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RSS订阅原创 【论文总结】Efficient coflow scheduling with Varys
[SIGCOMM '14]Efficient coflow scheduling with Varys@inproceedings{chowdhury2014efficient, title={Efficient coflow scheduling with varys}, author={Chowdhury, Mosharaf and Zhong, Yuan and Stoica, Ion}, booktitle={Proceedings of the 2014 ACM conf..
2020-06-27 22:03:00
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原创 【论文整理】Function Flow
Serverless execution of scientific workflows: Experiments with hyperflow, aws lambda and google cloud functionsServerless execution of scientific workflowsComparison of faas orchestration systemsGPU enabled serverless computing framework
2020-06-25 09:49:33
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原创 以DAG为形式的工作任务
Apache TEZFlumeJava: easy, efficient data-parallel pipelinesDryad: distributed data-parallel programs from sequential building blocks
2020-06-14 00:01:21
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原创 【论文整理】公平资源分配
a “fair” resource allocation strategy：5，9，10，23，专注于设计“公平”的资源分配策略。3，只需将QoS违规的总数最小化就足以满足SLA。但是没有考虑任务的重要程度。9，证明采用公平的模式不能总是在系统中提供适当的满意度。 还表明，在公平的资源分配策略中，只要系统中运行的几乎每个操作都经历相似的性能下降级别（甚至是严重的性能下降），就可以认为情况良好。15，16，提出a similar metric。threshold-based rules：
2020-05-29 21:16:25
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原创 【Resource Management】论文整理
Serverless论文总结（二）【Resource Management】Resource Management with Deep Reinforcement LearningLearning scheduling algorithms for data processing clustersOnline machine learning for cloud resource pr...
2020-05-26 16:24:43
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原创 【论文总结】Challenges for Scheduling Scientific Workflows on Cloud Functions
SDBWS解决的问题FaaS上科学工作流调度问题采用的方法Serverless Deadline-Budget Workflow Scheduling (SDBWS)。本算法是静态调度算法，能够在满足任务执行的ddl基础上尽可能减小开销。该算法首先依据任务在所有不同资源上执行时间的平均值对任务进行升序排序，然后根据这个排序以及用户期望的整个工作流的ddl以及任务之间的依赖关系(DAG)为工作流中的每一个任务设置sub-ddl。之后，对于目前的一个还没有被调度的任务，我们计算给该任务分配不同资
2020-05-24 20:00:59
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原创 配置Mac下LaTeX环境
一、安装MacTeXwww.tug.org/mactex可以用迅雷下载，会快不少。二、安装VScode三、配置VScode在左边Extension搜索Latex Workshop，安装。
2020-05-12 14:43:29
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原创 Docker 19.03 官方文档
安装 Docker# 可选 卸载旧版本sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc# 使用仓库安装Dockersudo apt-get updatesudo apt-get install \ apt-transport-https \ ca-certificates \ ...
2020-04-28 23:02:08
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原创 【ASPLOS '19】Hop: Heterogeneity-aware Decentralized Training
[ASPLOS '19]Hop: Heterogeneity-aware Decentralized Training最近的工作表明，在机器学习的环境中，分散式算法可以提供优于集中式算法的性能。这两种方法的主要区别在于它们独特的通信模式，这两种方法都易于在异构环境中降低性能。尽管已经做出了巨大努力来支持针对异构性的集中式算法，但是关于该问题的分散式算法却鲜有研究。本文提出了Hop，这是第一个...
2020-04-22 09:30:01
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原创 【Serverless Computing】论文整理
Serverless论文总结【QoE】E2E: embracing user heterogeneity to improve quality of experience on the web
2020-04-15 13:25:54
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原创 【Serverless】论文整理
Beyond Load Balancing: Package-Aware Scheduling for Serverless PlatformsEMARS: Efficient Management and Allocation of Resources in ServerlessComparison of FaaS Orchestration SystemsDynamic Alloc...
2020-04-15 13:23:04
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原创 【ML Job Scheduling】相关工作
以上出自：Deep learning-based job placement in distributed machine learning clustersDorm [33]是用于调度ML作业的利用率公平性优化器。Towards Distributed Machine Learning in Shared Clusters: A Dynamically-Partitioned Appro...
2020-04-12 21:33:17
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原创 【论文总结】[ATC '18] SAND:A high-performance serverless computing platform
SAND:A high-performance serverless computing platform这篇文章主要，介绍了一种高性能
2020-04-06 17:04:51
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原创 将远程服务器上面的目录，映射在Mac电脑上
1.安装homebrew2.使用brew安装osxfusebrew cask install osxfuse3.安装sshfsbrew install sshfs4.需要重启Mac电脑5.在Mac终端输入命令sshfs -C -o reconnect wzj@192.168.1.122:/home/wzj/ /Users/wen/Desktop/GPU-work...
2019-06-05 13:22:11
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原创 在GPU工作站/服务器上运行代码及常用操作
服务器连接本人所在的实验室服务器是安装了Ubuntu系统的台式机首先，服务器是支持ssh远程连接的。在你的PC上，打开命令行，即可输入指令连接。（windows平台可以使用Xshell）输入命令：ssh UserName@Server_IP输入密码完成后回车进入服务器：上传文件推荐大家，打包上传代码（方便存档）scp PATH_TO_LOCAL User...
2019-04-16 16:17:25
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空空如也
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