English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Вычислительные сети из настольных компьютеров, связанных через Интернет или локальные сети (Desktop grid) являются эффективным и недорогим средством для решения широкого класса вычислительных задач. Необходимым требованием к задаче является возможность разбиения ее на большое число несложных слабо связанных или независимых расчетных заданий. Для эффективной работы нужен алгоритм распределения заданий по вычислительным узлам — диспетчеризации. Возможно множество критериев оптимизации, а сама задача NP-сложна во многих случаях. Для определенности имеем в виду грид-системы на базе BOINC. Это открытое программное обеспечение позволяет развернуть грид-систему с клиент-серверной архитектурой, в которой сервер создает задания и принимает ответы, а узлы обращаются к нему за заданиями и возвращают ответы. На узлах устанавливается клиент, использующий ресурсы во время их простоя. Можно выделить два класса грид-систем: проекты добровольных вычислений (volunteer computing) и гриды в пределах организации (Enterprise Desktop Grid). При добровольных вычислениях стоит вопрос противодействия злонамеренным действиям, актуальна задача привлечения добровольцев, требуется система вознаграждения за участие в проекте или за получение желаемого результата. В другом случае важна эффективность, можно точнее предсказать доступность узлов, известны их количество, производительность, объем свободной памяти, установленное программное обеспечение и операционная система. Такие системы существенно менее изучены. В этой работе мы дадим краткий обзор проблем, решаемых посредством соответствующего распределения заданий, а также подходов к оценке качества такого распределения, применительно к EDG. Задача распределения заданий NP-сложна, поэтому предлагаются различные эвристики или применяются генетические алгоритмы. Возможные критерии качества: makespan (время между постановкой задания и получением ответа), throughput (число заданий в единицу времени), полное время работы, максимальная нагрузка, однородная нагрузка, надежность (риск ложного ответа), средние затраты на расчет, нарушение сроков. Алгоритмы тестируют на симуляторах и эмуляторах.

СПОСОБ ПЛАНИРОВАНИЯ ЗАДАЧ В DESKTOP GRID-СИСТЕМАХ