Архив статей журнала
В настоящей работе исследуется эффективность планирования очереди с помощью предобученных моделей. Суперкомпьютерный кластер применяет планировщик для распределения поступающего потока заданий между доступными вычислительными ресурсами. Для размещения задания в очереди планировщик использует данные, указанные пользователем, в том числе заказанное время работы программы. Однако пользователи часто неверно оценивают время работы и указывают верхнюю оценку. Если задание завершается раньше, чем указано, то планировщику необходимо перепланировать очередь. Большое количество подобных событий может снижать эффективность распределения ресурсов. В последнее время появилось множество работ, посвященных применению машинного обучения для предсказания времени работы задания. Это позволяет в процессе планирования использовать время работы, вычисленное с помощью предобученной модели. Однако все полученные модели содержат ошибку. Проблема заключается в необходимости оценки эффективности планирования при заданном значении ошибки модели. В данном исследовании для оценки эффективности планирования очереди с помощью предобученных моделей сравниваются два сценария: планировщик использует указанное пользователем время (сценарий 1) и реальное время работы задания (сценарий 2). С помощью симулятора планировщика SLURM была произведена симуляция на статистических данных суперкомпьютера МВС-10П ОП2, установленного в Межведомственном суперкомпьютерном центре РАН. Результаты показали, что среднее время ожидания в сценарии 2 уменьшилось на 25 %, а приведенное время ожидания - на 50 %. Утилизация ресурсов изменилась незначительно. Данные эксперимента доказывают целесообразность применения алгоритмов машинного обучения для предсказания времени работы заданий, поступающих на суперкомпьютерный кластер. Таким образом, в статье приводится оценка предельной оптимизации, так как эксперимент предполагает стопроцентную точность предсказания, что на сегодняшний день не демонстрирует ни одна из представленных работ по предсказанию времени работы заданий.
В статье описывается программа генерирования последовательности временных отсчетов комплексного гармонического колебания с флуктуацией фазы в виде фликкер-шума с заданной спектральной плотностью. Предлагается решение задачи оценки устойчивости современных каналов передачи цифровых данных к помехам и шумам, что на первом этапе проектирования канала выясняется с помощью моделирования. В моделирующей программе исходной характеристикой генерируемого колебания является желаемая спектральная плотность флуктуаций его начальной фазы. На ее основании рассчитывается амплитудно-частотная характеристика формирующего цифрового фильтра. На вход фильтра подается некоррелированная нормальная псевдослучайная последовательность, на выходе получается последовательность временных отсчетов флуктуирующей начальной фазы комплексного гармонического колебания с некоторой средней частотой (в частности, равной нулю). Для каждого из этих отсчетов вычисляются вещественная и мнимая компоненты выходного колебания генератора. Их совокупность и является искомым комплексным гармоническим колебанием с флуктуацией фазы. Программа написана на языке графического программирования NI LabVIEW, что позволяет видеть все этапы ее работы. Для оценки качества функционирования разработанной программы выполнено тестовое моделирование колебания высокостабильного генератора E5052B Signal Source Analyzer. Последующий численный анализ параметров полученного колебания и сравнение их с известными параметрами генератора подтвердили корректность работы программы. Предложенный в статье способ моделирования влияния фазовых шумов на сигналы в канале связи может быть полезен для специалистов в области исследования и проектирования различных систем беспроводной связи, а также в процессе изучения основ передачи радиосигналов в рамках образовательного процесса в высших учебных заведениях.