Muutke küpsiste eelistusi

E-raamat: Job Scheduling Strategies for Parallel Processing: 27th International Workshop, JSSPP 2024, San Francisco, CA, USA, May 31, 2024, Revised Selected Papers

Edited by , Edited by , Edited by
Teised raamatud teemal:
  • Formaat - PDF+DRM
  • Hind: 61,74 €*
  • * hind on lõplik, st. muud allahindlused enam ei rakendu
  • Lisa ostukorvi
  • Lisa soovinimekirja
  • See e-raamat on mõeldud ainult isiklikuks kasutamiseks. E-raamatuid ei saa tagastada.
Job Scheduling Strategies for Parallel Processing: 27th International Workshop, JSSPP 2024, San Francisco, CA, USA, May 31, 2024, Revised Selected PapersSuurem pilt
Teised raamatud teemal:

DRM piirangud

  • Kopeerimine (copy/paste):

    ei ole lubatud

  • Printimine:

    ei ole lubatud

  • Kasutamine:

    Digitaalõiguste kaitse (DRM)
    Kirjastus on väljastanud selle e-raamatu krüpteeritud kujul, mis tähendab, et selle lugemiseks peate installeerima spetsiaalse tarkvara. Samuti peate looma endale  Adobe ID Rohkem infot siin. E-raamatut saab lugeda 1 kasutaja ning alla laadida kuni 6'de seadmesse (kõik autoriseeritud sama Adobe ID-ga).

    Vajalik tarkvara
    Mobiilsetes seadmetes (telefon või tahvelarvuti) lugemiseks peate installeerima selle tasuta rakenduse: PocketBook Reader (iOS / Android)

    PC või Mac seadmes lugemiseks peate installima Adobe Digital Editionsi (Seeon tasuta rakendus spetsiaalselt e-raamatute lugemiseks. Seda ei tohi segamini ajada Adober Reader'iga, mis tõenäoliselt on juba teie arvutisse installeeritud )

    Seda e-raamatut ei saa lugeda Amazon Kindle's. 

This book constitutes the refereed proceedings of the 27th International Workshop on Job Scheduling Strategies for Parallel Processing, JSSPP 2024, held in San Francisco, CA, USA, on May 31, 2024.





The 10 full papers included in this book were carefully reviewed and selected from 15 submissions. The JSSPP 2024 covers several interesting problems within the resource management and scheduling domains.

.- Technical papers.
.- Real-life HPC Workload Trace Featuring Refined Job Runtime Estimates.
.- An Empirical Study of Machine Learning-based Synthetic Job Trace Generation Methods.
.- Clustering Based Job Runtime Prediction for Backfilling Using Classification.
.- Launchpad: Learning to Schedule Using Offline and Online RL Methods.
.- Radical-Cylon: A Heterogeneous Data Pipeline for Scientific Computing.
.- Evaluation of Heuristic Task-to-Thread Mapping Using Static and Dynamic Approaches.
.- Challenges in parallel matrix chain multiplication.
.- A node selection method for on-demand job execution with considering deadline constraints.
.- Maximizing Energy Budget Utilization Using Dynamic Power Cap Control.
.- Run your HPC jobs in Eco-Mode: revealing the potential of user-assisted power capping in supercomputing systems.

Lisainfo e-raamatute kohta Lisainfo e-raamatute kohta
Püsilink: https://www.kriso.ee/db/97830317443032e.html