Details
| Title | A Lyapunov-based dynamic scheduling algorithm for heterogeneous computing clusters = Алгоритм динамического планирования на основе функции Ляпунова для гетерогенных вычислительных кластеров // Информатика, телекоммуникации и управление = Computing, Telecommunications and Control. – 2026. – Т. 19, № 1. — С. 65-79 |
|---|---|
| Creators | Wang Shan ; Nikiforov I. V. |
| Imprint | 2026 |
| Collection | Общая коллекция |
| Subjects | Вычислительная техника ; Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника ; computing clusters ; heterogeneous computing clusters ; Lyapunov function ; function Lyapunov ; dynamic planning ; cloud computing (computing) ; two-criteria optimization ; вычислительные кластеры ; гетерогенные вычислительные кластеры ; функция Ляпунова ; Ляпунова функция ; динамическое планирование ; облачные вычисления (вычислительная техника) ; двухкритериальная оптимизация |
| UDC | 004.41/.42 |
| LBC | 32.973-018 |
| Document type | Article, report |
| Language | English |
| DOI | 10.18721/JCSTCS.19107 |
| Rights | Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Additionally | New arrival |
| Record key | RU\SPSTU\edoc\78772 |
| Record create date | 4/28/2026 |
The paper proposes a Lyapunov-based dynamic scheduling algorithm for heteroge-neous computing clusters, targeting fine-grained resource control under bursty and latency-sensitive workloads. By constructing a quadratic Lyapunov function and applying a drift-plus-penalty framework, the scheduling problem is formulated as a two-criteria optimization problem balancing queue stability and scheduling delay. A dynamic control parameter V is introduced to quantitatively regulate the trade-off between backlog stability and delay minimization. Sensitivity analysis demonstrates an O (1/V) backlog and O (V) delay trade-off. Experiments conducted on the Alibaba GPU cluster trace dataset show that under burst-dominant workloads, the proposed method reduces average scheduling delay to 0.2663 seconds, while achieving a 0.5459 resource utilization and a 0.6489 fairness index. The method is particularly suitable for latency-sensitive and dynamically fluctuating environments.
В статье рассматривается алгоритм динамического планирования на основе функции Ляпунова для гетерогенных вычислительных кластеров, ориентированный на точное управление ресурсами при импульсных и чувствительных к задержкам рабочих нагрузках. Путем построения квадратичной функции Ляпунова и применения подхода drift-plus-penalty задача планирования формулируется как задача двухкритериальной оптимизации для стабильности очереди и задержки планирования. Вводится параметр динамического управления V для количественного регулирования компромисса между стабильностью очереди и минимизацией задержки. Анализ чувствительности демонстрирует компромисс между O (1/V) очереди и O (V) задержки. Эксперименты, проведенные на наборе данных трассировки кластера GPU Alibaba, показывают, что при импульсных рабочих нагрузках предложенный метод снижает среднюю задержку планирования до 0,2663 сек, при этом достигая коэффициента использования ресурсов 0,5459 и индекса справедливости 0,6489. Данный метод особенно хорошо подходит для чувствительных к задержкам и динамически изменяющихся рабочих окружений.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | All |
|
