JPH07141305A - 並列計算機の実行制御方法 - Google Patents
並列計算機の実行制御方法Info
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- JPH07141305A JPH07141305A JP28640493A JP28640493A JPH07141305A JP H07141305 A JPH07141305 A JP H07141305A JP 28640493 A JP28640493 A JP 28640493A JP 28640493 A JP28640493 A JP 28640493A JP H07141305 A JPH07141305 A JP H07141305A
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- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 claims description 11
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- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
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Landscapes
- Multi Processors (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 並列計算機を不特定多数のユーザで同時に用
いる際に、プロセッサの利用効率を上げる方法を提供す
る。 【構成】 各ジョブをサブミットする際に、ジョブの最
小要求プロセッサ台数、使用上限プロセッサ台数、要求
実行時間など実行条件を指定し、プロセッサの各実行ジ
ョブに対する利用状況と空きプロセッサ数を管理するテ
ーブル3と、各稼働ジョブの占有使用プロセッサと経過
時間を管理するテーブル4と、各実行待ちジョブの実行
条件を管理するテーブル2を利用し、実行待ちジョブの
先頭のジョブについて、そのジョブが要求する最小のプ
ロセッサ台数が空き状態にあるかいなかを判別する。割
り当てるべき空きプロセッサが不足のときには、そのジ
ョブが必要とする数のプロセッサが空き状態になるま
で、後続のジョブを起動することなく待たせるか、ある
いはその後続のジョブを先に起動するかを上記テーブル
内の情報を使用して判別する。
いる際に、プロセッサの利用効率を上げる方法を提供す
る。 【構成】 各ジョブをサブミットする際に、ジョブの最
小要求プロセッサ台数、使用上限プロセッサ台数、要求
実行時間など実行条件を指定し、プロセッサの各実行ジ
ョブに対する利用状況と空きプロセッサ数を管理するテ
ーブル3と、各稼働ジョブの占有使用プロセッサと経過
時間を管理するテーブル4と、各実行待ちジョブの実行
条件を管理するテーブル2を利用し、実行待ちジョブの
先頭のジョブについて、そのジョブが要求する最小のプ
ロセッサ台数が空き状態にあるかいなかを判別する。割
り当てるべき空きプロセッサが不足のときには、そのジ
ョブが必要とする数のプロセッサが空き状態になるま
で、後続のジョブを起動することなく待たせるか、ある
いはその後続のジョブを先に起動するかを上記テーブル
内の情報を使用して判別する。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、並列計算機を不特定多
数のユーザで共用する際に、並列計算機の要素プロセッ
サの稼働率を高めるための、プログラムのスケジューリ
ングに関する。
数のユーザで共用する際に、並列計算機の要素プロセッ
サの稼働率を高めるための、プログラムのスケジューリ
ングに関する。
【0002】
【従来の技術】並列計算機を構成する複数のプロセッサ
の数が増大するにともない、それらのプロセッサを一つ
のプログラム(ジョブ)に占有させるのではなく、それ
らのプロセッサを複数群に分割して複数のジョブに割り
当て、これらのジョブを並列に実行させることが望まし
い。この際、いずれかの上部の実行が終了した時点で、
実行待ちの複数のジョブを、そのときの空きプロセッサ
の台数に応じて適宜スケジューリングして、並列計算機
にて実行させることになる。
の数が増大するにともない、それらのプロセッサを一つ
のプログラム(ジョブ)に占有させるのではなく、それ
らのプロセッサを複数群に分割して複数のジョブに割り
当て、これらのジョブを並列に実行させることが望まし
い。この際、いずれかの上部の実行が終了した時点で、
実行待ちの複数のジョブを、そのときの空きプロセッサ
の台数に応じて適宜スケジューリングして、並列計算機
にて実行させることになる。
【0003】このスケジューリングのためには、各ジョ
ブに割り当てるプロセッサの台数をどのように決定する
かと言う問題がある。
ブに割り当てるプロセッサの台数をどのように決定する
かと言う問題がある。
【0004】そのための一つの方法は、ジョブごとにそ
れが必要とするプロセッサの台数を予め決定しておくこ
とである。
れが必要とするプロセッサの台数を予め決定しておくこ
とである。
【0005】この決定されたジョブの台数を確保する方
法の一つとして、ジョブ中にそのジョブが必要とする台
数のプロセッサを確保する命令列を入れておくき、その
ジョブの実行時に、この命令を実行して、必要な数のプ
ロセッサを確保するという方法が、特開平3−4383
5に述べられている。
法の一つとして、ジョブ中にそのジョブが必要とする台
数のプロセッサを確保する命令列を入れておくき、その
ジョブの実行時に、この命令を実行して、必要な数のプ
ロセッサを確保するという方法が、特開平3−4383
5に述べられている。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】上記のごとく、各プロ
グラム毎にそれの実行時に使用するプロセッサ台数を決
めておき、そのジョブを実行すべきときに、その必要な
台数のプロセッサを割り当てる方法では、その必要台数
より少ないプロセッサが空き状態になっても、それらの
プロセッサが使用されないままに放置されることにな
り、プロセッサの使用率が低くなる。この問題は、実行
待ちジョブが必要とするプロセッサの台数が大きいほど
顕著になる。
グラム毎にそれの実行時に使用するプロセッサ台数を決
めておき、そのジョブを実行すべきときに、その必要な
台数のプロセッサを割り当てる方法では、その必要台数
より少ないプロセッサが空き状態になっても、それらの
プロセッサが使用されないままに放置されることにな
り、プロセッサの使用率が低くなる。この問題は、実行
待ちジョブが必要とするプロセッサの台数が大きいほど
顕著になる。
【0007】本発明の目的は上記問題を解決し、不特定
多数のユーザが同時に並列計算機を使用する際に、最大
の利用効率を得るための計算機の実行制御方法を提供す
ることにある。
多数のユーザが同時に並列計算機を使用する際に、最大
の利用効率を得るための計算機の実行制御方法を提供す
ることにある。
【0008】
【課題を解決するための手段】本発明では、実行待ちジ
ョブの各々に関して、最小プロセッサ台数、使用要求上
限プロセッサ数、ジョブの実行要求時間を登録し、これ
らの登録情報を使用して、空き状態にプロセッサの台数
が実行待ちジョブの内の先頭のジョブが必要とする最小
プロセッサ台数より多いか否かを判別し、前者が後者よ
り多い場合には、その先頭の実行待ちジョブを起動し、
前者が後者より小さい場合には、その先頭空き待ちジョ
ブが要求する最小プロセッサ台数以上のプロセッサが空
き状態になる時刻を予想し、現在からその予想された時
刻までの経過時刻と、その先頭のジョブが要求する実行
時間と、そのプロセッサが要求する最小プロセッサ台数
と、その先頭のジョブの現在までの累積実行待ち時間と
に基づいて、そのジョブの後続のジョブを起動しない
で、その先頭のジョブが要求するプロセッサ台数のプロ
セッサが空き状態になるまで待つかあるいはその後続の
ジョブを起動するかを判別する。
ョブの各々に関して、最小プロセッサ台数、使用要求上
限プロセッサ数、ジョブの実行要求時間を登録し、これ
らの登録情報を使用して、空き状態にプロセッサの台数
が実行待ちジョブの内の先頭のジョブが必要とする最小
プロセッサ台数より多いか否かを判別し、前者が後者よ
り多い場合には、その先頭の実行待ちジョブを起動し、
前者が後者より小さい場合には、その先頭空き待ちジョ
ブが要求する最小プロセッサ台数以上のプロセッサが空
き状態になる時刻を予想し、現在からその予想された時
刻までの経過時刻と、その先頭のジョブが要求する実行
時間と、そのプロセッサが要求する最小プロセッサ台数
と、その先頭のジョブの現在までの累積実行待ち時間と
に基づいて、そのジョブの後続のジョブを起動しない
で、その先頭のジョブが要求するプロセッサ台数のプロ
セッサが空き状態になるまで待つかあるいはその後続の
ジョブを起動するかを判別する。
【0009】
【作用】ジョブの実行要求時間を登録することにより、
一定時間後のプロセッサの空き状況の予測を可能にし、
また各ジョブの使用プロセッサ数として、最小台数、最
大台数を指定することによって幅を持たせて登録するこ
とにより、スケジューラが計算機の稼働状況に応じてプ
ロセッサ数を指定された範囲の中から選択して実行する
ことを可能にする、これにより多数のプロセッサを使用
するジョブも確実に実行し、且つ、並列計算機のプロセ
ッサの稼働率を上げることができる。
一定時間後のプロセッサの空き状況の予測を可能にし、
また各ジョブの使用プロセッサ数として、最小台数、最
大台数を指定することによって幅を持たせて登録するこ
とにより、スケジューラが計算機の稼働状況に応じてプ
ロセッサ数を指定された範囲の中から選択して実行する
ことを可能にする、これにより多数のプロセッサを使用
するジョブも確実に実行し、且つ、並列計算機のプロセ
ッサの稼働率を上げることができる。
【0010】
【実施例】本発明の実施例を、図面を参照して説明す
る。
る。
【0011】図1に本発明が適用される計算機システム
の構成をしめす。
の構成をしめす。
【0012】図において、61は並列計算機で、各プロ
セッサエレメントは、プロセッサ62とそのプロセッサ
に対するローカルメモリ63とからなり、このローカル
メモリ63には、対応するプロセッサで実行されるプロ
グラムとそのプログラムで使用するデータとを保持す
る。これらのプロセッサはバス64を介してフロントエ
ンドプロセッサ70に接続されている。このフロントプ
ロセッサ70には、実行すべき複数のジョブがこのフロ
ントエンドプロセッサに付随する記憶装置71に入力さ
れ、それらのジョブを実行するタイミングとそれらを実
行するプロセッサとを決定することを主として行なう。
なお、図では、簡単化のためにジョブの入力装置は図示
されていない。
セッサエレメントは、プロセッサ62とそのプロセッサ
に対するローカルメモリ63とからなり、このローカル
メモリ63には、対応するプロセッサで実行されるプロ
グラムとそのプログラムで使用するデータとを保持す
る。これらのプロセッサはバス64を介してフロントエ
ンドプロセッサ70に接続されている。このフロントプ
ロセッサ70には、実行すべき複数のジョブがこのフロ
ントエンドプロセッサに付随する記憶装置71に入力さ
れ、それらのジョブを実行するタイミングとそれらを実
行するプロセッサとを決定することを主として行なう。
なお、図では、簡単化のためにジョブの入力装置は図示
されていない。
【0013】実行要求(サブミット)されたジョブ(計
算機への実行要求単位)は、オペレーティングシステム
(以下OS)1により、実行待ちジョブ管理テーブル2
に、それらの実行要求の発生順に並べて登録される。
算機への実行要求単位)は、オペレーティングシステム
(以下OS)1により、実行待ちジョブ管理テーブル2
に、それらの実行要求の発生順に並べて登録される。
【0014】サブミットは通常そのジョブの実行に必要
なプログラムとデータの所在および計算機側へのリソー
ス要求量などの指示を指定することにより行われる。
なプログラムとデータの所在および計算機側へのリソー
ス要求量などの指示を指定することにより行われる。
【0015】ジョブのサブミットは、ジョブ制御言語も
しくはコマンドにより行なわれる。
しくはコマンドにより行なわれる。
【0016】本実施例では、各ジョブのサブミット時に
は、各ジョブの実行に必要なプロセッサの最小の台数、
そのジョブの実行時に使用するプロセッサの上限台数、
該当ジョブにその最小台数のプロセッサが割り当ててそ
のジョブを実行したときに、そのジョブの実行に消費す
べき最大実行時間を示す実行要求時間(言い方を変えれ
ば、そのジョブの実行開始後その時間が経過したとき
に、そのジョブの実行が終了していない場合には、その
ジョブの実行を打ち切るべきことを示す時間)、記憶装
置71内のそのジョブの記憶位置のアドレスを指定する
ようになっている。
は、各ジョブの実行に必要なプロセッサの最小の台数、
そのジョブの実行時に使用するプロセッサの上限台数、
該当ジョブにその最小台数のプロセッサが割り当ててそ
のジョブを実行したときに、そのジョブの実行に消費す
べき最大実行時間を示す実行要求時間(言い方を変えれ
ば、そのジョブの実行開始後その時間が経過したとき
に、そのジョブの実行が終了していない場合には、その
ジョブの実行を打ち切るべきことを示す時間)、記憶装
置71内のそのジョブの記憶位置のアドレスを指定する
ようになっている。
【0017】実行待ちジョブ管理テーブル2は、図2に
示すように、各々のジョブの名称WOBiとともに、そ
のジョブに関して入力された、最小プロセッサ台数PM
i(21)、使用要求上限プロセッサ台数PUi(2
2)、実行要求時間TEi(23)、と記憶装置71内
のそのジョブの格納アドレスを示すポインタ(24)を
保持するとともに、そのジョブの実行が要求されてから
のそのジョブの実行待ち時間TMi(25)を保持する
ようになっている。
示すように、各々のジョブの名称WOBiとともに、そ
のジョブに関して入力された、最小プロセッサ台数PM
i(21)、使用要求上限プロセッサ台数PUi(2
2)、実行要求時間TEi(23)、と記憶装置71内
のそのジョブの格納アドレスを示すポインタ(24)を
保持するとともに、そのジョブの実行が要求されてから
のそのジョブの実行待ち時間TMi(25)を保持する
ようになっている。
【0018】稼働ジョブ管理テーブル4は、図3に示す
ように、現在稼働しているジョブに関する実行状況を保
持するテーブルで、各ジョブEJOBiが使用している
プロセッサ台数PEiと、そのジョブの実行開始時刻
と、そのジョブの打切り残り時間TRiを保有する。こ
のうち、打ち切り残り時間は、そのジョブの実行が終了
しない場合にそのジョブを打ち切ってもよい残り時間で
ある。この残り打ち切り時間は、そのジョブについて指
定された要求実行時間とこれまでのそのジョブの実行開
始後の経過時間とから算出する。
ように、現在稼働しているジョブに関する実行状況を保
持するテーブルで、各ジョブEJOBiが使用している
プロセッサ台数PEiと、そのジョブの実行開始時刻
と、そのジョブの打切り残り時間TRiを保有する。こ
のうち、打ち切り残り時間は、そのジョブの実行が終了
しない場合にそのジョブを打ち切ってもよい残り時間で
ある。この残り打ち切り時間は、そのジョブについて指
定された要求実行時間とこれまでのそのジョブの実行開
始後の経過時間とから算出する。
【0019】各ジョブの実行要求時間はそのジョブを、
そのジョブに対してユーザが指定した最小台数のプロセ
ッサを割り当てて、そのジョブを実行したときに、その
実行を打ち切ってもよい時刻である。しかし、後述する
ように、本実施例では、各ジョブには、最小台数から最
大台数の間の台数のプロセッサを割り当てる。従って、
そのジョブに対して最小台数より多いプロセッサを割り
当てた場合には、各ジョブを実行開始してからその実行
を打ち切ってもよい時刻までの経過時間(修正された要
求実行時間)は、ユーザ指定した要求実行時間TEiよ
り小さくてもよいはずである。つまり、修正された要求
実行時間は、近似的には、ユーザが要求した要求実行時
間x(そのジョブへ割り当てたプロセッサ台数時間とそ
のジョブに対してユーザが要求した最小台数との比)と
することが出来る。この場合、残り打ち切り時間は、こ
の修正要求実行時間から、そのジョブの実行後の経過時
間を引いたものである。
そのジョブに対してユーザが指定した最小台数のプロセ
ッサを割り当てて、そのジョブを実行したときに、その
実行を打ち切ってもよい時刻である。しかし、後述する
ように、本実施例では、各ジョブには、最小台数から最
大台数の間の台数のプロセッサを割り当てる。従って、
そのジョブに対して最小台数より多いプロセッサを割り
当てた場合には、各ジョブを実行開始してからその実行
を打ち切ってもよい時刻までの経過時間(修正された要
求実行時間)は、ユーザ指定した要求実行時間TEiよ
り小さくてもよいはずである。つまり、修正された要求
実行時間は、近似的には、ユーザが要求した要求実行時
間x(そのジョブへ割り当てたプロセッサ台数時間とそ
のジョブに対してユーザが要求した最小台数との比)と
することが出来る。この場合、残り打ち切り時間は、こ
の修正要求実行時間から、そのジョブの実行後の経過時
間を引いたものである。
【0020】一般には、ジョブの実行時間は、そのジョ
ブに割り当てられたプロセッサの台数には比例はしな
い。例えば、2倍の台数でそのジョブを実行したとして
