Load Balancing: a Programmer's Approach or the Impact of Task-Length Parameters on the Load Balancing Performance of Parallel Programs

Abstract

We consider the problem of dynamic load balancing in an n processor parallel system. The scheduling process of a parallel program is modeled by randomly throwing weighted balls into n holes. For a given program A, the ball weights (task lengths) are chosen according to a probability distribution , for which we know only some of the following parameters: the expectation μ, variance σ2, maximum M and minimum m. From these parameters, we derive an upper bound for the number of tasks to be generated by A in order to achieve a load balancing ratio for which the run-time is optimal up to a factor (1+e)2 for any 0

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负载平衡:程序员的方法或任务长度参数对并行程序负载平衡性能的影响

研究了n处理器并行系统中的动态负载平衡问题。一个并行程序的调度过程是通过将加权球随机扔进n个洞来建模的。对于一个给定的项目,选择球重量(任务的长度)根据一个概率分布,我们只知道以下参数:期望μ,方差σ2,最大和最小M。从这些参数,我们得到一个上界生成任务的数量,以达到负载均衡比例的运行时是最优的一个因素(1 + e) 2对任何0 < e≤0.5,有很高的概率。使用派生关系，程序员可以通过调整生成任务的全局参数来控制程序的负载平衡。不管并行机器使用的底层调度器是什么，都可以做到这一点。我们还提供了海洋生物模拟的实验结果来支持我们的主张。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。