最优负载均衡及现有负载均衡准则的评估
分布式、并行与集群计算
2021-04-06 v1
摘要
并行迭代应用常受负载不平衡这一最关键性能退化因素之困。因此，采用负载均衡技术均匀分配工作负载以最大化性能。一大关键挑战在于知晓何时使用负载均衡技术。通常这通过负载均衡准则实现，其基于运行时应用数据与/或用户定义信息触发负载均衡。本文第一部分从简单数学模型导出一种新颖的自动负载均衡准则。第二部分提出分支定界算法，以寻找带来最优应用性能的负载均衡迭代。该算法在二次时间内找到最优负载均衡场景，而据我们所知，此前从未有低于指数时间的解法。最后，我们在合成基准与并行N体模拟中，将SOTA（最优）负载均衡准则所产生的场景相对最优负载均衡场景进行性能比较。在合成基准中，我们观察到所提准则优于其他自动准则。数值实验中，我们的新准则平均比SOTA负载均衡准则快4.9%，最高可快17.6%。此外，数值研究显示，SOTA自动准则最差比最优慢47.4%，最好慢16.5%。
引用
@article{arxiv.2104.01688,
title = {Optimal Load Balancing and Assessment of Existing Load Balancing Criteria},
author = {Anthony Boulmier and Nabil Abdennadher and Bastien Chopard},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.01688},
year = {2021}
}
备注
Preprint submitted to the Journal of Parallel and Distributed Computing (JPDC), 43 pages, 11 figures, 2 algorithms, 4 tables, 14 equations