も、そのジョブの実行時間は半分になるわけでない。従
って、上記修正要求時間の計算も、上述のように上記台
数の比に比例しないで計算する方がより正確になる。
ブに割り当てられたプロセッサの台数には比例はしな
い。例えば、2倍の台数でそのジョブを実行したとして
も、そのジョブの実行時間は半分になるわけでない。従
って、上記修正要求時間の計算も、上述のように上記台
数の比に比例しないで計算する方がより正確になる。
【0021】しかし、この要求実行時間自体は、ジョブ
の実行が異常に長く掛かったときにそのジョブの実行を
打ち切るか否かを決めるための時間であり、その値自体
は絶対的に重要ではない。言わば打ち切りのための目安
である。従って、本実施例では、上記修正要求実行時間
の計算は、簡単化のために上述のようにする。
の実行が異常に長く掛かったときにそのジョブの実行を
打ち切るか否かを決めるための時間であり、その値自体
は絶対的に重要ではない。言わば打ち切りのための目安
である。従って、本実施例では、上記修正要求実行時間
の計算は、簡単化のために上述のようにする。
【0022】プロセッサ管理テーブル3は、図4に示す
ように、プロセッサエレメントの使用状況を管理するた
めのテーブルで、現在からいろいろの将来の時刻までの
経過時間TFkにおける空きプロセッサ台数PVkの予
測値を保有する。
ように、プロセッサエレメントの使用状況を管理するた
めのテーブルで、現在からいろいろの将来の時刻までの
経過時間TFkにおける空きプロセッサ台数PVkの予
測値を保有する。
【0023】この空き台数PVkは、現在の空きプロセ
ッサ台数PV0と、テーブル4の各稼働ジョブの打切り
残り時間TRiと使用プロセッサ台数PEiを利用して
OS1により算出される。すなわち、稼働ジョブ管理テ
ーブル4のジョブ打切り時間TRmをソーティングして
空きプロセッサの増加する予測経過時間列{TFk}を
求め、各TFkのそれ以下のTRiの使用プロセッサ台
数PEiの総和とPV0の和によりPVkが求まる。式
で表すと、PVk=(ΣPEi)+PV0で、ΣはTR
i<TFkとなる全てのiに関する総和である。
ッサ台数PV0と、テーブル4の各稼働ジョブの打切り
残り時間TRiと使用プロセッサ台数PEiを利用して
OS1により算出される。すなわち、稼働ジョブ管理テ
ーブル4のジョブ打切り時間TRmをソーティングして
空きプロセッサの増加する予測経過時間列{TFk}を
求め、各TFkのそれ以下のTRiの使用プロセッサ台
数PEiの総和とPV0の和によりPVkが求まる。式
で表すと、PVk=(ΣPEi)+PV0で、ΣはTR
i<TFkとなる全てのiに関する総和である。
【0024】ここで使用する将来の経過時間TFkは、
実行中のいずれかのジョブの上記残り打ち切り時間が現
時点より経過した時点である。
実行中のいずれかのジョブの上記残り打ち切り時間が現
時点より経過した時点である。
【0025】次にスケジューリングの全体処理フローを
図5を用いて説明する。
図5を用いて説明する。
【0026】OSは、実行中のジョブのいずれかの実行
が終了したとき、あるいは新たなジョブの実行要求があ
る毎に、以上に説明したテーブルの内容を更新し(ステ
ップ50)、その後以下の処理を、実行待ちジョブの中
から先頭のジョブを選び(51)、選ばれたジョブに対
して以下を行う。
が終了したとき、あるいは新たなジョブの実行要求があ
る毎に、以上に説明したテーブルの内容を更新し(ステ
ップ50)、その後以下の処理を、実行待ちジョブの中
から先頭のジョブを選び(51)、選ばれたジョブに対
して以下を行う。
【0027】そのジョブの要求最小プロセッサ台数PM
iより多くの空きプロセッサ数PV0があるか否かを判
定する(52)。
iより多くの空きプロセッサ数PV0があるか否かを判
定する(52)。
【0028】要求最小台数PMi以上の空きプロセッサ
がある場合、ステップ53において、その最小台数PM
i以上で要求上限台数PUi以下の範囲でなるべく多く
の空きプロセッサをそのジョブ用に確保する。すなわ
ち、空きプロセッサ数PV0が使用上限プロセッサ数P
Uiより小さければPV0台のプロセッサをそのジョブ
に割り当て、空きプロセッサ数PV0が使用上限プロセ
ッサ数PUiより大きければPUi台のプロセッサをそ
のジョブに割り当てる。
がある場合、ステップ53において、その最小台数PM
i以上で要求上限台数PUi以下の範囲でなるべく多く
の空きプロセッサをそのジョブ用に確保する。すなわ
ち、空きプロセッサ数PV0が使用上限プロセッサ数P
Uiより小さければPV0台のプロセッサをそのジョブ
に割り当て、空きプロセッサ数PV0が使用上限プロセ
ッサ数PUiより大きければPUi台のプロセッサをそ
のジョブに割り当てる。
【0029】ステップ53では、さらにテーブル42、
43、44をアップデートし、そのジョブを起動する
(53)。
43、44をアップデートし、そのジョブを起動する
(53)。
【0030】起動にあたっては、フロントエンドプロセ
ッサ70は、記憶装置71からそのジョブのプログラム
を確保されたプロセッサ62に接続されたローカルメモ
リ63に転送して行なう。その際、確保されたプロセッ
サの識別子等、そのジョブをそれらの確保されたプロセ
ッサで分散して実行させるのに必要な情報を併せて転送
する。
ッサ70は、記憶装置71からそのジョブのプログラム
を確保されたプロセッサ62に接続されたローカルメモ
リ63に転送して行なう。その際、確保されたプロセッ
サの識別子等、そのジョブをそれらの確保されたプロセ
ッサで分散して実行させるのに必要な情報を併せて転送
する。
【0031】本実施例では、各ジョブに対して、最小プ
ロセッサ台数PMi以上のプロセッサを割り当てるの
は、ユーザが期待する速度に近い速度であるいはそのジ
ョブが必要とする最小限の台数のプロセッサでそのジョ
ブを実行するためである。
ロセッサ台数PMi以上のプロセッサを割り当てるの
は、ユーザが期待する速度に近い速度であるいはそのジ
ョブが必要とする最小限の台数のプロセッサでそのジョ
ブを実行するためである。
【0032】さらに、起動するジョブに割り当てる台数
を最大プロセッサ台数PUi以下にするのは、ユーザが
期待する最大実行速度に近い速度でそのジョブを実行さ
せれば、スケジューリングとしてはユーザの要求に十分
答えたことになる上に、一般にジョブが必要とする最適
なプロセッサ台数以上の台数をそのジョブに割り当てて
も実行速度は格別増大しないからである。
を最大プロセッサ台数PUi以下にするのは、ユーザが
期待する最大実行速度に近い速度でそのジョブを実行さ
せれば、スケジューリングとしてはユーザの要求に十分
答えたことになる上に、一般にジョブが必要とする最適
なプロセッサ台数以上の台数をそのジョブに割り当てて
も実行速度は格別増大しないからである。
【0033】判定52において、空きプロセッサ数PV
0がそのジョブの要求する必要最小台数PMiより少な
い時は、そのジョブの起動は中止する。その際、以下に
のべるようにして、その最低台数PMi以上のプロセッ
サが空き状態になるまで待ってからそのジョブを起動す
るかあるいはそのジョブの後続のジョブが、そのジョブ
を追い越して起動可能か否かの判定を行なう。
0がそのジョブの要求する必要最小台数PMiより少な
い時は、そのジョブの起動は中止する。その際、以下に
のべるようにして、その最低台数PMi以上のプロセッ
サが空き状態になるまで待ってからそのジョブを起動す
るかあるいはそのジョブの後続のジョブが、そのジョブ
を追い越して起動可能か否かの判定を行なう。
【0034】まず、プロセッサ管理テーブル3をサーチ
し、その先頭のジョブの必要台数のプロセッサが開放さ
れるまでの予測経過時間TFkを算出する(54)。
し、その先頭のジョブの必要台数のプロセッサが開放さ
れるまでの予測経過時間TFkを算出する(54)。
【0035】次にこうして求めた予測経過時間(即ち稼
働できるまでの最大待ち時間)TFkと、テーブル2、
4に登録されているこのジョブの要求最小プロセッサ台
数PMi、要求実行時間TEi,およびこれまでの累積
待ち時間TMiが予め定めた条件式を満たすか否かを判
断する(55)。
働できるまでの最大待ち時間)TFkと、テーブル2、
4に登録されているこのジョブの要求最小プロセッサ台
数PMi、要求実行時間TEi,およびこれまでの累積
待ち時間TMiが予め定めた条件式を満たすか否かを判
断する(55)。
【0036】この条件式は、占有するプロセッサ数PM
iや要求実行時間TEiが小さく、稼働可能時間TFk
までの待ちが小さく、更に累積待ち時間TMiがある程
度大きければ、このジョブが必要とする要求最小プロセ
ッサ台数の空きを待つようにするためのものである。
iや要求実行時間TEiが小さく、稼働可能時間TFk
までの待ちが小さく、更に累積待ち時間TMiがある程
度大きければ、このジョブが必要とする要求最小プロセ
ッサ台数の空きを待つようにするためのものである。
【0037】例えば、h,g,l,fを一次関数で、そ
れぞれパラメータTFk、TEi、PMi、TMiの係
数に正の数を持つものとして、条件式はつぎのものであ
る。
れぞれパラメータTFk、TEi、PMi、TMiの係
数に正の数を持つものとして、条件式はつぎのものであ
る。
【0038】(ある定数)<f(TMi) または、 h(TFk)*g(TEi)*l(PMi)<f(TM
i) ここで、時刻に関する種々のパラメータは予め定めた単
位でもって計測するものとする。
i) ここで、時刻に関する種々のパラメータは予め定めた単
位でもって計測するものとする。
【0039】後者は、TFkやTEiやPMiが小さ
く、かつTMiが大きければ成り立ち易い条件で、上述
したように、占有するプロセッサ数や時間が小さく、稼
働可能時間までの待ちが小さく、更に累積待ち時間があ
る程度大きければ、該当ジョブを実行するための条件で
ある。
く、かつTMiが大きければ成り立ち易い条件で、上述
したように、占有するプロセッサ数や時間が小さく、稼
働可能時間までの待ちが小さく、更に累積待ち時間があ
る程度大きければ、該当ジョブを実行するための条件で
ある。
【0040】前者はある規定時間以上待ったジョブは必
ず実行してやるための条件である。前者は実質的には後
者の特別な場合と解釈できるが、累積待ち時間TMiが
ある限界を越えたときには、他のパラメータの値とは無
関係に、後続のジョブを起動することなく、先頭ジョブ
が必要とするプロセッサが空き状態になるまで待つこと
にしている。
ず実行してやるための条件である。前者は実質的には後
者の特別な場合と解釈できるが、累積待ち時間TMiが
ある限界を越えたときには、他のパラメータの値とは無
関係に、後続のジョブを起動することなく、先頭ジョブ
が必要とするプロセッサが空き状態になるまで待つこと
にしている。
【0041】h,g,l,fの最も単純なものは、それ
らの関数の変数そのものである。
らの関数の変数そのものである。
【0042】その時は上の条件式は、 TFk*TEi*PMi<TMi または 定数<TM
i となる。
i となる。
【0043】ステップ55でこのときの先頭のジョブが
これらの条件のいずれかを満たすと判断されたときには
そのジョブに対しては、スケジューリングを凍結し、
PMi以上のプロセッサの空くのを待って、プロセッサ
を確保しそのジョブの起動をかけ、テーブル2、3、4
をアップデートする(56)。
これらの条件のいずれかを満たすと判断されたときには
そのジョブに対しては、スケジューリングを凍結し、
PMi以上のプロセッサの空くのを待って、プロセッサ
を確保しそのジョブの起動をかけ、テーブル2、3、4
をアップデートする(56)。
【0044】本状態で待っている間は、各ジョブの終了
が報告される度に、テーブル2、3、4をアップデート
し、その時点でPVoがPMiより大きくなっていれば
このときの先頭ジョブの起動をかけることになる。
が報告される度に、テーブル2、3、4をアップデート
し、その時点でPVoがPMiより大きくなっていれば
このときの先頭ジョブの起動をかけることになる。
【0045】ステップ55で、このときの先頭のジョブ
がこれらの条件のいずれかをも満たさないと判断された
ときには そのジョブの後続のジョブに対してステップ
52から56を実行する。この結果、この後続のジョブ
に対してステップ52により、その後続のジョブが必要
とする要求最小プロセッサ台数の空きプロセッサがある
と判断されたときには、その後続のジョブに対してステ
ップ53を行なう。この場合、前述の先頭のジョブを追
い越してこの後続のジョブを起動することになる。
がこれらの条件のいずれかをも満たさないと判断された
ときには そのジョブの後続のジョブに対してステップ
52から56を実行する。この結果、この後続のジョブ
に対してステップ52により、その後続のジョブが必要
とする要求最小プロセッサ台数の空きプロセッサがある
と判断されたときには、その後続のジョブに対してステ
ップ53を行なう。この場合、前述の先頭のジョブを追
い越してこの後続のジョブを起動することになる。
【0046】しかし、この後続のジョブに対して、ステ
ップ55により、そのジョブが必要とする台数のプロセ
ッサが空き状態になるまでスケジューリングを凍結する
と判断されされたときには、さらに後続のジョブに対し
て上記ステップ56を行なう。
ップ55により、そのジョブが必要とする台数のプロセ
ッサが空き状態になるまでスケジューリングを凍結する
と判断されされたときには、さらに後続のジョブに対し
て上記ステップ56を行なう。
【0047】こうして、いずれかのジョブに対してステ
ップ53またはステップ56が実行されるまで、ステッ
プ52から56の処理が繰り返される。
ップ53またはステップ56が実行されるまで、ステッ
プ52から56の処理が繰り返される。
【0048】いずれかのジョブに対して、ステップ53
あるいは56が実行されたときには、この時点でのスケ
ジューリングは終了する。その後、実行中のジョブの実
行が終了したときあるいは新たなジョブの実行要求が入
力されたときに、再度ステップ50からスケジューリン
グが繰り返される。
あるいは56が実行されたときには、この時点でのスケ
ジューリングは終了する。その後、実行中のジョブの実
行が終了したときあるいは新たなジョブの実行要求が入
力されたときに、再度ステップ50からスケジューリン
グが繰り返される。
【0049】図6は、以上のスケジューリングによるプ
ロセッサの動作例を示したものである。
ロセッサの動作例を示したものである。
【0050】この例は、図7に例示する、実行待ちジョ
ブ管理テーブル2の要部に示されているような複数のジ
ョブに対してスケジュールの例である。ここでは、プロ
セッサ総数が8台の場合を例にしている。
ブ管理テーブル2の要部に示されているような複数のジ
ョブに対してスケジュールの例である。ここでは、プロ
セッサ総数が8台の場合を例にしている。
【0051】とくに、ここでは、ジョブJ2が最小8台
のプロセッサを必要とするが、ジョブ1の実行中には、
その台数のプロセッサが空き状態にならないので、その
台数のプロセッサの空きを待たないで、それぞれ最小2
台のプロセッサを要求する後続のジョブJ2、J3、J
4、J5を2台のプロセッサが空きになるごとに順次起
動する。ジョブ6は最小4台のプロセッサを要求する
が、この台数のプロセッサの空きを待たないでそれぞれ
最小2台のプロセッサを要求する後続のジョブJ7、J
8、J9を起動している。ジョブ1が終了した時点で
は、2台の空きプロセッサしかないため、先頭の実行待
ちジョブJ2は、相変わらず起動されないが、次の実行
待ちジョブJ6に関する前述の条件式による判別の結
果、このジョブ7が終了するまで待ち、それが終了した
した時点でジョブ6をが起動する方がよいと判断されて
いる。こうして、ジョブJ7の終了時に、ジョブJ6が
起動されている。
のプロセッサを必要とするが、ジョブ1の実行中には、
その台数のプロセッサが空き状態にならないので、その
台数のプロセッサの空きを待たないで、それぞれ最小2
台のプロセッサを要求する後続のジョブJ2、J3、J
4、J5を2台のプロセッサが空きになるごとに順次起
動する。ジョブ6は最小4台のプロセッサを要求する
が、この台数のプロセッサの空きを待たないでそれぞれ
最小2台のプロセッサを要求する後続のジョブJ7、J
8、J9を起動している。ジョブ1が終了した時点で
は、2台の空きプロセッサしかないため、先頭の実行待
ちジョブJ2は、相変わらず起動されないが、次の実行
待ちジョブJ6に関する前述の条件式による判別の結
果、このジョブ7が終了するまで待ち、それが終了した
した時点でジョブ6をが起動する方がよいと判断されて
いる。こうして、ジョブJ7の終了時に、ジョブJ6が
起動されている。
【0052】ジョブJ6が終了した時点では、実行待ち
ジョブの先頭のジョブJ2は累積経過時間が長いため
に、他のジョブを実行させることなくこのジョブが必要
な8台のプロセッサが空きになるまで待つ状態になる。
こうして、ジョブ5、9が終了した時点でこのジョブJ
2が起動され、それが終了すると、残りのジョブの先頭
のジョブJ10が起動される。
ジョブの先頭のジョブJ2は累積経過時間が長いため
に、他のジョブを実行させることなくこのジョブが必要
な8台のプロセッサが空きになるまで待つ状態になる。
こうして、ジョブ5、9が終了した時点でこのジョブJ
2が起動され、それが終了すると、残りのジョブの先頭
のジョブJ10が起動される。
【0053】この例から分かるように、実行待ちの先頭
のジョブが必要な台数のプロセッサが空き状態になって
いないときに、後続のジョブで、その台数以下のプロセ
