Apprentissage artificiel pour l'ordonnancement des tâches dans les grilles de calcul

par Julien Perez

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Cécile Germain-Renaud.

  • Titre traduit

    Machine learning for grid scheduling


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  • Résumé

    Cette thèse étudie l'application du paradigme de l'apprentissage par renforcement au problème de l'allocation de ressources dans les systèmes de mutualisation des ressources de calcul à grande échelle. Plus précisément, ce travail porte sur la réalisation d'une qualité de service différenciée du point de vue du délai de réponse de l'infrastructure, en particulier pour la prise en charge des jobs à courte durée d'exécution, appelée couramment ordonnancement réactif. Les travaux présentés dans cette thèse proposent une approche de l'allocation de ressources qui vise à concilier réactivité et partage organisé. L'allocation de ressources doit optimiser la réalisation d'objectifs partiellement conflictuels : la qualité de service différenciée évoquée ci-dessus, l'équité pondérée et l'utilisation. L'équité pondérée et l'utilisation modélisent deux aspects de la volonté de retour sur investissement des institutions participant à la création d'infrastructures de calcul partagées. Motivé par ce but général, dont la portée dépasse l'infrastructure de calcul mentionnée ci-dessus, ce travail se concentre sur le problème spécifique de la gestion de flux de demandes combinant des demandes d'allocation quasi-immédiate de ressources de calcul pour une période de temps limitée et des demandes de ressource de calcul classiques.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (174 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 161-174

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paris-Sud (Orsay, Essonne). Service Commun de la Documentation. Section Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 0g ORSAY(2010)99
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