تعداد نشریات | 44 |
تعداد شمارهها | 1,304 |
تعداد مقالات | 15,974 |
تعداد مشاهده مقاله | 52,336,998 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 15,104,465 |
زمانبندی توزیع شده وظایف در سیستم های سرویس دهی مبتنی بر GPU بر حسب تقاضا | ||
مجله مهندسی برق دانشگاه تبریز | ||
مقاله 2، دوره 54، شماره 2 - شماره پیاپی 108، مرداد 1403، صفحه 143-152 اصل مقاله (985.43 K) | ||
نوع مقاله: علمی-پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/tjee.2023.58613.4729 | ||
نویسندگان | ||
آرزو جهانی* 1؛ لیلا سادات مومنی2 | ||
1استادیار، دانشکده مهندسی برق، دانشگاه صنعتی سهند، تبریز، ایران | ||
2دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی برق، دانشگاه صنعتی سهند، تبریز، ایران | ||
چکیده | ||
زمانبندی بهینه منابع بر روی سرورهای مبتنی بر GPU که برای وظایف موازی مناسب هستند، بسیار ضروری است. این منابع معمولاً دارای سرعت بالایی بوده و بنابراین هزینه بالایی نیز دارند. جهت استفاده بهینه از این منابع، مراکز ارائه دهنده خدمات، باید بتوانند به ازای هر درخواست، بهترین نوع ماشین مجازی، بهترین نوع پردازندهGPU و همچنین بهترین تعداد این نوع پردازنده را انتخاب نمایند. چنین مسئلهای، یک مسئله بهینهسازی نامیده میشود. مقاله حاضر، ضمن مدلسازی مسئله تخصیص منابع به عنوان یک مسئله بهینهسازی خطی، روش جدیدی را برای توزیع درخواستها ارایه میدهد. روش پیشنهادی از یک صف مرکزی استفاده نموده و سپس درخواستها را با استفاده از یک روش نوین توزیع درخواست، بین چندین صف محلی توزیع میکند. سپس وظایف موجود در هر صف محلی را به صورت موازی زمانبندی و اجرا میکند. زمانبندی در هر صف محلی، تعیین میکند که به ازای هر درخواست: (1) بهترین نوع ماشین مجازی (2) بهترین نوع پردازنده GPU و (3) بهترین تعداد پردازندههای GPU کدام است. مقایسه روش پیشنهادی با آخرین روشهای موجود، نشانگر کاهش زمان اجرا، کاهش زمان پاسخ و همچنین کاهش چشمگیر هزینه استفاده از منابع در روش پیشنهادی است. | ||
کلیدواژهها | ||
زمانبندی وظایف؛ سرورهای مبتنی بر GPU؛ توزیع درخواستها؛ صف محلی | ||
مراجع | ||
[1] Peddie, Jon. "What is a GPU?" In The History of the GPU-Steps to Invention, pp. 333-345. Cham: Springer International Publishing, 2023. [2] Buber, Ebubekir, and D. I. R. I. Banu. "Performance analysis and CPU vs GPU comparison for deep learning." In 2018 6th International Conference on Control Engineering & Information Technology (CEIT), pp. 1-6. IEEE, 2018. [3] Keckler, Stephen W., William J. Dally, Brucek Khailany, Michael Garland, and David Glasco. "GPUs and the future of parallel computing." IEEE micro 31, no. 5, pp. 7-17, 2011. [4] Arunarani, A. R., Dhanabalachandran Manjula, and Vijayan Sugumaran. "Task scheduling techniques in cloud computing: A literature survey." Future Generation Computer Systems 91, pp. 407-415, 2019. [5] Filippini, Federica, Marco Lattuada, Arezoo Jahani, Michele Ciavotta, Danilo Ardagna, and Edoardo Amaldi. "Hierarchical Scheduling in on-demand GPU-as-a-Service Systems." In 2020 22nd International Symposium on Symbolic and Numeric Algorithms for Scientific Computing (SYNASC), pp. 125-132. IEEE, 2020. [6] Wu and B. Hong, "Collocating cpu-only jobs with gpuassisted jobs on gpu-assisted hpc," in CCGrid, 2013 13th IEEE/ACM International Symposium on, pp. 418–425, IEEE, 2013. [7] Kayiran, N. C. Nachiappan, A. Jog, R. Ausavarungnirun, M. T. Kandemir, G. H. Loh, O. Mutlu, and C. R. Das, "Managing gpu concurrency in heterogeneous architectures," in Microarchitecture, 47th Annual IEEE/ACM International Symposium on, pp. 114–126, IEEE, 2014. [8] Reano, F. Silla, D. S. Nikolopoulos, and B. Varghese, "Intranode memory safe gpu co-scheduling," IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, vol. 29, no. 5, pp. 1089–1102, 2018. [9] Kato, K. Lakshmanan, R. Rajkumar, and Y. Ishikawa, "Timegraph: Gpu scheduling for real-time multi-tasking environments," in Proc. USENIX ATC, pp. 17–30, 2011. [10] Kang, W. Joo, S. Lee, and D. Shin, "Priority-driven spatial resource sharing scheduling for embedded graphics processing units," Journal of Systems Architecture, vol. 76, pp. 17–27, 2017. [11] -M. Oprescu and T. Kielmann, "Bag-of-tasks scheduling under budget constraints," in 2010 IEEE Second International Conference on Cloud Computing Technology and Science, pp. 351–359, IEEE, 2010. [12] Cai, X. Li, R. Ruiz, and Q. Li, "A delay-based dynamic scheduling algorithm for bag-of-task workflows with stochastic task execution times in clouds," Future Generation Computer Systems, vol. 71, pp. 57–72, 2017. [13] Åsberg, Mikael, Thomas Nolte, Shinpei Kato, and Ragunathan Rajkumar. "Exsched: An external cpu scheduler framework for real-time systems." In 2012 IEEE International Conference on Embedded and Real-Time Computing Systems and Applications, pp. 240-249. IEEE, 2012. [14] Ukidave, Yash, Xiangyu Li, and David Kaeli. "Mystic: Predictive scheduling for gpu based cloud servers using machine learning." In 2016 IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS), 353-362. IEEE, 2016. [15] Jahani, Arezoo, Marco Lattuada, Michele Ciavotta, Danilo Ardagna, Edoardo Amaldi, and Li Zhang. "Optimizing on-demand gpus in the cloud for deep learning applications training." In 2019 4th International Conference on Computing, Communications and Security (ICCCS), 1-8. IEEE, 2019. [16] Lattuada, Marco, Eugenio Gianniti, Danilo Ardagna, and Li Zhang. "Performance prediction of deep learning applications training in GPU as a service systems." Cluster Computing, 1-24, 2022. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 225 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 157 |