論文の概要: Energy-Efficient Scheduling with Predictions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17143v1
- Date: Tue, 27 Feb 2024 02:13:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 18:00:41.074211
- Title: Energy-Efficient Scheduling with Predictions
- Title（参考訳）: 予測を伴うエネルギー効率スケジューリング
- Authors: Eric Balkanski and Noemie Perivier and Clifford Stein and Hao-Ting Wei
- Abstract要約: エネルギー効率のスケジューリングにおいて、オペレーティングシステムは、マシンがジョブを処理する速度を制御する。
学習強化アルゴリズムの最近の研究は、予測を利用して性能保証を改善することを目的としている。
所望のエネルギー効率スケジューリング問題に対して、オフラインとオンラインのアルゴリズムを入力として、フレキシブルな学習強化アルゴリズムフレームワークを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.662349748983561
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: An important goal of modern scheduling systems is to efficiently manage power
usage. In energy-efficient scheduling, the operating system controls the speed
at which a machine is processing jobs with the dual objective of minimizing
energy consumption and optimizing the quality of service cost of the resulting
schedule. Since machine-learned predictions about future requests can often be
learned from historical data, a recent line of work on learning-augmented
algorithms aims to achieve improved performance guarantees by leveraging
predictions. In particular, for energy-efficient scheduling, Bamas et. al.
[BamasMRS20] and Antoniadis et. al. [antoniadis2021novel] designed algorithms
with predictions for the energy minimization with deadlines problem and
achieved an improved competitive ratio when the prediction error is small while
also maintaining worst-case bounds even when the prediction error is
arbitrarily large.
In this paper, we consider a general setting for energy-efficient scheduling
and provide a flexible learning-augmented algorithmic framework that takes as
input an offline and an online algorithm for the desired energy-efficient
scheduling problem. We show that, when the prediction error is small, this
framework gives improved competitive ratios for many different energy-efficient
scheduling problems, including energy minimization with deadlines, while also
maintaining a bounded competitive ratio regardless of the prediction error.
Finally, we empirically demonstrate that this framework achieves an improved
performance on real and synthetic datasets.
- Abstract（参考訳）: 現代のスケジューリングシステムの重要な目標は、電力使用量を効率的に管理することである。
エネルギー効率の高いスケジューリングでは、機械がジョブを処理する速度を、エネルギー消費を最小化し、結果として生じるスケジュールのサービスコストの品質を最適化する2つの目的で制御する。
将来の要求に関する機械学習による予測は、過去のデータから学べることが多いため、近年の学習強化アルゴリズムの研究は、予測を利用して性能保証の改善を目指している。
特にエネルギー効率のよいスケジューリングでは、Bamas et。
アル
[BamasMRS20]とAntoniadisら。
アル
[antoniadis2021novel] は期限問題によるエネルギー最小化の予測アルゴリズムを設計し, 予測誤差が小さい場合や, 予測誤差が任意に大きい場合でも最悪のケース境界を維持しながら, 競争率の向上を実現した。
本稿では,エネルギー効率スケジューリングの一般的な設定を考察し,エネルギー効率スケジューリング問題に対するオフラインおよびオンラインアルゴリズムの入力として活用する,フレキシブルな学習型アルゴリズムフレームワークを提案する。
予測誤差が小さい場合、この枠組みは、予測誤差にかかわらず、有界競争比を維持しつつ、期限付きエネルギーの最小化を含む、多くの異なるエネルギー効率のスケジューリング問題に対する競争率を改善する。
最後に,本フレームワークが実データおよび合成データセットの性能を向上させることを実証的に示す。
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