基于预测的空闲资源选择机制
数据密集型程序有着广泛的应用,已经成为高性能计算中最重要的应用程序之一.由于它们运行所需的内存容量远大于本地内存,因此可以使用远程节点的内存作为交换区域,但是通常采用的方法具有两个问题:随机选择导致性能的不确定性和选择效率低下.针对这两个问题,我们提出了解决方案:使用空闲时间预测来选择空闲周期比较长的工作站,然后使用块分配策略,每次分配一个超块,它可以存放n个页面,这样n个页面只需要进行一次选择,降低了选择开销.
网络内存 空闲资源 预测 目标选择 数据挖掘
王永庆 方粮 张民选
国防科技大学计算机学院(长沙)
国内会议
上海
中文
154-158
2002-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）