Co-Scheduling Algorithms for High-Throughput Workload Execution
Résumé
This paper investigates co-scheduling algorithms for processing a set of parallel applications. Instead of executing each application one by one, using a maximum degree of parallelism for each of them, we aim at scheduling several applications concurrently. We partition the original application set into a series of packs, which are executed one by one. A pack comprises several applications, each of them with an assigned number of processors, with the constraint that the total number of processors assigned within a pack does not exceed the maximum number of available processors. The objective is to determine a partition into packs, and an assignment of processors to applications, that minimize the sum of the execution times of the packs. We thoroughly study the complexity of this optimization problem, and propose several heuristics that exhibit very good performance on a variety of workloads, whose application execution times model profiles of parallel scientific codes. We show that co-scheduling leads to to faster workload completion time and to faster response times on average (hence increasing system throughput and saving energy), for significant benefits over traditional scheduling from both the user and system perspectives.
Nous étudions des algorithmes d'ordonnancement par lots pour un ensemble de tâches parallélisables. Plutôt que d'ordonnancer les tâches séquentiellement en utilisant le degré maximum de parallélisme pour chacune d'entre elles, nous cherchons à ordonnancer plusieurs tâches de manière concurrente. L'idée est de partitionner l'ensemble des tâches en une série de lots, qui seront exécutés les uns après les autres. Un lot est composé de plusieurs tâches, et un certain nombre de processeurs est alloué à chacune de ces tâches, sous la contrainte que le nombre total de processeurs alloués à un lot ne dépasse pas le nombre maximum de processeurs disponibles. L'objectif est de trouver une partition de l'ensemble des tâches en lots, et une allocation de processeurs optimale pour la minimisation de la somme des temps d'exécution de chaque lot. Nous étudions la complexité de ce problème d'optimisation, et proposons plusieurs heuristiques qui obtiennent d'excellentes performances sur plusieurs ensembles de tâches représentatifs des calculs parallèles scientifiques. Notre technique d'ordon\-nancement par lots permet non seulement d'obtenir un gain sur le temps d'exécution total, mais obtient également d'excellents résultats pour le temps de réponse moyen.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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