论文标题：GCSS: a global collaborative scheduling strategy for wide-area high-performance computing（GCSS——面向广域高性能计算环境的全局协同调度策略）

期刊：Frontiers of Computer Science

作者：Yao SONG, Limin XIAO, Liang WANG, Guangjun QIN, Bing WEI, Baicheng YAN, Chenhao ZHANG

发表时间：31 Dec 2021

DOI：10.1007/s11704-021-0353-5

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导读

广域高性能计算以其丰富的计算和存储资源被广泛用于大规模并行计算应用。然而，计算和存储资源的地理分散使得高效的任务分配和数据放置更具挑战性。为达到更高的系统性能，本研究提出了一种适用于广域高性能计算环境的两级全局协同调度策略。协同调度策略集成了轻量级方案选择、冗余数据放置和任务窃取机制，优化了任务分配和数据放置，以实现广域环境下的高效计算。实验结果表明，与目前最先进的协同调度算法相比，所提出的调度策略可以有效地降低最大完工时间，提高计算和存储资源的利用率，并实现了相似的全局数据迁移成本。

文章精要

摘要

Wide-area high-performance computing is widely used for large-scale parallel computing applications owing to its high computing and storage resources. However, the geographical distribution of computing and storage resources makes efficient task distribution and data placement more challenging. To achieve a higher system performance, this study proposes a two-level global collaborative scheduling strategy for wide-area high-performance computing environments. The collaborative scheduling strategy integrates lightweight solution selection, redundant data placement and task stealing mechanisms, optimizing task distribution and data placement to achieve efficient computing in wide-area environments. The experimental results indicate that compared with the state-of-the-art collaborative scheduling algorithm HPS+, the proposed scheduling strategy reduces the makespan by 23.24%, improves computing and storage resource utilization by 8.28% and 21.73% respectively, and achieves similar global data migration costs.

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