Детальная информация

Название 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
Авторы Wang Shan ; Nikiforov I. V.
Выходные сведения 2026
Коллекция Общая коллекция
Тематика 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
УДК 004.41/.42
ББК 32.973-018
Тип документа Статья, доклад
Язык Английский
DOI 10.18721/JCSTCS.19107
Права доступа Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Дополнительно Новинка
Ключ записи RU\SPSTU\edoc\78772
Дата создания записи 28.04.2026

Разрешенные действия

Прочитать Загрузить (0,6 Мб)

Группа Анонимные пользователи
Сеть Интернет

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.

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Все
...