Penalized Graph Partitioning for Static and Dynamic Load Balancing
Penalized Graph Partitioning for Static and Dynamic Load Balancing
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静态和动态负载平衡的惩罚图分区
DOI：
10.1007/978-3-319-43659-3_11
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Wolfgang Lehner
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tim Kiefer;Dirk Habich;Wolfgang Lehner
在无处不在的并行体系结构中，最佳分布和平衡工作的重要性前所未有。为了解决这个问题，图划分算法已经成功地应用于各种应用领域。然而，经典的图划分和许多真实的硬件系统的行为之间存在不匹配。图划分假设各个顶点的权重加起来就是划分权重（这里称为线性图划分）。这意味着性能与任务数量呈线性关系。实际上，由于各种资源上的争用，性能通常不会随着工作量线性扩展。在本文中，我们用我们的新惩罚图分割方法解决了这种不匹配。此外，我们实验评估我们的方法的适用性和可扩展性。
With ubiquitous parallel architectures, the importance of optimally distributed and thereby balanced work is unprecedented. To tackle this challenge, graph partitioning algorithms have been successfully applied in various application areas. However, there is a mismatch between solutions found by classic graph partitioning and the behavior of many real hardware systems. Graph partitioning assumes that individual vertex weights add up to partition weights (here, referred to aslinear graph partitioning). This implies that performance scales linearly with the number of tasks. In reality, performance does usually not scale linearly with the amount of work due to contention on various resources. We address this mismatch with our novelpenalized graph partitioningapproach in this paper. Furthermore, we experimentally evaluate the applicability and scalability of our method.
使用终端传播增强数据局部性
DOI：
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发表时间：
1996
期刊：
Hawaii International Conference on System Sciences
影响因子：
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作者：
B. Hendrickson;R. Leland;R. V. Driessche
通讯作者：
R. V. Driessche
用于动态、自适应和多阶段科学模拟的图形分区
DOI：
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发表时间：
2001
期刊：
Proceedings 42nd IEEE Symposium on Foundations of Computer Science
影响因子：
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作者：
K. Schloegel;G. Karypis;Vipin Kumar
通讯作者：
Vipin Kumar
通过进程架构图的双重递归二分区进行静态映射
DOI：
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发表时间：
1994
期刊：
Proceedings of IEEE Scalable High Performance Computing Conference
影响因子：
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作者：
F. Pellegrini
通讯作者：
F. Pellegrini