优先级约束下可塑并行作业的多资源列表调度

调度文献传统上聚焦于单一类型资源（如计算节点）。然而，现代高性能计算（HPC）系统中的科学应用处理大量数据，因而对不同类型资源（如核、缓存、内存、I/O）有多样化需求。运行时调度器可潜在利用所有这些资源来提升应用性能。本文研究多资源调度，以最小化由受优先级约束的并行作业构成的计算工作流的完工时间（makespan）。作业被假定为可塑的（moldable），允许调度器在执行前灵活选择可变资源集合。我们提出一种基于多资源列表的调度算法，并证明在具有 $d$ 类可调度资源的系统上，该算法对任意 $d$ 取得 $1.619d+2.545\sqrt{d}+1$ 的近似比，对大 $d$ 取得 $d+O(\sqrt[3]{d^2})$ 的近似比。我们还给出了独立作业以及具有特殊优先级约束（如串并行图与树）作业的改进结果。最后，我们证明任何具有局部优先级考量的列表调度方案的近似比下界为 $d$。据我们所知，这些是面向具有多资源需求的可塑工作流的首批近似结果。