In search of efficient scheduling heuristics from simulations and machine learning (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: LEJBMAN, ALFREDO GOLDMAN VEL - IME ; ROSA, LUCAS DE SOUSA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.5753/wscad_estendido.2022.226323
- Subjects: PROGRAMAÇÃO PARALELA; HEURÍSTICA
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: SBC
- Publisher place: Porto Alegre
- Date published: 2022
- Source:
- Título: Anais estendidos
- Conference titles: Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho - SSCAD
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
ROSA, Lucas de Sousa e GOLDMAN, Alfredo. In search of efficient scheduling heuristics from simulations and machine learning. 2022, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.5753/wscad_estendido.2022.226323. Acesso em: 06 fev. 2026. -
APA
Rosa, L. de S., & Goldman, A. (2022). In search of efficient scheduling heuristics from simulations and machine learning. In Anais estendidos. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/wscad_estendido.2022.226323 -
NLM
Rosa L de S, Goldman A. In search of efficient scheduling heuristics from simulations and machine learning [Internet]. Anais estendidos. 2022 ;[citado 2026 fev. 06 ] Available from: https://doi.org/10.5753/wscad_estendido.2022.226323 -
Vancouver
Rosa L de S, Goldman A. In search of efficient scheduling heuristics from simulations and machine learning [Internet]. Anais estendidos. 2022 ;[citado 2026 fev. 06 ] Available from: https://doi.org/10.5753/wscad_estendido.2022.226323 - An experimental analysis of regression-obtained HPC scheduling heuristics
- Escalonamento com consciência energética para fluxos de trabalho científicos sem servidor: uma abordagem de aprendizado de máquina
- Exploring simplicity and efficiency: regression-based scheduling heuristics in HPC
- On limits of machine learning techniques in the learning ofscheduling policies
- The influence of organizational factors on inter-team knowledge sharing effectiveness in agile environments
- Improving the performance of actor model runtime environments on multicore and manycore platforms
- Towards automatic actor pinning on multi-core architectures
- A simple BSP-based model to predict execution time in GPU applications
- A comparison of GPU execution time prediction using machine learning and analytical modeling
- Message from the program committee co-chairs. [Apresentação]
Informações sobre o DOI: 10.5753/wscad_estendido.2022.226323 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
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