An RMS for Non-predictably Evolving Applications

Cristian Klein 1 Christian Pérez 1
1 GRAAL - Algorithms and Scheduling for Distributed Heterogeneous Platforms
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LIP - Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme
Résumé : Les applications évolutives non-prédictibles sont des applications dont les besoins en ressources changent en cours d'exécution. Leurs comportements proviennent, par exemple, des méthodes numériques adaptatives, comme le raffinement de maillage adaptatif et les méthodes de particules adaptatives. Il y a un intérêt croissant à ce que ce type d'application acquiert des ressources à la volée. Cependant, les gestionnaires de ressources haute performance (HPC) ne supportent qu'une allocation statique des ressources, qui ne peut donc pas changer après le démarrage de l'application. Par conséquence, les applications évolutives non-prédictibles ne peuvent pas utiliser les ressources HPC de manière efficace, car elles sont forcées de faire une demande de ressources en fonction de leurs pics de besoins. Cet article présente CooRMv2, un gestionnaire de ressources qui permet l'ordonnancement efficace d'applications évolutives non-prédictibles. Une application peut faire des "pré-allocations" pour exprimer ses pics de besoins en ressources. Ensuite, l'application peut dynamiquement allouer de manière sûre des ressources tant que la pré-allocation n'est pas dépassée. Les ressources pré-allouées, mais inutilisées, sont à la disposition des autres applications. Les résultats montrent que l'approche est réalisable et que l'utilisation des ressources est améliorée.
Type de document :
Rapport
[Research Report] RR-7644, INRIA. 2011
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Contributeur : Cristian Klein <>
Soumis le : jeudi 9 juin 2011 - 16:57:40
Dernière modification le : mardi 16 janvier 2018 - 15:43:18
Document(s) archivé(s) le : jeudi 30 mars 2017 - 11:39:27

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Cristian Klein, Christian Pérez. An RMS for Non-predictably Evolving Applications. [Research Report] RR-7644, INRIA. 2011. 〈inria-00599150v3〉

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