JP2013137670A - 並列処理装置 - Google Patents

並列処理装置 Download PDF

Info

Publication number
JP2013137670A
JP2013137670A JP2011288642A JP2011288642A JP2013137670A JP 2013137670 A JP2013137670 A JP 2013137670A JP 2011288642 A JP2011288642 A JP 2011288642A JP 2011288642 A JP2011288642 A JP 2011288642A JP 2013137670 A JP2013137670 A JP 2013137670A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
job
execution time
measurement
cpu core
parallel processing
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2011288642A
Other languages
English (en)
Other versions
JP5804940B2 (ja
Inventor
Atsuo Ozaki
敦夫 尾崎
Hiroyuki Sato
裕幸 佐藤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Electric Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mitsubishi Electric Corp filed Critical Mitsubishi Electric Corp
Priority to JP2011288642A priority Critical patent/JP5804940B2/ja
Publication of JP2013137670A publication Critical patent/JP2013137670A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5804940B2 publication Critical patent/JP5804940B2/ja
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Debugging And Monitoring (AREA)

Abstract

【課題】マルチコア計算機を含むような仮想計算機環境を用いた並列処理装置であっても、実態に合った、精度の良い負荷状況を把握することができ、良好な負荷バランスを実現することのできる並列処理装置を得る。
【解決手段】実行時間計測手段101は、実行時間が既知の計測用ジョブを、物理計算機200a〜200c上の全CPUコアに同時に投入して実行時間を計測する。実稼働率算出手段102は、既知の実行時間と実際の実行時間とに基づき、CPUコアの実稼働率を算出する。ジョブ投入手段103は、実稼働率に基づいてCPUコアを選定し、ジョブを投入する。
【選択図】図2

