Optimierung der Aufgabenplanung für heterogene Systeme durch adaptive Priorisierung in aufgabenbasierten Laufzeitsystemen

Keskeiset käsitteet

INSPIRIT, ein effizientes und leichtgewichtiges Scheduling-Framework mit adaptiver Priorisierung, optimiert die Aufgabenplanung in aufgabenbasierten Laufzeitsystemen, indem es zwei neuartige Aufgabenattribute - "inspiring ability" und "inspiring efficiency" - nutzt, um die Aufgabenprioritäten ohne Domänenwissen zu bestimmen.

Tiivistelmä

Der Artikel stellt INSPIRIT, ein effizientes und leichtgewichtiges Scheduling-Framework für aufgabenbasierte Laufzeitsysteme auf heterogenen Hardwareplattformen, vor. INSPIRIT führt zwei neuartige Aufgabenattribute ein - "inspiring ability" und "inspiring efficiency" -, um die Aufgabenprioritäten ohne Domänenwissen zu bestimmen. Stattdessen nutzt INSPIRIT Laufzeitinformationen wie die Anzahl der bereiten Aufgaben in den Arbeiterschlangen, um die Aufgabenausführung zu steuern. Dieser Ansatz erschließt mehr Leistungspotenzial auf heterogener Hardware zur Laufzeit und reduziert gleichzeitig den Overhead für die Anpassung der Aufgabenprioritäten. Die Evaluierungsergebnisse zeigen, dass INSPIRIT im Vergleich zu führenden Scheduling-Verfahren auf synthetischen und realen Aufgaben-DAGs eine überlegene Leistung erzielt.

Tilastot

Die Leistung von DMDAP mit guten Prioritäten ist im Vergleich zu DMDA konsistent überlegen.
Die Wirksamkeit der Priorisierung hängt stark von der Anwendung und der Hardware ab.
Die Anzahl der ausgeführten Aufgaben innerhalb eines Zeitfensters ist eng mit der Hardware-Konfiguration und den ausgeführten Aufgabentypen verbunden.

Lainaukset

"INSPIRIT führt zwei neuartige Aufgabenattribute ein - "inspiring ability" und "inspiring efficiency" -, um die Aufgabenprioritäten ohne Domänenwissen zu bestimmen."
"INSPIRIT nutzt Laufzeitinformationen wie die Anzahl der bereiten Aufgaben in den Arbeiterschlangen, um die Aufgabenausführung zu steuern."
"Die Evaluierungsergebnisse zeigen, dass INSPIRIT im Vergleich zu führenden Scheduling-Verfahren auf synthetischen und realen Aufgaben-DAGs eine überlegene Leistung erzielt."

Tärkeimmät oivallukset

INSPIRIT

by Yiqing Wang,... klo arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03226.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

Wie könnte INSPIRIT erweitert werden, um die Leistung auf Anwendungen mit komplexeren Kontroll- und Datenflüssen zu optimieren

Um die Leistung von INSPIRIT auf Anwendungen mit komplexeren Kontroll- und Datenflüssen zu optimieren, könnten verschiedene Erweiterungen vorgenommen werden. Eine Möglichkeit wäre die Integration von fortgeschrittenen Algorithmen zur Analyse und Optimierung von komplexen DAGs. Dies könnte die Effizienz der Task-Zuweisung verbessern und sicherstellen, dass die Abhängigkeiten zwischen den Tasks optimal berücksichtigt werden. Darüber hinaus könnte die Implementierung von adaptiven Prioritätsstrategien basierend auf Echtzeitinformationen über die Ausführung von Tasks und die Systemauslastung die Leistung auf komplexen Anwendungen weiter steigern. Durch die Berücksichtigung von dynamischen Faktoren wie der aktuellen Systemlast und der Verfügbarkeit von Ressourcen könnte INSPIRIT besser auf sich ändernde Anforderungen reagieren und die Gesamtleistung optimieren.

Welche Herausforderungen müssen bei der Übertragung von INSPIRIT auf andere aufgabenbasierte Laufzeitsysteme neben StarPU berücksichtigt werden

Bei der Übertragung von INSPIRIT auf andere aufgabenbasierte Laufzeitsysteme neben StarPU müssen verschiedene Herausforderungen berücksichtigt werden. Zunächst ist es wichtig, die Kompatibilität mit den spezifischen Funktionen und Architekturen der jeweiligen Laufzeitsysteme sicherzustellen. Dies erfordert möglicherweise Anpassungen und Optimierungen, um eine nahtlose Integration zu gewährleisten. Darüber hinaus müssen mögliche Unterschiede in den Scheduling-Algorithmen und -Strategien der verschiedenen Laufzeitsysteme berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass INSPIRIT effektiv und effizient arbeiten kann. Die Berücksichtigung von Hardware- und Softwarebeschränkungen sowie die Anpassung an die spezifischen Anforderungen jedes Laufzeitsystems sind ebenfalls entscheidend für den Erfolg der Übertragung.

Wie könnte INSPIRIT mit maschinellem Lernen kombiniert werden, um die Bestimmung der optimalen Aufgabenprioritäten weiter zu verbessern

Die Kombination von INSPIRIT mit maschinellem Lernen könnte die Bestimmung der optimalen Aufgabenprioritäten weiter verbessern, indem sie zusätzliche Einblicke und Muster aus den Daten gewinnt. Durch die Integration von Machine-Learning-Algorithmen zur Analyse von Leistungsdaten und zur Vorhersage von optimalen Prioritäten könnte INSPIRIT noch präzisere und effektivere Entscheidungen treffen. Zum Beispiel könnten neuronale Netzwerke verwendet werden, um komplexe Zusammenhänge zwischen Taskattributen, Systemzustand und Leistung zu modellieren und zu optimieren. Darüber hinaus könnte die kontinuierliche Anpassung der Prioritäten basierend auf Echtzeitinformationen und Lernmodellen die Reaktionsfähigkeit und Flexibilität von INSPIRIT weiter verbessern.