Soluções de alto desempenho para a Ordenação Segmentada de Vetores e o Escalonamento de Tarefas
| Autor: | Rafael Freitas Schmid |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Edson Norberto Caceres |
| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Repositório Institucional da UFMS Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS) instacron:UFMS |
| Popis: | Heterogeneous Computing Scheduling Problem (HCSP) consists of distribuiting the tasks between the available machines in the environment. Minmin heuristics have a good solution for this problem and can be very fast, compared with others for the same purpose. This work presents min-min implementations for the task scheduling problem in CPUs, and one implementation of the knapsack problem to reorder kernels in GPU. Before that, these two implementations were merged to solve the kernels scheduling problem in multiples GPUs. The most efficient algorithm for the min-min heuristic consists of solving the segmented sorting problem of an array. In this way, it was also realized a study about the existing segmented sorting implementations, and the new one suggested. The scheduling studies were realized in real development environments, and simulated environments of cloud computing, like the frameworks Cloudsim and GPUCloudsim. Results showed that heuristics, like min-min, can improve resource utilization on these tested environments. O problema do escalonamento de tarefas consiste na distribuição de tarefas entre as máquinas disponíveis no ambiente. Uma das formas de resolver esse problema é usando a heurística min-min, que consegue resolvê-lo de forma rápida, ao mesmo tempo que entrega soluções eficientes. Neste trabalho, foram realizadas implementações da heurística min-min para o escalonamento de tarefas em múltiplas CPUs e uma implementação de mochila linear para o escalonamento de kernels em uma GPU. Além disso, essas duas estratégias foram unidas para resolver o escalonamento de kernels em múltiplas GPUs. O algoritmo mais eficiente da heurística min-min consiste em resolver o problema da ordenação segmentada de vetores. Dessa forma, foi realizado também um estudo sobre as implementações da ordenação segmentada existentes e comparadas com as novas sugeridas. Os estudos de escalonamento foram realizados em ambientes reais de desenvolvimento, bem como, em ambientes simulados de computação em nuvem, usando os frameworks Cloudsim e GPUCloudsim. Os resultados mostraram que o uso de heurísticas, como o min-min, pode otimizar a utilização dos recursos nesses ambientes. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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