Escalonamento em sistemas paralelos com uso de aprendizado de máquina
Uma abordagem dinâmica e incremental para a utilização de características de aplicações paralelas
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Este livro apresenta uma abordagem dinâmica e incremental para a exploração de características de execução e de submissão de aplicações paralelas visando o escalonamento de processos. Modelos de classificação e de predição de características de aplicações são construídos, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina adaptados como ferramentas para a aquisição de conhecimento sobre a carga de trabalho. Os paradigmas conexionista e baseado em instâncias orientam a aquisição de conhecimento. Tais algoritmos e suas extensões permitem a atualização do conhecimento obti...
Este livro apresenta uma abordagem dinâmica e incremental para a exploração de características de execução e de submissão de aplicações paralelas visando o escalonamento de processos. Modelos de classificação e de predição de características de aplicações são construídos, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina adaptados como ferramentas para a aquisição de conhecimento sobre a carga de trabalho. Os paradigmas conexionista e baseado em instâncias orientam a aquisição de conhecimento. Tais algoritmos e suas extensões permitem a atualização do conhecimento obtido, à medida que informações mais recentes tornam-se disponíveis. Esses algoritmos são implementados e avaliados utilizando informações obtidas por meio da monitoração da execução de aplicações paralelas e da utilização de traços de execução representativos da carga de trabalho seqüencial e paralela de diferentes centros de computação.
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