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Data partitioning with a realistic performance model of networks of heterogeneous computers with task size limits

机译:具有任务大小限制的异构计算机网络现实性能模型的数据划分

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摘要

The paper presents a performance model that can be used to optimally schedule arbitrary tasks on a network of heterogeneous computers when there is an upper bound on the size of the task that can be solved by each computer. We formulate a problem of partitioning of an n-element set over p heterogeneous processors using this advanced performance model and give its efficient solution of the complexity O(p/sup 3/ /spl times/ log/sub 2/ n).
机译:本文提出了一种性能模型,可用于最佳地对异构计算机网络上的任意任务进行时间,当每个计算机可以解决的任务大小的上限时。我们使用这种高级性能模型制定了对P异构处理器的N个元素分区的问题,并提供了复杂性O的有效解决方案(P / SUP 3 / / SPL时间/ log / sub 2 / n)。

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