Страница публикации

Мультиагентная модель распределения ресурсов высокопроизводительной вычислительной среды в процессе обработки потоков заданий

Тип публикации: Материал конференции

Тип материала: Текст

Авторы: Феоктистов А.Г., Костромин Р.О.

Журнал: Сб. тр. VI Междунар. конф. и молодежной школы "Информ. технологии и нанотехнологии" (ИТНТ-2020; 26-29 мая 2020 г.)

Язык публикации: russian

Номера страниц: 378-385

Количество страниц: 8

Год публикации: 2020

Отчетный год: 2020

Издательство: Самарский национальный исследовательский ун-т им. акад. С.П. Королева

Местоположение издательства: Самара

Адрес издателя: Самара

Название издательства: Самарский национальный исследовательский ун-т им. акад. С.П. Королева

Аннотация: В настоящее время задача эффективного распределения вычислительной мощности ресурсов высокопроизводительной среды в процессе решения задач конечных пользователей с целью улучшения показателей использования ресурсов (время, стоимость, надежность) по-прежнему остается актуальной. Она характеризуется высокой вычислительной сложностью. Поэтому на практике управление ресурсами зачастую осуществляется с использованием эвристических подходов, основанных на знаниях. Одним из таких подходов является применение мультиагентных технологий. В связи с этим в докладе представлена мультиагентная модель распределения ресурсов высокопроизводительной вычислительной среды при обработке потоков заданий, которые генерируются распределенными пакетами прикладных программ. Среда интегрирует ресурсы высокопроизводительных кластеров суперкомпьютерного центра коллективного доступа. В статье проведен сравнительный анализ эффективности управления вычислениями с помощью традиционных метапланировщиков (GridWay и Condor DAGMan) и предложенной мультиагентной системой. Экспериментальные результаты показывают преимущества управления мультиагентной системой по ускорению и эффективности вычислений, загрузке процессоров и ее балансировке.

Индексируется WOS: Нет

Индексируется Scopus: Нет

Индексируется УБС: Нет

Индексируется РИНЦ: Да

Индексируется ВАК: Нет

Индексируется CORE: Нет