heSRPT：已知作业大小的最优并行调度
性能
2020-11-24 v2
摘要
当在多台服务器上并行化一组作业时，必须在赋予短作业优先级与维持系统整体效率之间进行权衡。在以最小化一组作业的期望流时间为目标时，通常希望先完成短作业再完成长作业。然而，由于作业通常无法以完美效率并行化，严格赋予短作业优先级可能导致系统效率极低，进而损害作业的期望流时间。本文推导出在每一时刻为作业分配服务器以最小化作业期望流时间的最优策略。我们假设作业遵循次线性凹加速函数，因此作业从分配更多服务器中获得递减的回报。我们证明最优策略 heSRPT 将按作业大小顺序完成作业，但在每一时刻为每个作业分配若干服务器以维持整体系统效率。我们将 heSRPT 与文献中最先进的分配策略进行比较，表明 heSRPT 至少优于其竞争者 30%，且通常优势远大于此。
引用
@article{arxiv.1903.09346,
title = {heSRPT: Optimal Parallel Scheduling of Jobs With Known Sizes},
author = {Benjamin Berg and Rein Vesilo and Mor Harchol-Balter},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.09346},
year = {2020}
}