Компьютерные науки > Распространенные, параллельные и кластерные вычислительные системы [представлены 16 сентября 2026 года] Название:COMPASS-ABS: Сокращение фрагментации в общих тематических блоках GPU для работы по углубленному обучению в формате PDF HTML (экспериментальное) резюме: вместе с быстрым развитием технологии глубокого обучения совместные группы ГПС получают все большее число рабочих мест для углубленной подготовки (DLT). Тем не менее фрагментация ресурсов приводит к тому, что такие кластеры используются в недостаточной степени и заставляет рабочие места ДТФ работать на них долгое время. Широкое исследование было посвящено количественной оценке фрагментации и разработке алгоритмов планирования, которые смягчают ее воздействие. Вместе с тем существующие меры по фрагментации меняются в отсутствие информации о распределении рабочей нагрузки, а нынешние графики не могут постоянно сохранять раздробленность ресурсов на низком уровне. Для решения этих проблем мы в первую очередь внедряем показатель, основанный на понятии частичной фрагментации (SIF), который не зависит от исторических знаний о рабочей нагрузке. Затем мы предлагаем compaSS-ABS, в котором используется алгоритм Compact-Assessured (COMPassS) для ограничения кластерного состояния в жестком пространстве на основе якорной системы (АБС), строительство которого полностью обеспечивает топологическую увязку между доминирующим объемом рабочей нагрузки и пропускной способностью узлов. Более того. Мы также…
КОМПАСС-АБС: Сокращение степени фрагментации в общих тематических блоках ГПС для работы по углубленному обучению
arXiv:2609.18519v1 Annualce Type: crosstraview: После быстрого развития технологии глубокого обучения совместные группы GPU получают все большее число рабочих мест, связанных с углубленным обучением (DLT). Тем не менее фрагментация ресурсов приводит к тому, что такие кластеры используются в недостаточной степени и заставляет рабочие места ДТФ работать на них долгое время. Широкое исследование было посвящено количественной оценке фрагментации и разработке алгоритмов планирования, которые смягчают ее воздействие. Вместе с тем существующие меры по фрагментации меняются в отсутствие информации о распределении рабочей нагрузки, а нынешние графики не могут постоянно сохранять раздробленность ресурсов на низком уровне. Для решения этих проблем мы в первую очередь внедряем показатель, основанный на понятии частичной фрагментации (SIF), который не зависит от исторических знаний о рабочей нагрузке. Затем мы предлагаем compaSS-ABS, в котором используется алгоритм Compact-Assessured (COMPassS) для ограничения кластерного состояния в жестком пространстве на основе ABS.