ッサを使用するジョブを起動することにより、プロセッ
サの利用率を高めている。しかし、こうして起動が後回
しにされたジョブがいつまでの起動されないままになる
のを防止するようになっている。
のジョブが必要な台数のプロセッサが空き状態になって
いないときに、後続のジョブで、その台数以下のプロセ
ッサを使用するジョブを起動することにより、プロセッ
サの利用率を高めている。しかし、こうして起動が後回
しにされたジョブがいつまでの起動されないままになる
のを防止するようになっている。
【0054】なお、以上において、並列計算機の全プロ
セッサ数を使用上限プロセッサ台数PUiとするジョブ
をサブミットする場合、使用上限プロセッサ台数PUi
の指定を省略するようにすることも出来る。同様に、要
求最小プロセッサ台数PMiが1台であるジョブをサブ
ミットする場合、要求最小プロセッサ台数PMiの指定
を省略するようにすることも出来る。
セッサ数を使用上限プロセッサ台数PUiとするジョブ
をサブミットする場合、使用上限プロセッサ台数PUi
の指定を省略するようにすることも出来る。同様に、要
求最小プロセッサ台数PMiが1台であるジョブをサブ
ミットする場合、要求最小プロセッサ台数PMiの指定
を省略するようにすることも出来る。
【0055】(変形例)更に本スケジューリングには以
下のような変形例が考えられる。
下のような変形例が考えられる。
【0056】(1)図3のステップ53において、累積
待ち時間TMiが所定値を越えているか否かだけを判別
するようにすることも出来る。このとき、ステップ54
は省略される。
待ち時間TMiが所定値を越えているか否かだけを判別
するようにすることも出来る。このとき、ステップ54
は省略される。
【0057】(2)さらに、ステップ52における稼動
されるまでの待ち時間TFk、実行要求時間TEi、最
小要求プロセッサ台数PMi、累積待ち時間TMiに関す
る条件式を、稼動されるまでの待ち時間TFkと累積待
ち時間TMiとに関する条件式に変更することもよい。
すなわち、関数f(TMi)とh(TFk)との比f
(TMi)/h(TFk)が所定値を越えるかいなかを
判別する条件式に代える。この比が所定値を越えている
ときには、ステップ56に進む。
されるまでの待ち時間TFk、実行要求時間TEi、最
小要求プロセッサ台数PMi、累積待ち時間TMiに関す
る条件式を、稼動されるまでの待ち時間TFkと累積待
ち時間TMiとに関する条件式に変更することもよい。
すなわち、関数f(TMi)とh(TFk)との比f
(TMi)/h(TFk)が所定値を越えるかいなかを
判別する条件式に代える。この比が所定値を越えている
ときには、ステップ56に進む。
【0058】こうして、TMiがある程度大きく、TF
kが小さくなると、後続のジョブを起動することなく、
この先頭の実行待ちジョブが必要なプロセッサ台数が空
くのを待つことになる。
kが小さくなると、後続のジョブを起動することなく、
この先頭の実行待ちジョブが必要なプロセッサ台数が空
くのを待つことになる。
【0059】(3)図3のステップ52において、実行
待ちジョブの先頭のジョブの実行要求時間TEiも考慮
にいれてその実行を決定することも可能である。
待ちジョブの先頭のジョブの実行要求時間TEiも考慮
にいれてその実行を決定することも可能である。
【0060】すなわち、その時間があまり長時間である
場合には、例えば、その時間が一定値より長い場合、そ
のプロセッサが要求する最小要求プロセッサ台数以上の
空きプロセッサが利用可能であっても、そのジョブを起
動しないようにし、実行待ちの次のジョブの起動可否を
判別する。こうして、そのような長時間にわたりプロセ
ッサを占有するジョブのプライオリティを下げる。
場合には、例えば、その時間が一定値より長い場合、そ
のプロセッサが要求する最小要求プロセッサ台数以上の
空きプロセッサが利用可能であっても、そのジョブを起
動しないようにし、実行待ちの次のジョブの起動可否を
判別する。こうして、そのような長時間にわたりプロセ
ッサを占有するジョブのプライオリティを下げる。
【0061】(4)また図3のステップ53において、
要求最小プロセッサ台数PMi以上で、かつ、空きプロ
セッサ台数PV0と使用上限プロセッサ台数PUIの内の
最小値min(PV0,PUi)以下の何台のプロセッ
サを使用するかを、後続のジョブの最小要求プロセッサ
台数に依存して決めることも可能である。例えば、空き
プロセッサ台数PV0と要求最小プロセッサ台数PMi
の差以下のプロセッサ台数を要求する後続の実行待ちジ
ョブがある場合、この後続のプロセッサが要求する最小
要求プロセッサ台数を、上記空き台数から差引き、その
残りを上記先頭の実行待ちジョブに割り当てる。これに
より、この先頭の実行待ちジョブとその後続の実行待ち
ジョブとを続けて起動することが可能になり、本実施例
に比べて、より多くのジョブの同時稼働が可能となる。
要求最小プロセッサ台数PMi以上で、かつ、空きプロ
セッサ台数PV0と使用上限プロセッサ台数PUIの内の
最小値min(PV0,PUi)以下の何台のプロセッ
サを使用するかを、後続のジョブの最小要求プロセッサ
台数に依存して決めることも可能である。例えば、空き
プロセッサ台数PV0と要求最小プロセッサ台数PMi
の差以下のプロセッサ台数を要求する後続の実行待ちジ
ョブがある場合、この後続のプロセッサが要求する最小
要求プロセッサ台数を、上記空き台数から差引き、その
残りを上記先頭の実行待ちジョブに割り当てる。これに
より、この先頭の実行待ちジョブとその後続の実行待ち
ジョブとを続けて起動することが可能になり、本実施例
に比べて、より多くのジョブの同時稼働が可能となる。
【0062】(5)また図3のステップ55において、
h,g,l,fを関数としたが、これは常に固定で用い
る必要はなく、経験によって関数のパラメタを動的に変
更したり、運用によって関数自体の形式を変更させるこ
とも考えられる。
h,g,l,fを関数としたが、これは常に固定で用い
る必要はなく、経験によって関数のパラメタを動的に変
更したり、運用によって関数自体の形式を変更させるこ
とも考えられる。
【0063】例えば、待ち時間がある値以上になること
が多いようであれば、条件式を緩和させたり、運用によ
ってある時間帯は関数gやlをある基準より大きな独立
変数に対しては十分大きな値をとらせることにより、あ
る時間帯はある程度より小さいジョブのみを優先して走
らせることも可能である。
が多いようであれば、条件式を緩和させたり、運用によ
ってある時間帯は関数gやlをある基準より大きな独立
変数に対しては十分大きな値をとらせることにより、あ
る時間帯はある程度より小さいジョブのみを優先して走
らせることも可能である。
【0064】(6)また、図3のステップ56におい
て、最小要求プロセッサ台数PMi以上のプロセッサが
空き状態となる最大待ち時間TFk内は単に待っている
だけでなく、その時間内に終り、かつ現状の空きプロセ
ッサ台数PV0以下のプロセッサで実行可能な後続ジョ
ブが一つあるいは複数あればそのひとつのジョブあるい
はそれらの複数のジョブを起動することも望ましい。こ
の際、PMi以上のプロセッサの空く最大待ち時間TF
kは変わることはない。
て、最小要求プロセッサ台数PMi以上のプロセッサが
空き状態となる最大待ち時間TFk内は単に待っている
だけでなく、その時間内に終り、かつ現状の空きプロセ
ッサ台数PV0以下のプロセッサで実行可能な後続ジョ
ブが一つあるいは複数あればそのひとつのジョブあるい
はそれらの複数のジョブを起動することも望ましい。こ
の際、PMi以上のプロセッサの空く最大待ち時間TF
kは変わることはない。
【0065】(7)また、本実施例は、全てのジョブを
待ち順序に従ってスケジューリングされる例を示した
が、ある範囲内のプロセッサ数を要求するジョブ群毎に
クラスを設けて、特定のプロセッサ群をそのクラスに割
当て、そのクラス内で上記のスケジューリングをするこ
とも可能である。
待ち順序に従ってスケジューリングされる例を示した
が、ある範囲内のプロセッサ数を要求するジョブ群毎に
クラスを設けて、特定のプロセッサ群をそのクラスに割
当て、そのクラス内で上記のスケジューリングをするこ
とも可能である。
【0066】
【発明の効果】複数のジョブが並列計算機上で同時に実
行する際に問題になるプロセッサの割り付けやトータル
スループットを解決し、並列計算機の不特定多数による
同時利用の際のプロセッサの利用効率を上げることがで
きる。
行する際に問題になるプロセッサの割り付けやトータル
スループットを解決し、並列計算機の不特定多数による
同時利用の際のプロセッサの利用効率を上げることがで
きる。
【0067】また、多数のプロセッサを要求する巨大ジ
ョブも、小型ジョブに割り込まれて永久にスケジューリ
ングされないことを回避することができる。
ョブも、小型ジョブに割り込まれて永久にスケジューリ
ングされないことを回避することができる。
【図1】本発明を適用される計算機システムの全体構成
図。
図。
【図2】図1のシステムに使用する実行待ちジョブ管理
テーブルの内容を示す図。
テーブルの内容を示す図。
【図3】図1のシステムに使用する稼動ジョブ管理テー
ブルの内容を示す図。
ブルの内容を示す図。
【図4】図1のシステムに使用するプロセッサ管理テー
ブルの内容を示す図。
ブルの内容を示す図。
【図5】図1のシステムのOSが実行するスケジューリ
ングのフローチャート。
ングのフローチャート。
【図6】図1のシステムによるスケジューリングの具体
例を示す図。
例を示す図。
【図7】図6の具体例に使用した複数のジョブの関す
る、実行待ちジョブ管理テーブルの内容例を示す図。
る、実行待ちジョブ管理テーブルの内容例を示す図。
Claims (26)
- 【請求項1】(a)複数のプロセッサを有する並列計算機
における実行を待つ複数のジョブの各々に対して、その
ジョブに関して指定された、そのジョブの実行に使用す
べきプロセッサの台数を表す要求プロセッサ台数を記憶
し、 (b)いくつかの空きプロセッサが発生した時点で、該複
数の実行待ちジョブのうち、最先に実行要求が発行され
たジョブ(最先のジョブ)に関して記憶された要求プロ
セッサ台数が、該空きプロセッサの総数以下か否かを判
別し、 (c)そのステップ(b)による判別の結果、その最先のジョ
ブに対して記憶された要求プロセッサ台数がその空きプ
ロセッサの総数より小さいと判別されたときに、その最
先のジョブに対して該要求プロセッサ台数以上のプロセ
ッサを割り当てて、該最先のジョブを起動し、 (d)そのステップ(b)による判別の結果、その最先のジョ
ブに対して記憶された要求プロセッサ台数がその空きプ
ロセッサの総数より大きいと判別されたときに、その最
先のジョブの実行要求が発行されてから現在までの累積
待ち時間に基づいて、該最先のジョブとその後続のジョ
ブのいずれを優先して起動すべきかを判別し、 (e)該最先のジョブを優先して起動すべきと判別された
ときには、該最先のジョブに対して記憶された要求プロ
セッサ台数以上の空きプロセッサが発生するのを待ち、 (f)該最先のジョブに優先していずれかの後続のジョブ
を起動すべきと判別されたときには、該最先のジョブの
後続のジョブに関して、該ステップ(b),(c)を実行する
ステップからなる並列計算機の実行制御方法。 - 【請求項2】(g)各実行待ちジョブに対して使用上限プ
ロセッサ台数を記憶するステップをさらに有し、 上記ステップ(a)で各ジョブに対して記憶された該要求
プロセッサ台数は、そのジョブを実行するための要求最
小プロセッサ台数であり、 上記ステップ(c)は、該空きプロセッサ台数と上記最先
のジョブに対して記憶された、要求最小プロセッサ台数
および使用上限プロセッサ台数とに基づいて、該最先の
ジョブに割り当てるべきプロセッサの台数を決定するス
テップを有する請求項1記載の並列計算機の実行制御方
法。 - 【請求項3】上記ステップ(c)は、該空きプロセッサ台
数と上記最先のジョブに対して記憶された使用上限プロ
セッサ台数の内のいずれか小さい方の台数を該最先のジ
ョブに割り当てるステップからなる請求項2記載の並列
計算機の実行制御方法。 - 【請求項4】上記ステップ(c)は、 後続の実行待ちの複数のジョブに対して記憶された使用
最小プロセッサ台数のうちの最小の値を検出し、 検出された最小の値と、該空きプロセッサ台数と上記最
先のジョブに対して記憶された、要求最小プロセッサ台
数および使用上限プロセッサ台数とに基づいて、該最先
のジョブに割り当てるべきプロセッサの台数を決定する
ステップを有する請求項1記載の並列計算機の実行制御
方法。 - 【請求項5】上記ステップ(c)は、 該検出された値が、該空きプロセッサの総数と該最先に
実行要求が発行されたジョブに関して記憶された要求最
小プロセッサ台数との差以下であるか否かを判別し、 該検出された値が上記差以下であるとき、その最先のジ
ョブには、該空きプロセッサ台数と該検出された値との
差の台数のプロセッサを割り当てるステップをさらに有
する請求項4記載の並列計算機の実行制御方法。 - 【請求項6】(a)複数のプロセッサを有する並列計算機
における実行を待つ複数のジョブの各々に対して、その
ジョブに関して指定された、そのジョブの実行に使用す
べきプロセッサの台数を表す要求プロセッサ台数を記憶
し、 (b)いくつかの空きプロセッサが発生した時点で、該複
数の実行待ちジョブのうち、最先に実行要求が発行され
たジョブ(最先のジョブ)に関して記憶された要求プロ
セッサ台数が、該空きプロセッサの総数以下か否かを判
別し、 (c)ステップ(b)による判別の結果、その最先のジョブに
対して記憶された要求プロセッサ台数がその空きプロセ
ッサの総数より小さいと判別されたときに、その最先の
ジョブに対して該要求プロセッサ台数以上のプロセッサ
を割り当てて、該最先のジョブを起動し、 (d)ステップ(b)による判別の結果、その最先のジョブに
対して記憶された要求プロセッサ台数がその空きプロセ
ッサの総数より大きいと判別されたときに、実行中の一
つまたは複数のジョブの各々の終了時刻を予想し、 (e)実行中の各ジョブについての予想終了時刻に基づい
て、現在から、該最先のジョブに対して記憶された要求
最小プロセッサ台数以上の空きプロセッサが発生する時
刻までの経過時間を予想し、 (f)少なくとも該予想経過時間に基づいて、該最先のジ
ョブとその後続のジョブのいずれを優先して起動すべき
かを判別し、 (g)該最先のジョブを優先して起動すべきと判別された
ときには、該最先のジョブに対して記憶された要求プロ
セッサ台数以上の空きプロセッサが発生するのを待ち、 (h)該最先のジョブに優先していずれかの後続のジョブ
を起動すべきと判別されたときには、該最先のジョブの
後続のジョブに関して、該ステップ(b),(c)を実行する
ステップからなる並列計算機の実行制御方法。 - 【請求項7】(i)各実行待ちジョブに対して、そのジョ
ブに対して記憶された要求プロセッサ台数のプロセッサ
でそのジョブを実行するときの最大ジョブ実行時間を表
す実行要求時間を記憶するステップをさらに有し、 上記ステップ(d)は、実行中のジョブの各々に対して記
憶された実行要求時間とそのジョブの実行開始時刻とに
基づいて、そのジョブの終了時刻を予想するステップか
らなる請求項6記載の並列計算機の実行制御方法。 - 【請求項8】(i)各実行待ちジョブに対して使用上限プ
ロセッサ台数を記憶するステップをさらに有し、 上記ステップ(a)で各ジョブに対して記憶された該要求
プロセッサ台数は、そのジョブを実行するための要求最
小プロセッサ台数であり、 上記ステップ(c)は、該空きプロセッサ台数と上記最先
のジョブに対して記憶された、要求最小プロセッサ台数
および使用上限プロセッサ台数とに基づいて、該最先の
ジョブに割り当てるべきプロセッサの台数を決定するス
テップを有する請求項6記載の並列計算機の実行制御方
法。 - 【請求項9】(j)各実行待ちジョブに対して、そのジョ
ブに対して記憶された要求最小プロセッサ台数のプロセ
ッサでそのジョブを実行するときの最大ジョブ実行時間
を表す実行要求時間を記憶するステップをさらに有し、 上記ステップ(d)は、 実行中のジョブの各々に対して記憶された要求最小プロ
セッサ台数と、そのジョブに割り当てられたプロセッサ
台数と、そのジョブに対して記憶された実行要求時間と
に基づいて、その要求最小プロセッサ台数に代えて、そ
の割り当て台数でそのジョブを実行するときのそのジョ
ブの最大実行時間を表す修正実行要求時間を算出し、 各実行中のジョブに対して算出された修正実行要求時間
とそのジョブの実行開始時刻とに基づいて、そのジョブ
の予想終了時刻を予想するステップを有する請求項8記
載の並列計算機の実行制御方法。 - 【請求項10】上記ステップ(c)は、該空きプロセッサ
台数と上記最先のジョブに対して記憶された使用上限プ
ロセッサ台数の内のいずれか小さい方の台数を該最先の
ジョブに割り当てるステップからなる請求項8記載の並
列計算機の実行制御方法。 - 【請求項11】上記ステップ(c)は、 後続の実行待ちの複数のジョブに対して記憶された使用
最小プロセッサ台数のうちの最小の値を検出し、 検出された最小の値と、該空きプロセッサ台数と上記最
先のジョブに対して記憶された、要求最小プロセッサ台
数および使用上限プロセッサ台数とに基づいて、該最先
のジョブに割り当てるべきプロセッサの台数を決定する
ステップを有する請求項8記載の並列計算機の実行制御
方法。 - 【請求項12】上記ステップ(c)は、 該検出された値が、該空きプロセッサの総数と該最先に
実行要求が発行されたジョブに関して記憶された要求最
