Luciano José Senger

Escalonamento em sistemas paralelos com uso de aprendizado de máquina

Uma abordagem dinâmica e incremental para a utilização de características de aplicações paralelas

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Produktbeschreibung

Este livro apresenta uma abordagem dinâmica e incremental para a exploração de características de execução e de submissão de aplicações paralelas visando o escalonamento de processos. Modelos de classificação e de predição de características de aplicações são construídos, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina adaptados como ferramentas para a aquisição de conhecimento sobre a carga de trabalho. Os paradigmas conexionista e baseado em instâncias orientam a aquisição de conhecimento. Tais algoritmos e suas extensões permitem a atualização do conhecimento obtido, à medida que informações mais recentes tornam-se disponíveis. Esses algoritmos são implementados e avaliados utilizando informações obtidas por meio da monitoração da execução de aplicações paralelas e da utilização de traços de execução representativos da carga de trabalho seqüencial e paralela de diferentes centros de computação.

Produktdetails

• Verlag: Novas Edicioes Academicas / Novas Edições Acadêmicas
• Seitenzahl: 240
• Erscheinungstermin: 2. Juli 2018
• Portugiesisch
• Abmessung: 220mm x 150mm x 15mm
• Gewicht: 375g
• ISBN-13: 9786139632411
• ISBN-10: 6139632412
• Artikelnr.: 53412319

Autorenporträt

Luciano José Senger é doutor em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo, Brasil. Atualmente é professor associado na Universidade Estadual de Ponta Grossa, trabalhando com disciplinas nas áreas de arquitetura de computadores e computação de alto desempenho em cursos de graduação e pós-graduação.