Динамическое предсказание времени завершения вычислительных экспериментов в Desktop Grid (Валентина Литовченко, ISPRASOPEN-2019) — различия между версиями
Материал из 0x1.tv
StasFomin (обсуждение | вклад) |
StasFomin (обсуждение | вклад) (Batch edit: replace PCRE (\n\n)+(\n) with \2) |
||
(не показано 16 промежуточных версий этого же участника) | |||
;{{SpeakerInfo}}: {{Speaker|Валентина Литовченко}} <blockquote> In this talk, we consider dynamic forecasting of the completion time of a computational experiment in a Desktop Grid. A statistical approach is proposed based on a linear regression model with the calculation of the confidence interval, taking into account accumulation of statistical error and changing the forecast. Based on the developed approach forecasting algorithm and program module for software platform Desktop Grid BOINC. We present experimental results based on data from the RakeSearch volunteer computing project. </blockquote> {{VideoSection}} {{vimeoembed|378881749|800|450}} {{youtubelink|}}|Wsaxqr1cd3Y}} {{letscomment}} {{SlidesSection}} [[File:Динамическое предсказание времени завершения вычислительных экспериментов в Desktop Grid (Валентина Литовченко, ISPRASOPEN-2019).pdf|left|page=-|300px]] {{----}} [[File:{{#setmainimage:Динамическое предсказание времени завершения вычислительных экспериментов в Desktop Grid (Валентина Литовченко, ISPRASOPEN-2019)!.jpg}}|center|640px]] {{LinksSection}} * https://www.ispras.ru/proceedings/isp_31_2019_5/isp_31_2019_5_183/ <!-- * [ Talks page on site] --> <!-- <blockquote>[©]</blockquote> --> {{fblink|2563240930595579}} {{vklink|1667}} <references/> <!-- topub --> {{stats|disqus_comments=3|refresh_time=2021-08-31T16:59:26.005662|vimeo_plays=7|youtube_comments=0|youtube_plays=15}} [[Категория:ISPRASOPEN-2019]] [[Категория:Draft]]Распределенные системы]] [[Категория:Алгоритмы]] |
Текущая версия на 12:20, 4 сентября 2021
- Докладчик
- Валентина Литовченко
In this talk, we consider dynamic forecasting of the completion time of a computational experiment in a Desktop Grid. A statistical approach is proposed based on a linear regression model with the calculation of the confidence interval, taking into account accumulation of statistical error and changing the forecast. Based on the developed approach forecasting algorithm and program module for software platform Desktop Grid BOINC. We present experimental results based on data from the RakeSearch volunteer computing project.
Видео
Посмотрели доклад? Понравился? Напишите комментарий! Не согласны? Тем более напишите.
Презентация
Примечания и ссылки
Plays:22
Comments:3