小プロセッサ台数との差以下であるか否かを判別し、 該検出された値が上記差以下であるとき、その最先のジ
ョブには、該空きプロセッサ台数と該検出された値との
差の台数のプロセッサを割り当てる請求項11記載の並
列計算機の実行制御方法。 - 【請求項13】(a)複数のプロセッサを有する並列計算
機における実行を待つ複数のジョブの各々に対して、そ
のジョブに関して指定された、そのジョブの実行に使用
すべきプロセッサの台数を表す要求プロセッサ台数を記
憶し、 (b)いくつかの空きプロセッサが発生した時点で、該複
数の実行待ちジョブのうち、最先に実行要求が発行され
たジョブ(最先のジョブ)に関して記憶された要求プロ
セッサ台数が、該空きプロセッサの総数以下か否かを判
別し、 (c)その判別ステップによる判別の結果、その最先のジ
ョブに対して記憶された要求プロセッサ台数がその空き
プロセッサの総数より小さいと判別されたときに、その
最先のジョブに対して該要求プロセッサ台数以上のプロ
セッサを割り当てて、該最先のジョブを起動し、 (d)ステップ(b)による判別の結果、その最先のジョブに
対して記憶された要求プロセッサ台数がその空きプロセ
ッサの総数より大きいと判別されたときに、実行中の一
つまたは複数のジョブの各々の終了時刻を予想し、 (e)実行中の各ジョブについての予想終了時刻に基づい
て、現在から、該最先のジョブに対して記憶された要求
最小プロセッサ台数以上の空きプロセッサが発生する時
刻までの経過時間を予想し、 (f)少なくとも該予想経過時間と、その最先のジョブの
実行要求が発行されてから現在までの累積待ち時間とに
基づいて、該最先のジョブとその後続のジョブのいずれ
を優先して起動すべきかを判別し、 (g)該最先のジョブを優先して起動すべきと判別された
ときには、該最先のジョブに対して記憶された要求プロ
セッサ台数以上の空きプロセッサが発生するのを待ち、 (h)該最先のジョブに優先していずれかの後続のジョブ
を起動すべきと判別されたときには、該最先のジョブの
後続のジョブに関して、該ステップ(b),(c)を実行する
ステップからなる並列計算機の実行制御方法。 - 【請求項14】(i)各実行待ちジョブに対して、そのジ
ョブに対して記憶された要求プロセッサ台数のプロセッ
サでそのジョブを実行するときの最大ジョブ実行時間を
表す実行要求時間を記憶するステップをさらに有し、 上記ステップ(d)は、実行中のジョブの各々に対して記
憶された実行要求時間とそのジョブの実行開始時刻とに
基づいて、そのジョブの終了時刻を予想するステップか
らなる請求項13記載の並列計算機の実行制御方法。 - 【請求項15】(i)各実行待ちジョブに対して使用上限
プロセッサ台数を記憶するステップをさらに有し、 上記ステップ(a)で各ジョブに対して記憶された該要求
プロセッサ台数は、そのジョブを実行するための要求最
小プロセッサ台数であり、 上記ステップ(c)は、該空きプロセッサ台数と上記最先
のジョブに対して記憶された、要求最小プロセッサ台数
および使用上限プロセッサ台数とに基づいて、該最先の
ジョブに割り当てるべきプロセッサの台数を決定するス
テップを有する請求項13記載の並列計算機の実行制御
方法。 - 【請求項16】(j)各実行待ちジョブに対して、そのジ
ョブに対して記憶された要求最小プロセッサ台数のプロ
セッサでそのジョブを実行するときの最大ジョブ実行時
間を表す実行要求時間を記憶するステップをさらに有
し、 上記ステップ(d)は、 実行中のジョブの各々に対して記憶された要求最小プロ
セッサ台数と、そのジョブに割り当てられたプロセッサ
台数と、そのジョブに対して記憶された実行要求時間と
に基づいて、その要求最小プロセッサ台数に代えて、そ
の割り当て台数でそのジョブを実行するときのそのジョ
ブの最大実行時間を表す修正実行要求時間を算出し、 各ジョブに対して算出された修正実行要求時間と、その
ジョブの実行開始時刻とに基づいて、そのジョブの終了
時刻を予想するステップからなる請求項15記載の並列
計算機の実行制御方法。 - 【請求項17】上記ステップ(c)は、該空きプロセッサ
台数と上記最先のジョブに対して記憶された使用上限プ
ロセッサ台数の内のいずれか小さい方の台数を該最先の
ジョブに割り当てるステップからなる請求項15記載の
並列計算機の実行制御方法。 - 【請求項18】上記ステップ(c)は、 後続の実行待ちの複数のジョブに対して記憶された使用
最小プロセッサ台数のうちの最小の値を検出し、 検出された最小の値と、該空きプロセッサ台数と上記最
先のジョブに対して記憶された、要求最小プロセッサ台
数および使用上限プロセッサ台数とに基づいて、該最先
のジョブに割り当てるべきプロセッサの台数を決定する
ステップを有する請求項15記載の並列計算機の実行制
御方法。 - 【請求項19】上記ステップ(c)は、 該検出された値が、該空きプロセッサの総数と該最先に
実行要求が発行されたジョブに関して記憶された要求最
小プロセッサ台数との差以下であるか否かを判別し、 該検出された値が上記差以下であるとき、その最先のジ
ョブには、該空きプロセッサ台数と該検出された値との
差の台数のプロセッサを割り当てる請求項18記載の並
列計算機の実行制御方法。 - 【請求項20】(a)複数のプロセッサを有する並列計算
機における実行を待つ複数のジョブの各々に対して、そ
のジョブに関して指定された、そのジョブの実行に必要
なプロセッサの最小台数を表す要求最小プロセッサの台
数と、該必要なプロセッサの上限台数を表す使用上限プ
ロセッサ台数と、その要求最小プロセッサ台数のプロセ
ッサでそのジョブを実行するときの最大ジョブ実行時間
を表す実行要求時間とを記憶し、 (b)いくつかの空きプロセッサが発生した時点で、該複
数の実行待ちジョブのうち、最先に実行要求が発行され
たジョブ(最先のジョブ)に関して記憶された要求最小
プロセッサ台数が、該空きプロセッサの総数以下か否か
を判別し、 (c)ステップ(b)による判別の結果、その最先のジョブに
対して記憶された要求最小プロセッサ台数がその空きプ
ロセッサの総数より小さいと判別されたときに、その最
先のジョブに対して該要求最小プロセッサ台数以上で、
かつ、その最先のジョブに対して記憶された使用上限プ
ロセッサ台数以下の台数のプロセッサを割り当てて、該
最先のジョブを起動し、 (d)ステップ(b)による判別の結果、その最先のジョブに
対して記憶された要求最小プロセッサ台数がその空きプ
ロセッサの総数より大きいと判別されたときには、各実
行中の一つまたは複数のジョブの各々の予想終了時刻を
予想し、 (e)実行中の各ジョブについての予想終了時刻に基づい
て、現在から、該最先のジョブに対して記憶された要求
最小プロセッサ台数以上の空きプロセッサが発生する時
刻までの経過時間を予想し、 (f)該予想経過時間と、その最先のジョブの実行要求が
発行されてから現在までの累積待ち時間と、そのジョブ
に対して記憶された要求最小プロセッサ台数および要求
実行時間とに基づいて、該最先のジョブとその後続のジ
ョブのいずれを優先して起動すべきかを判別し、 (g)該最先のジョブを優先して起動すべきと判別された
ときには、該最先のジョブに対して記憶された要求プロ
セッサ台数以上の空きプロセッサが発生するのを待ち、 (h)該最先のジョブに優先していずれかの後続のジョブ
を起動すべきと判別されたときには、該最先のジョブの
後続のジョブに関して、該ステップ(b),(c)を実行する
ステップからなる並列計算機の実行制御方法。 - 【請求項21】上記ステップ(d)は、 実行中のジョブの各々に対して記憶された要求最小プロ
セッサ台数と、そのジョブに割り当てられたプロセッサ
台数と、そのジョブに対して記憶された実行要求時間と
に基づいて、その要求最小プロセッサ台数に代えて、そ
の割り当て台数でそのジョブを実行するときのそのジョ
ブの最大実行時間を表す修正実行要求時間を算出し、 各ジョブに対して算出された修正実行要求時間と、その
ジョブの実行開始時刻とに基づいて、そのジョブの終了
時刻を予想するステップからなる請求項20記載の並列
計算機の実行制御方法。 - 【請求項22】複数のプロセッサを有する並列計算機に
おける実行を待つ複数のジョブの各々に対して、そのジ
ョブに関して指定された、そのジョブの実行に必要な要
求最小プロセッサ台数、要求プロセッサ上限台数とを記
憶し、 いくつかの空きプロセッサが発生した時点で、該複数の
実行待ちのジョブのうち、それらの空きプロセッサの総
数以下の要求最小プロセッサ台数を要求する一つのジョ
ブに、その要求最小プロセッサ台数以上で、該要求プロ
セッサ上限台数以下の台数の空きプロセッサを割り当て
て、そのジョブを起動するステップを有する並列計算機
の実行制御方法。 - 【請求項23】該割り当てを行なう空きプロセッサの台
数は、該空きプロセッサの総数と該要求プロセッサ台数
の内のいずれか小さい方である請求項22記載の並列計
算機の実行制御方法。 - 【請求項24】該複数の実行待ちジョブのうち、最先に
実行要求が発行されたジョブ(最先のジョブ)に関して
記憶された要求最小プロセッサ台数が、該空きプロセッ
サの総数以下か否かを判別し、 その判別ステップによる判別の結果、その最先のジョブ
に対して記憶された要求最小プロセッサ台数がその空き
プロセッサの総数より小さいと判別されたときに、その
最先のジョブに対して上記割り当てを行なう請求項22
記載の並列計算機の実行制御方法。 - 【請求項25】該割り当てを行なう空きプロセッサの台
数は、該空きプロセッサの総数と該要求プロセッサ台数
の内のいずれか小さい方である請求項24記載の並列計
算機の実行制御方法。 - 【請求項26】該最先のジョブの後続のいずれかのジョ
ブに関して記憶されている他の要求最小プロセッサ台数
が、該空きプロセッサの総数と該最先に実行要求が発行
されたジョブに関して記憶された要求最小プロセッサ台
数との差以下であるか否かを判別し、 上記最先のジョブへのプロセッサの割り当てステップは
割り当てにおいては、この判別結果が肯定的であると
き、その最先のジョブには、該空きプロセッサ台数と該
後続のジョブに対して記憶された該他の要求最小プロセ
ッサ台数との差の台数のプロセッサを割り当てる請求項
24記載の並列計算機の実行制御方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP28640493A JPH07141305A (ja) | 1993-11-16 | 1993-11-16 | 並列計算機の実行制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP28640493A JPH07141305A (ja) | 1993-11-16 | 1993-11-16 | 並列計算機の実行制御方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH07141305A true JPH07141305A (ja) | 1995-06-02 |
Family
ID=17703968
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP28640493A Pending JPH07141305A (ja) | 1993-11-16 | 1993-11-16 | 並列計算機の実行制御方法 |
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Country | Link |
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JP (1) | JPH07141305A (ja) |
Cited By (96)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09185532A (ja) * | 1995-12-28 | 1997-07-15 | Fujitsu Ltd | ソフトウエアの性能見積及び性能監視方法 |
JPH11272623A (ja) * | 1998-03-19 | 1999-10-08 | Fujitsu Ltd | プロセス割当て方法、静的スケジューリング装置、及び記録媒体 |
JP2001067237A (ja) * | 1999-08-25 | 2001-03-16 | Nec Corp | 計算機システム及びその処理方法 |
JP2001515242A (ja) * | 1997-09-04 | 2001-09-18 | イクエーター テクノロジーズ インコーポレイテッド | プロセッサ資源分配装置及び方法 |
JP2003058518A (ja) * | 2001-08-06 | 2003-02-28 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | ネットワークシステム、cpu資源プロバイダ、クライアント装置、処理サービスの提供方法、およびプログラム |
JP2005316997A (ja) * | 2004-04-15 | 2005-11-10 | Raytheon Co | 高性能計算システム及び高性能計算方法 |
JP2007293864A (ja) * | 2006-04-26 | 2007-11-08 | Hewlett-Packard Development Co Lp | クラスタ化コンピューティングシステムにおける互換性エンフォースメント |
JP2007533032A (ja) * | 2004-04-15 | 2007-11-15 | レイセオン カンパニー | Hpcアーキテクチャに基づいたクラスタ管理のシステム及び方法 |
JP2008033932A (ja) * | 2006-07-28 | 2008-02-14 | Hewlett-Packard Development Co Lp | Numaコンピュータシステムにおけるローカリティドメインおよびスレッドアフィニティに基づいてコードを再コンパイルするためのシステムおよび方法 |
JP2008508584A (ja) * | 2004-07-30 | 2008-03-21 | コミッサリア タ レネルジー アトミーク | タスク処理のスケジューリング方法及びこの方法を適用するための装置 |
JP2008225639A (ja) * | 2007-03-09 | 2008-09-25 | Hitachi Ltd | 低消費電力ジョブ管理方法及び計算機システム |
JP2010533924A (ja) * | 2007-07-16 | 2010-10-28 | マイクロソフト コーポレーション | リソース割り当てを拡大および縮小することによるスケジューリング |
JP2012173753A (ja) * | 2011-02-17 | 2012-09-10 | Nec Corp | ジョブスケジューリングシステム、ジョブスケジューリング方法及びプログラム |
JP2012215933A (ja) * | 2011-03-31 | 2012-11-08 | Nec Corp | ジョブ管理システム及びジョブ管理方法 |
WO2013018184A1 (ja) * | 2011-07-29 | 2013-02-07 | 富士通株式会社 | 割当方法、およびマルチコアプロセッサシステム |
JP2015049903A (ja) * | 2013-09-03 | 2015-03-16 | 富士通株式会社 | コンピューティングシステムにおいてジョブをスケジューリングする方法、システムおよびプログラム |
US9069610B2 (en) | 2010-10-13 | 2015-06-30 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Compute cluster with balanced resources |
JP2015144020A (ja) * | 2006-03-31 | 2015-08-06 | アマゾン テクノロジーズ インコーポレイテッド | 複数のコンピュータシステムによるプログラムの実行を管理するシステム |
JP2015194923A (ja) * | 2014-03-31 | 2015-11-05 | 富士通株式会社 | 並列計算機システム,ジョブ管理装置の制御プログラム,及び並列計算機システムの制御方法 |
US9418044B2 (en) | 2002-12-16 | 2016-08-16 | Sony Interactive Entertainment Inc. | Configuring selected component-processors operating environment and input/output connections based on demand |
JP2016167121A (ja) * | 2015-03-09 | 2016-09-15 | 富士通株式会社 | 並列演算装置、並列演算システム、およびジョブ制御プログラム |
US9495338B1 (en) | 2010-01-28 | 2016-11-15 | Amazon Technologies, Inc. | Content distribution network |
US9515949B2 (en) | 2008-11-17 | 2016-12-06 | Amazon Technologies, Inc. | Managing content delivery network service providers |
US9525659B1 (en) | 2012-09-04 | 2016-12-20 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing utilizing point of presence load information |
