Eine generische Schedulingkomponenete für Multiprozessortask Programmierung
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Kurzfassung
Eine derzeitige Herausforderung der Parallelverarbeitung ist die Erreichung von
Skalierbarkeit paralleler Anwendungen für hohe Prozessorzahlen.
Diese kann durch die Verwendung des Programmiermodells mit eigenständigen
Modulen (Multiprozessortasks bzw. M-Tasks) für viele parallele Algorithmen
deutlich verbessert werden.
Die Grundlage für eine effiziente Abarbeitung bildet ein geeigneter Schedule
des entstehenden M-Task-Graphen, der die Struktur des betrachteten Programms
sowie die Rechen- und Kommunikationsleistung der zu Grunde liegenden Rechnerplattform
berücksichtigt und eine effiziente Abbildung von M-Tasks auf Prozessorgruppen
bestimmt.
Ziel des Forschungsprojektes ist es, eine generische Schedulingkomponente zu entwickeln,
die Schedulingalgorithmen für diese Problemstellung in Form eines Toolkit
bereitstellt. Das Toolkit soll weiterhin die Möglichkeit bieten, mit anderen
M-Task-Programmiertools zusammenzuarbeiten.
Das Projekt wird durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert.
Förderungsnummern: RU591/9-1 und RU591/9-2.
Veröffentlichungen
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Kunis, R.: Realisierung einer Schedulingumgebung für gemischt-parallele Anwendungen
und Optimierung von layer-basierten Schedulingalgorithmen, TU Chemnitz, Fakultät für Informatik, Dissertation, 2011. Onlineressource verfügbar
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Kunis, R.; Rünger, G.: Optimizing layer-based scheduling algorithms for parallel tasks with dependencies. In: Concurrency and Computation: Practice and Experience, Bd. 23, Nr. 8: S. 827-849. John Wiley & Sons, Ltd. – ISSN 1532-0634, 2011. DOI: 10.1002/cpe.1674 Onlineressource verfügbar
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Kunis, R.; Rünger, G.: Task-Block Identification and Movement for Layer-based Scheduling Algorithms. In: Smari, W. (Hrsg.): Proc. of the 2010 International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS 2010): S. 132-139. IEEE – ISBN 978-1-4244-6828-7. Caen, France, 2010.
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Kunis, R.; Rünger, G.: Optimization of Layer-based Scheduling Algorithms for Mixed Parallel Applications with Precedence Constraints Using Move-blocks. In: Proc. of the 17th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-based Processing (PDP 2009): S. 70-77. IEEE Computer Society – ISBN 978-0-7695-3544-9. Weimar, Germany, 2009.
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Dümmler, J.; Kunis, R.; Rünger, G.: Layer-Based Scheduling Algorithms for Multiprocessor-Tasks with Precedence Constraints. In: Parallel Computing: Architectures, Algorithms and Applications: Proc. of the International Conference ParCo 2007 (Advances in Parallel Computing, Bd. 15): S. 321-328. IOS Press – ISBN 978-1-58603-796-3. Jülich/Aachen, Germany, 2007. Onlineressource verfügbar
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Dümmler, J.; Kunis, R.; Rünger, G.: A Scheduling Toolkit for Multiprocessor-Task Programming with Dependencies. In: Proc. of the 13th International Euro-Par Conference (LNCS, Bd. 4641): S. 23-32. Springer – ISBN 978-3-540-74465-8. Rennes, France, 2007. Onlineressource verfügbar
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Dümmler, J.; Kunis, R.; Rünger, G.: A Comparison of Scheduling Algorithms for Multiprocessortasks with Precedence Constraints. In: Proc. of the 2007 High Performance Computing & Simulation (HPCS'07) Conference: S. 663-669. ECMS – ISBN 978-0-9553018-27. Prague, Czech Republic, 2007.
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Mitarbeiter
Fakultät für Informatik, Technische Universität Chemnitz
Prof. Dr. Gudula Rünger
Raphael Kunis
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