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小出 洋; 笠原 博徳*
bit, 33(4), p.36 - 41, 2001/04
メタコンピューティングは、ワークステーション,高性能計算機,データベースなどをネットワークで接続した分散コンピューティングシステム上で高速化、あるいは、大規模データ処理が必要な科学技術計算を効率的に行おうとする技術である。分散コンピューティングシステムは、通常、多くの利用者により共有されているため、計算機やネットワークの負荷が時間的に変化するという特徴を持つ。このようなシステム上で適切な負荷分散を行うためには、計算機やネットワークの負荷変動を考慮して、分散コンピューティングシステム上の個々のタスクやジョブを適当な計算機に割り付けることが必要となる。本稿では、分散コンピューティングシステムで単一のアプリケーションのプログラムの実行時間の最小化を目的とするメタスケジューリング手法と呼ぶタスクスケジューリング方式の紹介を行う。
茂田 有己光*; 林 拓也*; 小出 洋; 鹿島 亨*; 筒井 宏明*; 笠原 博徳*
情報処理学会第62回(平成13年前期)全国大会講演論文集, p.1_131 - 1_132, 2001/03
科学技術計算プログラムを異機種分散計算機環境上で並列分散実行するためのメタスケジューリング手法の効果的な実現のためには、各計算機のプロセッサ負荷やネットワーク負荷の予測値を用いてタスクの各計算機への割り当てを決める必要がある。動的負荷予測の研究としては、線形時系列モデルを用いて予測を行う研究やNetwork Weather Service(NWS)における複数の予測モジュールのうち最も誤差の少ないモジュールを用いて予測を行おうとする研究がある。本稿では、データマイニングツールdataFORESTを用いて、位相論に基づいたTCBM(Topological Cace-Based Modeling)でモデリングを行い、日本原子力研究所に設置されているCOMPACS上の資源情報サーバによって収集されたプロセッサ負荷情報をもとに、プロセッサ負荷の予測を行う手法を提案し、評価を行う。
小出 洋; 山岸 信寛*; 武宮 博*; 笠原 博徳*
情報処理学会論文誌, 42(3), p.65 - 73, 2001/03
分散コンピューティーング環境における効率的なタスクスケジューリング実現の一環として、われわれは、分散コンピューティング環境上のプロセッサやネットワークの負荷など計算資源に関する情報(資源情報)を収集し、それをもとに将来の値を予測する資源情報サーバ(Resource Information Server; RIS)を開発している。ひとつのプログラムの実行時間の最小化を目的とするスケジューラは、プロセッサやネットワークの負荷予測に基づいて、動的にタスクを割り付けるため、RISは必須である。現在、高速と高精度の2種類の資源情報予測を行うモジュールがRISに実装されている。高速予測モジュールは、予測を行う時点の最近接過去に記録された資源情報だけを使用し、将来の資源情報の値を迅速に予測する。高精度予測モジュールは、予測時点の最近接過去の資源情報の変化と類似した負荷パターンを過去のデータから検索するため、予測時間を要するが、より高い精度で資源情報を予測することができる。要求精度と予測時間に応じて、これらのモジュールを使い分けることにより、将来の資源情報を効率的に予測することができる。本論文では、資源情報の計測と予測方法、RISのシステム構成、予測時間と予測精度に関する評価について述べる。
小出 洋; 平山 俊雄; 村杉 明夫*; 林 拓也*; 笠原 博徳*
Int. Conf. on Supercomputing,Workshop 1;Scheduling Algorithms for Parallel-Distributed Computing, p.63 - 69, 1999/00
メタスケジューリング手法の目的は、異機種並列計算機クラスタを使用した、ひとつの科学計算プログラムの計算時間の最小化である。メタスケジューリング手法では、逐次プログラムから、サブルーチンやループ等のマクロタスクを生成するため、OSCARマルチグレイン並列化コンパイラを使用する。資源情報サーバから得られる異機種並列計算機クラスタの負荷に関する情報とコンパイル時に得られるマクロタスクの予測処理時間を使用し、マクロタスクを異機種並列計算機クラスタに動的スケジューリングする。COMPACSのDNYX,SX-4,SR2201,SR2201小型モデル上で、トカマク・プラズマの電場/粒子連成シミュレーションに、メタスケジューリングを適用し、性能評価を行った結果、SX-4の負荷が高いとき、マクロタスクは、SR2201,SR2201小型モデルに自動的に分散され、SX-4一台で計算を行った場合よりも22.7%計算時間が短縮された。