US9544394B2 (en) | 2008-03-31 | 2017-01-10 | Amazon Technologies, Inc. | Network resource identification |
JP2017016541A (ja) * | 2015-07-06 | 2017-01-19 | 富士通株式会社 | 情報処理装置、並列計算機システム、ジョブスケジュール設定プログラムおよびジョブスケジュール設定方法 |
US9571389B2 (en) | 2008-03-31 | 2017-02-14 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing based on class |
US9590946B2 (en) | 2008-11-17 | 2017-03-07 | Amazon Technologies, Inc. | Managing content delivery network service providers |
US9594600B2 (en) | 2004-04-15 | 2017-03-14 | Raytheon Company | System and method for topology-aware job scheduling and backfilling in an HPC environment |
US9608957B2 (en) | 2008-06-30 | 2017-03-28 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing using network computing components |
US9621660B2 (en) | 2008-03-31 | 2017-04-11 | Amazon Technologies, Inc. | Locality based content distribution |
US9628554B2 (en) | 2012-02-10 | 2017-04-18 | Amazon Technologies, Inc. | Dynamic content delivery |
US9712484B1 (en) | 2010-09-28 | 2017-07-18 | Amazon Technologies, Inc. | Managing request routing information utilizing client identifiers |
US9712325B2 (en) | 2009-09-04 | 2017-07-18 | Amazon Technologies, Inc. | Managing secure content in a content delivery network |
US9734472B2 (en) | 2008-11-17 | 2017-08-15 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing utilizing cost information |
US9742795B1 (en) | 2015-09-24 | 2017-08-22 | Amazon Technologies, Inc. | Mitigating network attacks |
US9774619B1 (en) | 2015-09-24 | 2017-09-26 | Amazon Technologies, Inc. | Mitigating network attacks |
US9787775B1 (en) | 2010-09-28 | 2017-10-10 | Amazon Technologies, Inc. | Point of presence management in request routing |
US9794281B1 (en) | 2015-09-24 | 2017-10-17 | Amazon Technologies, Inc. | Identifying sources of network attacks |
US9794216B2 (en) | 2010-09-28 | 2017-10-17 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing in a networked environment |
US9800539B2 (en) | 2010-09-28 | 2017-10-24 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing management based on network components |
US9819567B1 (en) | 2015-03-30 | 2017-11-14 | Amazon Technologies, Inc. | Traffic surge management for points of presence |
US9832141B1 (en) | 2015-05-13 | 2017-11-28 | Amazon Technologies, Inc. | Routing based request correlation |
US9888089B2 (en) | 2008-03-31 | 2018-02-06 | Amazon Technologies, Inc. | Client side cache management |
US9887932B1 (en) | 2015-03-30 | 2018-02-06 | Amazon Technologies, Inc. | Traffic surge management for points of presence |
US9887931B1 (en) | 2015-03-30 | 2018-02-06 | Amazon Technologies, Inc. | Traffic surge management for points of presence |
US9893957B2 (en) | 2009-10-02 | 2018-02-13 | Amazon Technologies, Inc. | Forward-based resource delivery network management techniques |
US9912740B2 (en) | 2008-06-30 | 2018-03-06 | Amazon Technologies, Inc. | Latency measurement in resource requests |
US9930131B2 (en) | 2010-11-22 | 2018-03-27 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing processing |
US9954934B2 (en) | 2008-03-31 | 2018-04-24 | Amazon Technologies, Inc. | Content delivery reconciliation |
US9985927B2 (en) | 2008-11-17 | 2018-05-29 | Amazon Technologies, Inc. | Managing content delivery network service providers by a content broker |
US9992303B2 (en) | 2007-06-29 | 2018-06-05 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing utilizing client location information |
US9992086B1 (en) | 2016-08-23 | 2018-06-05 | Amazon Technologies, Inc. | External health checking of virtual private cloud network environments |
US10015241B2 (en) | 2012-09-20 | 2018-07-03 | Amazon Technologies, Inc. | Automated profiling of resource usage |
US10015237B2 (en) | 2010-09-28 | 2018-07-03 | Amazon Technologies, Inc. | Point of presence management in request routing |
US10021179B1 (en) | 2012-02-21 | 2018-07-10 | Amazon Technologies, Inc. | Local resource delivery network |
US10027582B2 (en) | 2007-06-29 | 2018-07-17 | Amazon Technologies, Inc. | Updating routing information based on client location |
US10033691B1 (en) | 2016-08-24 | 2018-07-24 | Amazon Technologies, Inc. | Adaptive resolution of domain name requests in virtual private cloud network environments |
US10033627B1 (en) | 2014-12-18 | 2018-07-24 | Amazon Technologies, Inc. | Routing mode and point-of-presence selection service |
US10049051B1 (en) | 2015-12-11 | 2018-08-14 | Amazon Technologies, Inc. | Reserved cache space in content delivery networks |
US10075551B1 (en) | 2016-06-06 | 2018-09-11 | Amazon Technologies, Inc. | Request management for hierarchical cache |
US10079742B1 (en) | 2010-09-28 | 2018-09-18 | Amazon Technologies, Inc. | Latency measurement in resource requests |
US10091096B1 (en) | 2014-12-18 | 2018-10-02 | Amazon Technologies, Inc. | Routing mode and point-of-presence selection service |
US10097448B1 (en) | 2014-12-18 | 2018-10-09 | Amazon Technologies, Inc. | Routing mode and point-of-presence selection service |
US10097566B1 (en) | 2015-07-31 | 2018-10-09 | Amazon Technologies, Inc. | Identifying targets of network attacks |
US10110694B1 (en) | 2016-06-29 | 2018-10-23 | Amazon Technologies, Inc. | Adaptive transfer rate for retrieving content from a server |
US10157135B2 (en) | 2008-03-31 | 2018-12-18 | Amazon Technologies, Inc. | Cache optimization |
US10162753B2 (en) | 2009-06-16 | 2018-12-25 | Amazon Technologies, Inc. | Managing resources using resource expiration data |
US10205698B1 (en) | 2012-12-19 | 2019-02-12 | Amazon Technologies, Inc. | Source-dependent address resolution |
US10225322B2 (en) | 2010-09-28 | 2019-03-05 | Amazon Technologies, Inc. | Point of presence management in request routing |
US10225326B1 (en) | 2015-03-23 | 2019-03-05 | Amazon Technologies, Inc. | Point of presence based data uploading |
US10225362B2 (en) | 2012-06-11 | 2019-03-05 | Amazon Technologies, Inc. | Processing DNS queries to identify pre-processing information |
US10230819B2 (en) | 2009-03-27 | 2019-03-12 | Amazon Technologies, Inc. | Translation of resource identifiers using popularity information upon client request |
US10257307B1 (en) | 2015-12-11 | 2019-04-09 | Amazon Technologies, Inc. | Reserved cache space in content delivery networks |
US10264062B2 (en) | 2009-03-27 | 2019-04-16 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing using a popularity identifier to identify a cache component |
US10270878B1 (en) | 2015-11-10 | 2019-04-23 | Amazon Technologies, Inc. | Routing for origin-facing points of presence |
US10348639B2 (en) | 2015-12-18 | 2019-07-09 | Amazon Technologies, Inc. | Use of virtual endpoints to improve data transmission rates |
US10372499B1 (en) | 2016-12-27 | 2019-08-06 | Amazon Technologies, Inc. | Efficient region selection system for executing request-driven code |
US10374955B2 (en) | 2013-06-04 | 2019-08-06 | Amazon Technologies, Inc. | Managing network computing components utilizing request routing |
US10447648B2 (en) | 2017-06-19 | 2019-10-15 | Amazon Technologies, Inc. | Assignment of a POP to a DNS resolver based on volume of communications over a link between client devices and the POP |
US10469513B2 (en) | 2016-10-05 | 2019-11-05 | Amazon Technologies, Inc. | Encrypted network addresses |
US10491534B2 (en) | 2009-03-27 | 2019-11-26 | Amazon Technologies, Inc. | Managing resources and entries in tracking information in resource cache components |
US10503613B1 (en) | 2017-04-21 | 2019-12-10 | Amazon Technologies, Inc. | Efficient serving of resources during server unavailability |
US10554748B2 (en) | 2008-03-31 | 2020-02-04 | Amazon Technologies, Inc. | Content management |
US10592578B1 (en) | 2018-03-07 | 2020-03-17 | Amazon Technologies, Inc. | Predictive content push-enabled content delivery network |
