[Submitted on 29 Jul 2026]

View PDF HTML (experimental)

Abstract:高效能運算（HTC）環境為高併發資源效率所設計，需要精密的協調機制來管理跨越異質資源的 PB 級資料。一個關鍵但常被忽略的挑戰是工作流程組成：在有向無環圖（DAG）中策略性地將任務群組進行分組，以降低執行開銷並最大化資源利用率。本文提出一個新穎的模擬框架，用以分析任務群組粒度與系統層級限制（例如作業延遲、故障率、吞吐量與 I/O 頻寬）之間的互動。
透過探索高維參數空間，我們量化了多種工作流程拓撲的效能敏感度。研究結果顯示，混合組成策略——動態平衡任務群組的獨立性與執行分組——可使吞吐量提升最高 3.8 倍，並將網路開銷降低 14.9 倍。我們進一步提出多指標目標函數，使系統架構師能夠在吞吐量、I/O 成本與 CPU 效率之間的 Pareto 前沿進行導航。這些發現為分散式系統的自動化工作流程合成提供了嚴謹基礎，並為下一代科學管線提供了可擴展模型。所有產出皆已公開。

Submission history

From: Alan Malta Rodrigues [view email]
[v1] Wed, 29 Jul 2026 13:07:31 UTC (957 KB)