グリッド環境における独立粗粒度タスク集合の動的スケジューリングアルゴリズムの性能評価

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概要

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インターネットに接続された家庭やオフィスの計算機の余剰計算パワーを使用して大規模な計算を行うことをデスクトップグリッドコンピューティングと言う.各計算機の所有者の利用状況により提供される余剰計算パワーは動的に変化するため,デスクトップグリッドコンピューティングの余剰計算パワーも動的に変化する.また,各計算機のピーク性能も様々である.このように計算機性能がヘテロかつ動的に変動するデスクトップグリッド環境で余剰計算パワーを有効に使用するには,タスクのスケジューリングアルゴリズムが重要である.本研究では,計算機性能の変動の予測情報を用いない近似アルゴリズムRRと計算機性能の変動の予測情報を用いる発見的アルゴリズムDFPLTFとのシミュレーションによる実験的評価を行った.その結果,計算機のピーク性能のヘテロ性が高く,余剰計算パワーの正確な予測ができない場合,RRのほうが有効なアルゴリズムであることがわかった.
一般社団法人情報処理学会の論文
2004-09-13

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