US10601767B2 (en) | 2009-03-27 | 2020-03-24 | Amazon Technologies, Inc. | DNS query processing based on application information |
US10623408B1 (en) | 2012-04-02 | 2020-04-14 | Amazon Technologies, Inc. | Context sensitive object management |
US10831549B1 (en) | 2016-12-27 | 2020-11-10 | Amazon Technologies, Inc. | Multi-region request-driven code execution system |
US10862852B1 (en) | 2018-11-16 | 2020-12-08 | Amazon Technologies, Inc. | Resolution of domain name requests in heterogeneous network environments |
US10938884B1 (en) | 2017-01-30 | 2021-03-02 | Amazon Technologies, Inc. | Origin server cloaking using virtual private cloud network environments |
US10958501B1 (en) | 2010-09-28 | 2021-03-23 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing information based on client IP groupings |
US11025747B1 (en) | 2018-12-12 | 2021-06-01 | Amazon Technologies, Inc. | Content request pattern-based routing system |
US11075987B1 (en) | 2017-06-12 | 2021-07-27 | Amazon Technologies, Inc. | Load estimating content delivery network |
CN113778015A (zh) * | 2021-07-22 | 2021-12-10 | 电子科技大学成都学院 | 智能加工系统的动态调度的方法 |
US11290418B2 (en) | 2017-09-25 | 2022-03-29 | Amazon Technologies, Inc. | Hybrid content request routing system |
US11604667B2 (en) | 2011-04-27 | 2023-03-14 | Amazon Technologies, Inc. | Optimized deployment based upon customer locality |
-
1993
- 1993-11-16 JP JP28640493A patent/JPH07141305A/ja active Pending
Cited By (172)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH09185532A (ja) * | 1995-12-28 | 1997-07-15 | Fujitsu Ltd | ソフトウエアの性能見積及び性能監視方法 |
JP2001515242A (ja) * | 1997-09-04 | 2001-09-18 | イクエーター テクノロジーズ インコーポレイテッド | プロセッサ資源分配装置及び方法 |
JPH11272623A (ja) * | 1998-03-19 | 1999-10-08 | Fujitsu Ltd | プロセス割当て方法、静的スケジューリング装置、及び記録媒体 |
JP2001067237A (ja) * | 1999-08-25 | 2001-03-16 | Nec Corp | 計算機システム及びその処理方法 |
US7454754B2 (en) | 2001-08-06 | 2008-11-18 | International Business Machines Corporation | System for providing resources based on licensing contract with user by correcting the error between estimated execution time from the history of job execution |
JP2003058518A (ja) * | 2001-08-06 | 2003-02-28 | Internatl Business Mach Corp <Ibm> | ネットワークシステム、cpu資源プロバイダ、クライアント装置、処理サービスの提供方法、およびプログラム |
US8689229B2 (en) | 2001-08-06 | 2014-04-01 | International Business Machines Corporation | Providing computational resources to applications based on accuracy of estimated execution times provided with the request for application execution |
US8245237B2 (en) | 2001-08-06 | 2012-08-14 | International Business Machines Corporation | Providing resources to a job comparing estimated execution time on currently available nodes and estimated execution time on nodes available after completion of a currently executing job |
US9418044B2 (en) | 2002-12-16 | 2016-08-16 | Sony Interactive Entertainment Inc. | Configuring selected component-processors operating environment and input/output connections based on demand |
JP4833965B2 (ja) * | 2004-04-15 | 2011-12-07 | レイセオン カンパニー | Hpcアーキテクチャに基づいたクラスタ管理のシステム及び方法 |
US9928114B2 (en) | 2004-04-15 | 2018-03-27 | Raytheon Company | System and method for topology-aware job scheduling and backfilling in an HPC environment |
JP2005316997A (ja) * | 2004-04-15 | 2005-11-10 | Raytheon Co | 高性能計算システム及び高性能計算方法 |
US9594600B2 (en) | 2004-04-15 | 2017-03-14 | Raytheon Company | System and method for topology-aware job scheduling and backfilling in an HPC environment |
US10621009B2 (en) | 2004-04-15 | 2020-04-14 | Raytheon Company | System and method for topology-aware job scheduling and backfilling in an HPC environment |
US11093298B2 (en) | 2004-04-15 | 2021-08-17 | Raytheon Company | System and method for topology-aware job scheduling and backfilling in an HPC environment |
JP2007533032A (ja) * | 2004-04-15 | 2007-11-15 | レイセオン カンパニー | Hpcアーキテクチャに基づいたクラスタ管理のシステム及び方法 |
US9904583B2 (en) | 2004-04-15 | 2018-02-27 | Raytheon Company | System and method for topology-aware job scheduling and backfilling in an HPC environment |
JP2012181852A (ja) * | 2004-07-30 | 2012-09-20 | Commissariat A L'energie Atomique & Aux Energies Alternatives | タスク処理のスケジューリング方法及びこの方法を適用するための装置 |
JP2008508584A (ja) * | 2004-07-30 | 2008-03-21 | コミッサリア タ レネルジー アトミーク | タスク処理のスケジューリング方法及びこの方法を適用するための装置 |
JP2015144020A (ja) * | 2006-03-31 | 2015-08-06 | アマゾン テクノロジーズ インコーポレイテッド | 複数のコンピュータシステムによるプログラムの実行を管理するシステム |
US8370416B2 (en) | 2006-04-26 | 2013-02-05 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Compatibility enforcement in clustered computing systems |
JP2007293864A (ja) * | 2006-04-26 | 2007-11-08 | Hewlett-Packard Development Co Lp | クラスタ化コンピューティングシステムにおける互換性エンフォースメント |
US8453132B2 (en) | 2006-07-28 | 2013-05-28 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | System and method for recompiling code based on locality domain and thread affinity in NUMA computer systems |
JP2008033932A (ja) * | 2006-07-28 | 2008-02-14 | Hewlett-Packard Development Co Lp | Numaコンピュータシステムにおけるローカリティドメインおよびスレッドアフィニティに基づいてコードを再コンパイルするためのシステムおよび方法 |
JP2008225639A (ja) * | 2007-03-09 | 2008-09-25 | Hitachi Ltd | 低消費電力ジョブ管理方法及び計算機システム |
US7958508B2 (en) | 2007-03-09 | 2011-06-07 | Hitachi, Ltd. | Method of power-aware job management and computer system |
US9992303B2 (en) | 2007-06-29 | 2018-06-05 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing utilizing client location information |
US10027582B2 (en) | 2007-06-29 | 2018-07-17 | Amazon Technologies, Inc. | Updating routing information based on client location |
JP2010533924A (ja) * | 2007-07-16 | 2010-10-28 | マイクロソフト コーポレーション | リソース割り当てを拡大および縮小することによるスケジューリング |
US9544394B2 (en) | 2008-03-31 | 2017-01-10 | Amazon Technologies, Inc. | Network resource identification |
US11194719B2 (en) | 2008-03-31 | 2021-12-07 | Amazon Technologies, Inc. | Cache optimization |
US11909639B2 (en) | 2008-03-31 | 2024-02-20 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing based on class |
US10771552B2 (en) | 2008-03-31 | 2020-09-08 | Amazon Technologies, Inc. | Content management |
US9954934B2 (en) | 2008-03-31 | 2018-04-24 | Amazon Technologies, Inc. | Content delivery reconciliation |
US11451472B2 (en) | 2008-03-31 | 2022-09-20 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing based on class |
US9571389B2 (en) | 2008-03-31 | 2017-02-14 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing based on class |
US9894168B2 (en) | 2008-03-31 | 2018-02-13 | Amazon Technologies, Inc. | Locality based content distribution |
US10645149B2 (en) | 2008-03-31 | 2020-05-05 | Amazon Technologies, Inc. | Content delivery reconciliation |
US10511567B2 (en) | 2008-03-31 | 2019-12-17 | Amazon Technologies, Inc. | Network resource identification |
US10797995B2 (en) | 2008-03-31 | 2020-10-06 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing based on class |
US9621660B2 (en) | 2008-03-31 | 2017-04-11 | Amazon Technologies, Inc. | Locality based content distribution |
US11245770B2 (en) | 2008-03-31 | 2022-02-08 | Amazon Technologies, Inc. | Locality based content distribution |
US10158729B2 (en) | 2008-03-31 | 2018-12-18 | Amazon Technologies, Inc. | Locality based content distribution |
US10157135B2 (en) | 2008-03-31 | 2018-12-18 | Amazon Technologies, Inc. | Cache optimization |
US9888089B2 (en) | 2008-03-31 | 2018-02-06 | Amazon Technologies, Inc. | Client side cache management |
US10554748B2 (en) | 2008-03-31 | 2020-02-04 | Amazon Technologies, Inc. | Content management |
US10530874B2 (en) | 2008-03-31 | 2020-01-07 | Amazon Technologies, Inc. | Locality based content distribution |
US9887915B2 (en) | 2008-03-31 | 2018-02-06 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing based on class |
US10305797B2 (en) | 2008-03-31 | 2019-05-28 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing based on class |
