计算机科学>分布式、并行和集群计算
标题: 计算连续体上分布式应用程序的调度:综述
摘要: 在过去十年中,对分布式应用程序的需求显著增加,机器学习技术的改进推动了这一增长。 这些应用程序主要利用云数据中心进行高性能计算,利用Fog和Edge设备进行低延迟通信,进行小型机器学习模型训练和推理。 在异构设备上执行具有不同需求的应用程序的挑战需要有效的方法来解决NP-hard资源分配和应用程序调度问题。 最先进的技术主要调查相互冲突的目标,例如在云、雾和边缘计算基础设施上执行应用程序的完成时间、能耗和经济成本。 因此,在这项工作中,我们回顾了这些研究工作,考虑了它们的目标、方法和评估工具。 在此基础上,我们讨论了计算连续体中的调度方法。