; Camargo, Raphael Y. de (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo (ERAD-SP), 2017)
Desenvolvemos uma metodologia para obtenção de políticas simples e eficientes na forma de funções não lineares para o escalonamento de tarefas em clusters de alto desempenho, por meio da utilização de simulações e regressão não linear. Resultados experimentais mostraram que as funções obtidas pelo nosso método aprimoraram o desempenho do escalonamento em até 7,25 vezes em tarefas de um modelo de workload. Estes resultados indicam que nossa metodologia é promissora, com futuro potencial de aprimoramento no desempenho do escalonamento em cenários reais.