US9608957B2 (en) | 2008-06-30 | 2017-03-28 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing using network computing components |
US9912740B2 (en) | 2008-06-30 | 2018-03-06 | Amazon Technologies, Inc. | Latency measurement in resource requests |
US10116584B2 (en) | 2008-11-17 | 2018-10-30 | Amazon Technologies, Inc. | Managing content delivery network service providers |
US10742550B2 (en) | 2008-11-17 | 2020-08-11 | Amazon Technologies, Inc. | Updating routing information based on client location |
US9515949B2 (en) | 2008-11-17 | 2016-12-06 | Amazon Technologies, Inc. | Managing content delivery network service providers |
US9787599B2 (en) | 2008-11-17 | 2017-10-10 | Amazon Technologies, Inc. | Managing content delivery network service providers |
US9734472B2 (en) | 2008-11-17 | 2017-08-15 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing utilizing cost information |
US11283715B2 (en) | 2008-11-17 | 2022-03-22 | Amazon Technologies, Inc. | Updating routing information based on client location |
US9985927B2 (en) | 2008-11-17 | 2018-05-29 | Amazon Technologies, Inc. | Managing content delivery network service providers by a content broker |
US11115500B2 (en) | 2008-11-17 | 2021-09-07 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing utilizing client location information |
US9590946B2 (en) | 2008-11-17 | 2017-03-07 | Amazon Technologies, Inc. | Managing content delivery network service providers |
US11811657B2 (en) | 2008-11-17 | 2023-11-07 | Amazon Technologies, Inc. | Updating routing information based on client location |
US10523783B2 (en) | 2008-11-17 | 2019-12-31 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing utilizing client location information |
US10491534B2 (en) | 2009-03-27 | 2019-11-26 | Amazon Technologies, Inc. | Managing resources and entries in tracking information in resource cache components |
US10601767B2 (en) | 2009-03-27 | 2020-03-24 | Amazon Technologies, Inc. | DNS query processing based on application information |
US10574787B2 (en) | 2009-03-27 | 2020-02-25 | Amazon Technologies, Inc. | Translation of resource identifiers using popularity information upon client request |
US10264062B2 (en) | 2009-03-27 | 2019-04-16 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing using a popularity identifier to identify a cache component |
US10230819B2 (en) | 2009-03-27 | 2019-03-12 | Amazon Technologies, Inc. | Translation of resource identifiers using popularity information upon client request |
US10162753B2 (en) | 2009-06-16 | 2018-12-25 | Amazon Technologies, Inc. | Managing resources using resource expiration data |
US10521348B2 (en) | 2009-06-16 | 2019-12-31 | Amazon Technologies, Inc. | Managing resources using resource expiration data |
US10783077B2 (en) | 2009-06-16 | 2020-09-22 | Amazon Technologies, Inc. | Managing resources using resource expiration data |
US9712325B2 (en) | 2009-09-04 | 2017-07-18 | Amazon Technologies, Inc. | Managing secure content in a content delivery network |
US10135620B2 (en) | 2009-09-04 | 2018-11-20 | Amazon Technologis, Inc. | Managing secure content in a content delivery network |
US10785037B2 (en) | 2009-09-04 | 2020-09-22 | Amazon Technologies, Inc. | Managing secure content in a content delivery network |
US10218584B2 (en) | 2009-10-02 | 2019-02-26 | Amazon Technologies, Inc. | Forward-based resource delivery network management techniques |
US9893957B2 (en) | 2009-10-02 | 2018-02-13 | Amazon Technologies, Inc. | Forward-based resource delivery network management techniques |
US9495338B1 (en) | 2010-01-28 | 2016-11-15 | Amazon Technologies, Inc. | Content distribution network |
US11205037B2 (en) | 2010-01-28 | 2021-12-21 | Amazon Technologies, Inc. | Content distribution network |
US10506029B2 (en) | 2010-01-28 | 2019-12-10 | Amazon Technologies, Inc. | Content distribution network |
US10931738B2 (en) | 2010-09-28 | 2021-02-23 | Amazon Technologies, Inc. | Point of presence management in request routing |
US10958501B1 (en) | 2010-09-28 | 2021-03-23 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing information based on client IP groupings |
US10225322B2 (en) | 2010-09-28 | 2019-03-05 | Amazon Technologies, Inc. | Point of presence management in request routing |
US10079742B1 (en) | 2010-09-28 | 2018-09-18 | Amazon Technologies, Inc. | Latency measurement in resource requests |
US9794216B2 (en) | 2010-09-28 | 2017-10-17 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing in a networked environment |
US9787775B1 (en) | 2010-09-28 | 2017-10-10 | Amazon Technologies, Inc. | Point of presence management in request routing |
US10778554B2 (en) | 2010-09-28 | 2020-09-15 | Amazon Technologies, Inc. | Latency measurement in resource requests |
US10097398B1 (en) | 2010-09-28 | 2018-10-09 | Amazon Technologies, Inc. | Point of presence management in request routing |
US11108729B2 (en) | 2010-09-28 | 2021-08-31 | Amazon Technologies, Inc. | Managing request routing information utilizing client identifiers |
US9800539B2 (en) | 2010-09-28 | 2017-10-24 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing management based on network components |
US11336712B2 (en) | 2010-09-28 | 2022-05-17 | Amazon Technologies, Inc. | Point of presence management in request routing |
US9712484B1 (en) | 2010-09-28 | 2017-07-18 | Amazon Technologies, Inc. | Managing request routing information utilizing client identifiers |
US10015237B2 (en) | 2010-09-28 | 2018-07-03 | Amazon Technologies, Inc. | Point of presence management in request routing |
US9069610B2 (en) | 2010-10-13 | 2015-06-30 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Compute cluster with balanced resources |
US9930131B2 (en) | 2010-11-22 | 2018-03-27 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing processing |
US10200492B2 (en) | 2010-11-22 | 2019-02-05 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing processing |
US10951725B2 (en) | 2010-11-22 | 2021-03-16 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing processing |
JP2012173753A (ja) * | 2011-02-17 | 2012-09-10 | Nec Corp | ジョブスケジューリングシステム、ジョブスケジューリング方法及びプログラム |
JP2012215933A (ja) * | 2011-03-31 | 2012-11-08 | Nec Corp | ジョブ管理システム及びジョブ管理方法 |
US11604667B2 (en) | 2011-04-27 | 2023-03-14 | Amazon Technologies, Inc. | Optimized deployment based upon customer locality |
WO2013018184A1 (ja) * | 2011-07-29 | 2013-02-07 | 富士通株式会社 | 割当方法、およびマルチコアプロセッサシステム |
US9189279B2 (en) | 2011-07-29 | 2015-11-17 | Fujitsu Limited | Assignment method and multi-core processor system |
US9628554B2 (en) | 2012-02-10 | 2017-04-18 | Amazon Technologies, Inc. | Dynamic content delivery |
US10021179B1 (en) | 2012-02-21 | 2018-07-10 | Amazon Technologies, Inc. | Local resource delivery network |
US10623408B1 (en) | 2012-04-02 | 2020-04-14 | Amazon Technologies, Inc. | Context sensitive object management |
US10225362B2 (en) | 2012-06-11 | 2019-03-05 | Amazon Technologies, Inc. | Processing DNS queries to identify pre-processing information |
US12273428B2 (en) | 2012-06-11 | 2025-04-08 | Amazon Technologies, Inc. | Processing DNS queries to identify pre-processing information |
US11729294B2 (en) | 2012-06-11 | 2023-08-15 | Amazon Technologies, Inc. | Processing DNS queries to identify pre-processing information |
US11303717B2 (en) | 2012-06-11 | 2022-04-12 | Amazon Technologies, Inc. | Processing DNS queries to identify pre-processing information |
US9525659B1 (en) | 2012-09-04 | 2016-12-20 | Amazon Technologies, Inc. | Request routing utilizing point of presence load information |
US10542079B2 (en) | 2012-09-20 | 2020-01-21 | Amazon Technologies, Inc. | Automated profiling of resource usage |
US10015241B2 (en) | 2012-09-20 | 2018-07-03 | Amazon Technologies, Inc. | Automated profiling of resource usage |
