論文の概要: A Constraint Programming-based Job Dispatcher for Modern HPC Systems and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10348v2
• Date: Mon, 28 Sep 2020 20:28:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 23:01:49.402143
• Title: A Constraint Programming-based Job Dispatcher for Modern HPC Systems and Applications
• Title（参考訳）: 制約プログラミングに基づく最新のHPCシステムとアプリケーションのためのジョブディスパッチャー
• Authors: Cristian Galleguillos, Zeynep Kiziltan, Ricardo Soto
• Abstract要約: 最新のHPCシステムとアプリケーションのための新しいCPベースのオンラインジョブディスパッチを提案する。 前者とは異なり、新しいディスパッチはCPのすべての問題に対処し、そのモデルサイズはシステムサイズとは独立している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.022078407932399
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Constraint Programming (CP) is a well-established area in AI as a programming paradigm for modelling and solving discrete optimization problems, and it has been been successfully applied to tackle the on-line job dispatching problem in HPC systems including those running modern applications. The limitations of the available CP-based job dispatchers may hinder their practical use in today's systems that are becoming larger in size and more demanding in resource allocation. In an attempt to bring basic AI research closer to a deployed application, we present a new CP-based on-line job dispatcher for modern HPC systems and applications. Unlike its predecessors, our new dispatcher tackles the entire problem in CP and its model size is independent of the system size. Experimental results based on a simulation study show that with our approach dispatching performance increases significantly in a large system and in a system where allocation is nontrivial.
• Abstract（参考訳）: 制約プログラミング(CP)は、離散最適化問題のモデル化と解決のためのプログラミングパラダイムとして、AIにおいて確立された分野であり、現代のアプリケーションを含むHPCシステムにおけるオンラインジョブディスパッチ問題に対処するためにうまく適用されてきた。 利用可能なcpベースのジョブディスパッチの制限は、サイズが大きくなり、リソース割り当てが要求される現在のシステムでの使用を阻害する可能性がある。 デプロイされたアプリケーションに基本的なAI研究を近づけるために,最新のHPCシステムやアプリケーションのためのCPベースのオンラインジョブディスパッチを提案する。 前者とは異なり、新しいディスパッチはCPのすべての問題に対処し、そのモデルサイズはシステムサイズとは独立している。 シミュレーションによる実験結果から, 大規模システムやアロケーションが非自明なシステムでは, 分散性能が著しく向上することが明らかとなった。

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