Algorithmes d'ordonnancement de graphes de tâches parallèles sur plates-formes hétérogènes en deux étapes

Perpi'2006 - Conférences conjointes RenPar'17 / SympA'2006 / CFSE'5 / JC'2006National audienceL'ordonnancement d'applications parallèles représentées par des graphes de tâches consiste à trouver l'ensemble de processeurs sur lesquels chaque tâche doit être exécutée afin de minimiser le temps d'exécution de ces applications tout en exploitant rationnellement les ressources. Alors que la plupart des algorithmes d'ordonnancement de graphes de tâches parallèles visent des grappes homogènes, cet article montre la nécessité d'avoir de tels algorithmes pour des agrégations de grappes de calcul qui sont de plus en plus répandues. Ainsi, nous proposons d'adapter une heuristique d'ordonnancement de tâches parallèles en milieu homogène au cas d'une plate-forme hétérogène

Mixed Data-Parallel Scheduling for Distributed Continuous Integration

International audienceIn this paper, we consider the problem of schedul- ing a special kind of mixed data-parallel applications arising in the context of continuous integration. Continuous integration (CI) is a software engineering technique, which consists in re- building and testing interdependent software components as soon as developers modify them. The CI tool is able to provide quick feedback to the developers, which allows them to fix the bug soon after it has been introduced. The CI process can be described as a DAG where nodes represent package build tasks, and edges represent dependencies among these packages; build tasks themselves can in turn be run in parallel. Thus, CI can be viewed as a mixed data-parallel application. A crucial point for a successful CI process is its ability to provide quick feedback. Thus, makespan minimization is the main goal. Our contribution is twofold. First we provide and analyze a large dataset corresponding to a build DAG. Second, we compare the performance of several scheduling heuristics on this dataset