US10205698B1 (en) | 2012-12-19 | 2019-02-12 | Amazon Technologies, Inc. | Source-dependent address resolution |
US10645056B2 (en) | 2012-12-19 | 2020-05-05 | Amazon Technologies, Inc. | Source-dependent address resolution |
US10374955B2 (en) | 2013-06-04 | 2019-08-06 | Amazon Technologies, Inc. | Managing network computing components utilizing request routing |
JP2015049903A (ja) * | 2013-09-03 | 2015-03-16 | 富士通株式会社 | コンピューティングシステムにおいてジョブをスケジューリングする方法、システムおよびプログラム |
US9588818B2 (en) | 2014-03-31 | 2017-03-07 | Fujitsu Limited | Parallel computer system and method for allocating jobs to calculation nodes |
JP2015194923A (ja) * | 2014-03-31 | 2015-11-05 | 富士通株式会社 | 並列計算機システム,ジョブ管理装置の制御プログラム,及び並列計算機システムの制御方法 |
US10033627B1 (en) | 2014-12-18 | 2018-07-24 | Amazon Technologies, Inc. | Routing mode and point-of-presence selection service |
US11863417B2 (en) | 2014-12-18 | 2024-01-02 | Amazon Technologies, Inc. | Routing mode and point-of-presence selection service |
US10091096B1 (en) | 2014-12-18 | 2018-10-02 | Amazon Technologies, Inc. | Routing mode and point-of-presence selection service |
US12309048B2 (en) | 2014-12-18 | 2025-05-20 | Amazon Technologies, Inc. | Routing mode and point-of-presence selection service |
US10728133B2 (en) | 2014-12-18 | 2020-07-28 | Amazon Technologies, Inc. | Routing mode and point-of-presence selection service |
US10097448B1 (en) | 2014-12-18 | 2018-10-09 | Amazon Technologies, Inc. | Routing mode and point-of-presence selection service |
US11381487B2 (en) | 2014-12-18 | 2022-07-05 | Amazon Technologies, Inc. | Routing mode and point-of-presence selection service |
JP2016167121A (ja) * | 2015-03-09 | 2016-09-15 | 富士通株式会社 | 並列演算装置、並列演算システム、およびジョブ制御プログラム |
US10225326B1 (en) | 2015-03-23 | 2019-03-05 | Amazon Technologies, Inc. | Point of presence based data uploading |
US11297140B2 (en) | 2015-03-23 | 2022-04-05 | Amazon Technologies, Inc. | Point of presence based data uploading |
US10469355B2 (en) | 2015-03-30 | 2019-11-05 | Amazon Technologies, Inc. | Traffic surge management for points of presence |
US9819567B1 (en) | 2015-03-30 | 2017-11-14 | Amazon Technologies, Inc. | Traffic surge management for points of presence |
US9887931B1 (en) | 2015-03-30 | 2018-02-06 | Amazon Technologies, Inc. | Traffic surge management for points of presence |
US9887932B1 (en) | 2015-03-30 | 2018-02-06 | Amazon Technologies, Inc. | Traffic surge management for points of presence |
US10180993B2 (en) | 2015-05-13 | 2019-01-15 | Amazon Technologies, Inc. | Routing based request correlation |
US10691752B2 (en) | 2015-05-13 | 2020-06-23 | Amazon Technologies, Inc. | Routing based request correlation |
US9832141B1 (en) | 2015-05-13 | 2017-11-28 | Amazon Technologies, Inc. | Routing based request correlation |
US11461402B2 (en) | 2015-05-13 | 2022-10-04 | Amazon Technologies, Inc. | Routing based request correlation |
JP2017016541A (ja) * | 2015-07-06 | 2017-01-19 | 富士通株式会社 | 情報処理装置、並列計算機システム、ジョブスケジュール設定プログラムおよびジョブスケジュール設定方法 |
US10097566B1 (en) | 2015-07-31 | 2018-10-09 | Amazon Technologies, Inc. | Identifying targets of network attacks |
US9794281B1 (en) | 2015-09-24 | 2017-10-17 | Amazon Technologies, Inc. | Identifying sources of network attacks |
US10200402B2 (en) | 2015-09-24 | 2019-02-05 | Amazon Technologies, Inc. | Mitigating network attacks |
US9774619B1 (en) | 2015-09-24 | 2017-09-26 | Amazon Technologies, Inc. | Mitigating network attacks |
US9742795B1 (en) | 2015-09-24 | 2017-08-22 | Amazon Technologies, Inc. | Mitigating network attacks |
US11134134B2 (en) | 2015-11-10 | 2021-09-28 | Amazon Technologies, Inc. | Routing for origin-facing points of presence |
US10270878B1 (en) | 2015-11-10 | 2019-04-23 | Amazon Technologies, Inc. | Routing for origin-facing points of presence |
US10257307B1 (en) | 2015-12-11 | 2019-04-09 | Amazon Technologies, Inc. | Reserved cache space in content delivery networks |
US10049051B1 (en) | 2015-12-11 | 2018-08-14 | Amazon Technologies, Inc. | Reserved cache space in content delivery networks |
US10348639B2 (en) | 2015-12-18 | 2019-07-09 | Amazon Technologies, Inc. | Use of virtual endpoints to improve data transmission rates |
US10666756B2 (en) | 2016-06-06 | 2020-05-26 | Amazon Technologies, Inc. | Request management for hierarchical cache |
US10075551B1 (en) | 2016-06-06 | 2018-09-11 | Amazon Technologies, Inc. | Request management for hierarchical cache |
US11463550B2 (en) | 2016-06-06 | 2022-10-04 | Amazon Technologies, Inc. | Request management for hierarchical cache |
US11457088B2 (en) | 2016-06-29 | 2022-09-27 | Amazon Technologies, Inc. | Adaptive transfer rate for retrieving content from a server |
US10110694B1 (en) | 2016-06-29 | 2018-10-23 | Amazon Technologies, Inc. | Adaptive transfer rate for retrieving content from a server |
US9992086B1 (en) | 2016-08-23 | 2018-06-05 | Amazon Technologies, Inc. | External health checking of virtual private cloud network environments |
US10516590B2 (en) | 2016-08-23 | 2019-12-24 | Amazon Technologies, Inc. | External health checking of virtual private cloud network environments |
US10469442B2 (en) | 2016-08-24 | 2019-11-05 | Amazon Technologies, Inc. | Adaptive resolution of domain name requests in virtual private cloud network environments |
US10033691B1 (en) | 2016-08-24 | 2018-07-24 | Amazon Technologies, Inc. | Adaptive resolution of domain name requests in virtual private cloud network environments |
US11330008B2 (en) | 2016-10-05 | 2022-05-10 | Amazon Technologies, Inc. | Network addresses with encoded DNS-level information |
US10505961B2 (en) | 2016-10-05 | 2019-12-10 | Amazon Technologies, Inc. | Digitally signed network address |
US10616250B2 (en) | 2016-10-05 | 2020-04-07 | Amazon Technologies, Inc. | Network addresses with encoded DNS-level information |
US10469513B2 (en) | 2016-10-05 | 2019-11-05 | Amazon Technologies, Inc. | Encrypted network addresses |
US11762703B2 (en) | 2016-12-27 | 2023-09-19 | Amazon Technologies, Inc. | Multi-region request-driven code execution system |
US10831549B1 (en) | 2016-12-27 | 2020-11-10 | Amazon Technologies, Inc. | Multi-region request-driven code execution system |
US10372499B1 (en) | 2016-12-27 | 2019-08-06 | Amazon Technologies, Inc. | Efficient region selection system for executing request-driven code |
US10938884B1 (en) | 2017-01-30 | 2021-03-02 | Amazon Technologies, Inc. | Origin server cloaking using virtual private cloud network environments |
US12052310B2 (en) | 2017-01-30 | 2024-07-30 | Amazon Technologies, Inc. | Origin server cloaking using virtual private cloud network environments |
US10503613B1 (en) | 2017-04-21 | 2019-12-10 | Amazon Technologies, Inc. | Efficient serving of resources during server unavailability |
US11075987B1 (en) | 2017-06-12 | 2021-07-27 | Amazon Technologies, Inc. | Load estimating content delivery network |
US10447648B2 (en) | 2017-06-19 | 2019-10-15 | Amazon Technologies, Inc. | Assignment of a POP to a DNS resolver based on volume of communications over a link between client devices and the POP |
US11290418B2 (en) | 2017-09-25 | 2022-03-29 | Amazon Technologies, Inc. | Hybrid content request routing system |
US10592578B1 (en) | 2018-03-07 | 2020-03-17 | Amazon Technologies, Inc. | Predictive content push-enabled content delivery network |
US10862852B1 (en) | 2018-11-16 | 2020-12-08 | Amazon Technologies, Inc. | Resolution of domain name requests in heterogeneous network environments |
US11362986B2 (en) | 2018-11-16 | 2022-06-14 | Amazon Technologies, Inc. | Resolution of domain name requests in heterogeneous network environments |
US11025747B1 (en) | 2018-12-12 | 2021-06-01 | Amazon Technologies, Inc. | Content request pattern-based routing system |
CN113778015A (zh) * | 2021-07-22 | 2021-12-10 | 电子科技大学成都学院 | 智能加工系统的动态调度的方法 |
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