Dynamic load balancing in distributed systems:`Hands of God` in parallel programming with MPI

Abstract

Google Translate:Dinamik yük dengeleme şimdiye kadar defalarca anket olmuştur ve buna göre çok algoritmaları teklif edildiği , ancak çoğunlukla Onların metodolojisi aşağıdan yukarı bir yaklaşıma dayanmaktadır . Onların yaklaşımı işlemci veya düğüm bir kümeuygulamakla `ın yüküne dayalı görev atama bir yöntemlerini açıklıyor . Onların niyetiaz yük ile bir işlemciyegörevleri atamak etmektir. Amakonu bilgisayar belirli bir görevintam gelecekteki yükünü tahmin etmek hiç doğru bir algoritma ise, orada . Görev atanmıştır Üstelik sonra orada sadeceuygulamakla işlemci farkında olacakgörevin bir tarih olacak . Bu nedenle iş schedulers gelecekteki yükünden bağımsıziş atama yapmak , bu zayıflık imkansız düğümler bir küme gerçek bir yük dengeleme için yapacaktır . Bu yazıda kendi tarihinin göre , tersatanan görevleri mühendislik tarafından yeni bir yöntem izah edilmiş ve dinamik yük dengeleme için etkili bir çözüm olmuştur . Bu yöntem, toplam yürütme zamanı veya gelecekteki yük tahmin değil , ama olsungörev yanlışlıkla bu işlemciye atanmış tanıyabilir . eğer öyleyse , bir daha yetenekli işlemciye tekrar bu görevi ve tarihini atar . Bu yöntem, görev ataması yeniden düzeltme ile dayanıklı % 42 performans artışı olmuştur ve bu garantiverimli kaynak başlatma ve enerji tüketimi buna göre verimlilik yapabilirsiniz .

Dynamic load balancing has been surveyed numerously until now and accordingly so many algorithms has been offered, but mostly Their methodology is based on bottom-up approach. Their approach explains a methods of task assignment based on the executor`s load in a cluster of processors or nodes. their intention is to assign the tasks to a processor with the least load. But the issue is, there is no accurate algorithm to predict the exact future load of a specific task in computing. Moreover after the task has been assigned there will a history of the task which only the executor processor will be aware of that. Therefore job schedulers do the job assignment independent of its future load, this weakness will make it impossible to have a real load balancing in a cluster of nodes. In this paper a novel method has been explained and it has been an effective solution for dynamic load balancing by reverse engineering the assigned tasks, according to their history. this method does not predict the total execution time or future load, but it can recognize that whether the task has been mistakenly assigned to this processor. if so, It will assign that task and its history again to a more capable processor. This method has been proof 42% performance improvement by task assignment re-correction, and it can guaranty the efficient resource initialization and accordingly efficiency in energy consumption.