Escalonamento em sistemas paralelos com uso de aprendizado de máquina

Uma abordagem dinâmica e incremental para a utilização de características de aplicações paralelas
 
 
Novas Edições Acadêmicas (Verlag)
  • erschienen am 26. Juli 2018
 
  • Buch
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  • Softcover
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  • 240 Seiten
978-613-9-63241-1 (ISBN)
 
Este livro apresenta uma abordagem dinâmica e incremental para a exploração de características de execução e de submissão de aplicações paralelas visando o escalonamento de processos. Modelos de classificação e de predição de características de aplicações são construídos, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina adaptados como ferramentas para a aquisição de conhecimento sobre a carga de trabalho. Os paradigmas conexionista e baseado em instâncias orientam a aquisição de conhecimento. Tais algoritmos e suas extensões permitem a atualização do conhecimento obtido, à medida que informações mais recentes tornam-se disponíveis. Esses algoritmos são implementados e avaliados utilizando informações obtidas por meio da monitoração da execução de aplicações paralelas e da utilização de traços de execução representativos da carga de trabalho seqüencial e paralela de diferentes centros de computação.
  • Höhe: 220 mm
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  • Breite: 150 mm
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  • Dicke: 14 mm
  • 373 gr
978-613-9-63241-1 (9786139632411)
Luciano José Senger é doutor em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo, Brasil. Atualmente é professor associado na Universidade Estadual de Ponta Grossa, trabalhando com disciplinas nas áreas de arquitetura de computadores e computação de alto desempenho em cursos de graduação e pós-graduação.

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