SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Sourdis Ioannis 1979)
 

Sökning: WFRF:(Sourdis Ioannis 1979) > SWAS: Stealing Work...

SWAS: Stealing Work Using Approximate System-Load Information

Tzilis, Stavros, 1982 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Pericas, Miquel, 1979 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
Petersen Moura Trancoso, Pedro, 1969 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
visa fler...
Sourdis, Ioannis, 1979 (författare)
Chalmers tekniska högskola,Chalmers University of Technology
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2017
2017
Engelska.
Ingår i: 46th International Conference on Parallel Processing Workshops, ICPPW 2017, Bristol, United Kingdom, 14 August 2017. - 1530-2016. ; , s. 309-318
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • This paper explores the potential of utilizing approximate system load information to enhance work stealing for dynamic load balancing in hierarchical multicore systems. Maintaining information about the load of a system has not been extensively researched since it is assumed to introduce performance overheads. We propose SWAS, a lightweight approximate scheme for retrieving and using such information, based on compact bit vector structures and lightweight update operations. This approximate information is used to enhance the effectiveness of work stealing decisions. Evaluating SWAS for a number of representative scenarios on a multi-socket multi-core platform showed that work stealing guided by approximate system load information achieves considerable performance improvements: up to 18.5% for dynamic, severely imbalanced workloads; and up to 34.4% for workloads with complex task dependencies, when compared with random work stealing.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datavetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Sciences (hsv//eng)

Nyckelord

Resource management
Runtime systems
Approximate information
Work stealing

Publikations- och innehållstyp

kon (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy