Processing may take a few seconds...

Dissertation

Title

Scheduling Divisible Computations with Energy Constraints

Authors

[ 1 ] Instytut Informatyki, Wydział Informatyki i Telekomunikacji, Politechnika Poznańska | [ P ] employee

Promoter

[ 1 ] Instytut Informatyki, Wydział Informatyki i Telekomunikacji, Politechnika Poznańska | [ P ] employee

Reviewers

Title variant

PL Szeregowanie obliczeń jednorodnie podzielnych z ograniczeniami energetycznymi

Language

english

Keywords
EN
  • scheduling
  • DLT
  • hierarchical memory
PL
  • szeregowanie zadań
  • teoria zadań jednorodnie podzielnych
  • pamięć hierarchiczna
Abstract

EN In this thesis scheduling and performance of data-parallel computations are studied. Data-parallel computations consist in processing data in distributed computing systems. Important features of data-parallel applications are that the data objects are small in relation to the whole size of processed information and can be processed independently. Since the volumes of data objects are great usually, the time of distributing them for remote processing must be taken into account. Furthermore, memory sizes of computer systems are too small to process significant parts of load in core (RAM). The schedule must be effective in two key criteria: time and energy. Divisible load theory is used as a general framework for the analysis. The scheduling algorithms optimizing time and energy performance are used not only to effectively arrange communications and computations in time and space, but also to predict the performance. Since the performance of parallel computation is ruled by many mutually dependent factors, isoefficiency and isoenergy maps were applied as visual aids. The impact of memory hierarchy and system heterogenity is studied.

PL W ramach tej pracy badane jest szeregowanie i wykonywanie zadań równoległych. Obliczenia równoległe polegają na przetwarzaniu danych w rozproszonych systemach obliczeniowych. Ważną cechą aplikacji równoległych do przetwarzania danych jest to, że obiekty danych są małe w stosunku do całej wielkości przetwarzanych informacji i mogą być przetwarzane niezależnie. Ponieważ objętości obiektów danych są zazwyczaj duże, należy wziąć pod uwagę czas ich dystrybucji. Co więcej, rozmiary pamięci systemów komputerowych są zbyt małe, aby przetwarzać znaczne części obciążenia w pamięci. Uszeregowanie musi być efektywne pod względem dwóch kluczowych kryteriów: czasu i energii. Algorytmy harmonogramowania optymalizujące wydajność czasową i energetyczną są wykorzystywane nie tylko do efektywnej organizacji komunikacji i obliczeń, ale także do przewidywania wydajności. Ponieważ wydajność obliczeń równoległych jest uwarunkowana przez wiele wzajemnie zależnych od siebie czynników, jako pomoc wizualną zastosowano mapy izoefektywności i izoenergetyczne. Badany jest wpływ hierarchii pamięci i heterogeniczności systemu.

Number of pages

168

OECD domain

computer sciences and computer science

KBN discipline

computer science

Signature of printed version

DrOIN 2091

On-line catalog

to2021500476

Full text of dissertation

Download file

Access level to full text

public

First review

Ariel Oleksiak

Place

Poznań, Polska

Date

31.10.2020

Language

polish

Review text

Download file

Access level to review text

public

Second review

Roman Wyrzykowski

Place

Częstochowa, Polska

Date

16.07.2020

Language

polish

Review text

Download file

Access level to review text

public

Dissertation status

dissertation

Place of defense

Poznań, Polska

Date of defense

24.11.2020

Unit granting title

Rada Dyscypliny Informatyka Techniczna i Telekomunikacja Politechniki Poznańskiej

Obtained title

doktor nauk inżynieryjno-technicznych w dyscyplinie: informatyka techniczna i telekomunikacja

This website uses cookies to remember the authenticated session of the user. For more information, read about Cookies and Privacy Policy.