ジョブのメモリおよびネットワーク負荷の統計情報があらかじめ取得されているジョブ群において、 NUMA 並列型クラスタ上での効率的なバッチジョブスケジューリング手法を提案する。本提案手法では、単純なメモリや I/O のリクエスト数をスケジューリング指標とする代わりに、同時実行したメモリ、 I/O アクセスを行うベンチマークの速度低下を指標として用いる。 NAS Parallel Benchmarks タスクセットでは、従来手法より良いスケジューリングを行うことができることを確認した。We propose a new algorithm to schedule jobs on a cluster of NUMA machines. Instead of using simple memory or I/O request rate as the scheduling metrics, we use degradation of performance rate in memory and I/O benchmarks concurrently executed with the task as an indicator. We confirm the proposed scheduler using the NAS Parallel Benchmarks.
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