Assessing the impact and limits of steady-state scheduling for mixed task and data parallelism on heterogeneous platforms

Olivier Beaumont (1, 2) , Arnaud Legrand (1, 2) , Loris Marchal (1, 2) , Yves Robert (1, 2)

1 GRAAL - Algorithms and Scheduling for Distributed Heterogeneous Platforms
2 LIP - Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme

In this paper, we consider steady-state scheduling techniques for mapping a collection of application graphs onto heterogeneous systems, such as clusters and grids. We advocate the use of steady-state scheduling to solve this difficult problem. While the most difficult instances are shown to be NP-complete, most situations of practical interest are amenable to a periodic solution which can be described in compact form (polynomial size) and is asymptotically optimal.

Dans ce rapport, nous appliquons des techniques d’ordonnancement en régime permanent pour ordonnancer une suite de graphes d’application sur une plate-forme hétérogène de type "grille de calcul". Nous prônons l’usage de l’ordonnancement en régime permanent pour résoudre ce problème difficile. Nous montrons que les instances les plus ardues de ce problème sont NP-complètes, alors que la plupart des situations présentant un intérêt pratique peuvent être résolues par une solution périodique qui admet une description compacte (de taille polynomiale) et qui est asymptotiquement optimale

Mots clés: MIXED PARALLELISM; SCHEDULING; STEADY-STATE; HETEROGENEOUS PLATFORMS

Mots clés: PARALLELISME MIXTE; ORDONNANCEMENT; REGIME PERMANENT; PLATEFORMES HETEROGENES

Domaines: Autre [cs.OH]

Olivier Beaumont, Arnaud Legrand, Loris Marchal, Yves Robert. Assessing the impact and limits of steady-state scheduling for mixed task and data parallelism on heterogeneous platforms. [Research Report] RR-5198, LIP RR-2004-20, INRIA, LIP. 2004, pp.44. ⟨inria-00070794⟩