Description

本発明は、マルチコア計算機を含む1つ以上の計算機からなる並列分散計算機システム上に実現した、仮想計算機環境において、動的負荷分散を実施する並列処理装置に関する。
近年、複数の計算機をネットワークで統合した分散計算機環境を、幾つものプロジェクトや業務で、共有して利用する形態が主流となっている。本形態では、1台のコンピュータをプロジェクトや業務毎のユーザーに対して複数のコンピュータに見せる環境を提供する「仮想計算機」と称する技術が使われることが多い。仮想的に作り出したコンピュータ(仮想計算機)は機能的に実際の1台のコンピュータ(実計算機)として見え、1つの仮想計算機上で1つのOS(オペレーティング・システム)を稼働させることができる。CPU(中央演算処理装置)は時分割、主記憶は仮想記憶、ハードディスクは領域分割によって実計算機の資源を分割して複数の仮想計算機を実現する。
この仮想計算機技術を利用することにより、仮想計算機の数を、動的に、または静的に増やすことで、現在運用中の業務を止めることなく、連続して試験などの新たなプロジェクトを追加・実施できるという特長がある。特に近年、性質の異なる様々なプロジェクト・業務を執り行う必要があるため、本技術は大変有効となる。また、上述したように同じ環境で試験や訓練なども平行して実施できるため、信頼性向上にも繋がる。しかし、処理量がますます増大する傾向にあり、この課題に対処するためには、システム全体での負荷バランスが重要となる。特に、このような仮想計算機環境では、様々なプロジェクト・業務の処理が、異なるタイミングで実行され、システムでの処理負荷は変動することとなるため、動的に負荷バランスを実現する技術が求められる。
なお、仮想計算機の特長は、各プロジェクト・業務の処理が独立に実行できるということであり、他のプロジェクト・業務の処理がどの物理計算機上で実行されているのかを考慮する必要がない点である。しかし、これは逆に、どの物理計算機の負荷が高い/低い状態なのかを知ることができないというデメリットにもなっている。即ち、他よりも高性能な計算機があり、そこにジョブを投入したとしても、実は他のプロジェクト・業務のジョブが多く実行され、高負荷状態であるならば、当該ジョブの実行に長時間を要する可能性もある。逆に、他よりも性能が低い計算機へジョブを投入したとしても、高性能計算機が上記のような状態では、高性能計算機より早くジョブの実行を完了できる可能性もある。
このような課題を解決するためには、動的な負荷バランス技術が必須であり、そのためには、現状のシステムの負荷状況を把握できる仕組みが必要となる。例えば、特許文献1に記載された負荷分散制御システムはこの課題を解決するために考案されたアイデアであり、余剰能力が最も高い計算機にジョブを割り当てることが開示されている。
また、例えば、特許文献2に記載されている装置も、この課題を解決するために考案されたアイデアであり、小さなジョブ(計測用ジョブ)を投入することにより実行時間を計り、余剰能力を算出することが開示されている。
特開平9−212467号公報 特開平7−234844号公報
上記の特許文献1に記載されたような装置では、余剰能力の算出において、ジョブの実行ステップ数やCPUの使用率を使用しているが、ジョブの実行ステップ数は一般に不明であるし、仮想計算機の場合の実CPUの稼働率は上述したように不明なので、余剰能力は算出できなかった。基本的に特許文献1に記載された装置では静的情報を利用してCPUコアの余剰能力を見積もるものであるため、精度の良い結果を得るのは困難であった。
また、特許文献2に記載されたようなシステムでは、対象とする計算機に関して、マルチ・プロセッサ(マルチコアCPU)の場合を考慮していないため、マルチコアCPUの全てのコアが使用されていない限り、計測ジョブは負荷が0のコアで実行した時の時間(既知時間)となってしまう。また、何個のCPUコアが空いているかも分からないといったように、マルチコアCPUを用いたシステムでは高い精度を得るのは困難であった。
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、マルチコア計算機を含むような仮想計算機環境を用いた並列処理装置であっても、実態に合った、精度の良い負荷状況を把握することができ、良好な負荷バランスを実現することのできる並列処理装置を得ることを目的とする。
この発明に係る並列処理装置は、複数のCPUコアを搭載するマルチコア計算機を含む複数の計算機より構成される分散計算機システム上に実現された仮想計算機環境を用いて並列処理を行う並列処理装置において、任意のジョブを投入する際に、事前に実行時間が既知の計測用ジョブを、任意ジョブ投入対象となる物理計算機上の全CPUコアに同時に投入して実行時間を計測する実行時間計測手段と、計測用ジョブの既知の実行時間と計測された実際の実行時間との比率からCPUコアの実稼働率を算出する実稼働率算出手段と、実稼働率に基づいて、最も負荷が小さいCPUコアを選定し、そのCPUコアに対して、任意ジョブを投入するジョブ投入手段とを備えたものである。
この発明の並列処理装置は、事前に実行時間が既知の計測用ジョブを全CPUコアに同時に投入して実行時間を計測し、この計測結果に基づいてCPUコアの実稼働率を算出して最も負荷が小さいCPUコアを選定するようにしたので、マルチコア計算機を含むような仮想計算機環境を用いた並列処理装置であっても、実態に合った、精度の良い負荷状況を把握することができ、良好な負荷バランスを実現することができる。
この発明の実施の形態1による並列処理装置を適用するシステム例を示す構成図である。 この発明の実施の形態1による並列処理装置を示す機能ブロック図である。 この発明の実施の形態1による並列処理装置の仮想/物理計算機の負荷状況を示す説明図である。 従来方式を仮想計算機環境に適用した場合の説明図である。 この発明の実施の形態1による並列処理装置を仮想計算機環境に適用した場合の説明図である。 この発明の実施の形態1による並列処理装置を複数の仮想計算機環境に適用した場合の説明図である。 この発明の実施の形態2による並列処理装置の構成図である。 この発明の実施の形態2による並列処理装置の機能ブロック図である。 この発明の実施の形態3による並列処理装置の構成図である。 この発明の実施の形態3による並列処理装置の機能ブロック図である。 この発明の実施の形態4による並列処理装置の機能ブロック図である。 この発明の実施の形態4による並列処理装置の計測用ジョブ投入タイミングを示す説明図である。
実施の形態1.
図1は、3台の物理計算機A〜Cをベースにした仮想計算機環境のシステムの例を示したものである。本例では、各物理計算機上に3台の仮想計算機を実現している。このため、本システムでは、仮想的に、9台(=3×3)の計算機を実現していることになる。また本例では、実運用、試験用、そして訓練用の3つの業務処理1〜3が、それぞれ独立に処理単位として本仮想計算機環境を利用しているものとする。各業務処理は、本計算機上で実行されている他の業務処理を知らない状態であり(知る必要が無い為)、全ての計算機3台を独占して利用できるものと考えて良い。
図2は、この発明の実施の形態1による並列処理装置を示す機能ブロック図である。図示の並列処理装置100は、実行時間計測手段101、実稼働率算出手段102、ジョブ投入手段103を備えている。また、物理計算機200a,200b,200cは、それぞれ図1の物理計算機A〜Cに相当する計算機であり、それぞれが複数のCPUコアを搭載するマルチコア計算機である。
実行時間計測手段101は、図1における業務処理毎に、複数の処理(ジョブ)が実行中である状態で任意のジョブを投入する際に、事前に実行時間が既知の計測用ジョブを、任意ジョブ投入対象となる物理計算機上の全CPUコアに同時に投入して実行時間を計測する手段である。実稼働率算出手段102は、計測用ジョブの既知の実行時間と計測された実際の実行時間との比率から各CPUコアの実稼働率(実稼働ジョブ数)を算出する手段である。ジョブ投入手段103は、実稼働率に基づいて、最も負荷が小さいCPUコアを選定し、そのCPUコアに対して、任意ジョブを投入する手段である。
以下、実施の形態1の並列処理装置の動作について説明する。
図3は、図1の状態での仮想/物理計算機の負荷状況を示したものである。この図から分かるように、物理計算機Aにジョブが1つ、物理計算機Bにジョブが2つ、そして物理計算機Cにジョブ2つが実行中の状態であるが、各業務処理側からはこれらの(物理)計算機の負荷状況を知らないことになる。従って、例えば、業務処理1において、新たなジョブを本システムに投入しようとした時に、既に業務処理1は仮想計算機A1とB1を利用しているので、仮想計算機C1に投入すれば高速に実行できると考えてしまうことになるが、実態は仮想計算機A1(物理計算機A)に投入するのが当該ジョブを最も早く実行できることとなる。なお、ここでは、物理計算機A〜Cの性能が全て均一であるとの仮定での説明である。
図4は、例えば特許文献2の「分散計算機システム構築支援装置」に基づく従来方式を、CPUコア数=6としたマルチコア計算機をベースとする仮想計算機環境へ適用した場合の例を示したものである。例えば、図4(a)に示すようにコア1〜3上でそれぞれジョブ1〜3が実行中であった場合、図4(b)に示すように、従来方式に基づき、検定のための計測用ジョブM1を1つだけ投入しただけでは、ジョブが実行されていない、例えば、コア4に割り付けられることになるため、計測用ジョブは既知時間で実行が完了することになり、本計算機は負荷が0だと誤認識してしまうことになる。このような従来の方法では、本計算機上でジョブが3つ実行中であることや、空いている(ジョブが実行されていない)コア数も認識できないことになる。
図5は、図4で示した問題を解決するための本発明の実施の形態を示したものである。実行時間計測手段101は、図示のように、検定のための計測用ジョブを6個(M1〜M6)同時に投入すると、M1〜M3では、既に実行中のジョブと計測用ジョブとが時分割で実行されるので、計測ジョブの実行時間は既知時間の2倍となり、M4〜M6は既知時間となる。このように、コア数分の計測用ジョブを投入することにより、実稼働率算出手段102は、3つのコアの稼働ジョブ数は1で、残り3つのコアの稼働ジョブ数は0であることが認識できることになる。なお、以下の式(1)により、本稼働ジョブ数を算出することができる。
稼働ジョブ数:=計測用ジョブの実行時間/既知時間−1 (1)
なお、図5はCPUコア数6を搭載した実計算機上に1つの仮想計算機(仮想計算機A)を実現した例であり、図6は、実計算機上に2つの仮想計算機(仮想計算機A、B)を実現した例である。図6の例では、検定のための計測用ジョブを6個(M1〜M6)同時に投入した場合、計測用ジョブM2、M4の実行時間が既知時間の2倍、計測用ジョブM5の実行時間が既知時間の3倍と計測される。従って、式(1)により、仮想計算機AのCPUコア2では1つのジョブ(ジョブ1)が実行され、仮想計算機BのCPUコア4では1つのジョブ(ジョブ1)が、また、CPUコア5では2つのジョブ(ジョブ1とジョブ2)が実行されていることが分かる。このような点から、仮想計算機Aの方が負荷が小さく、新たなジョブを投入する場合は、仮想計算機Aを選択した方が良いことになる。また、空いているCPUコアに対して、ピンポイントでジョブを投入してもよい。
本計測用ジョブを定期的にシステムに投入することにより、負荷変動に対応できることになる。このように、負荷変動に対応したコア毎の稼働ジョブ数が正確に把握できるため、ジョブ投入手段103は、最も負荷が小さいCPUコアを選定し、そのCPUコアに対して、いずれかの業務処理から要求のあったジョブを投入することができる。
以上説明したように、実施の形態1の並列処理装置によれば、複数のCPUコアを搭載するマルチコア計算機を含む複数の計算機より構成される分散計算機システム上に実現された仮想計算機環境を用いて並列処理を行う並列処理装置において、任意のジョブを投入する際に、事前に実行時間が既知の計測用ジョブを、任意ジョブ投入対象となる物理計算機上の全CPUコアに同時に投入して実行時間を計測する実行時間計測手段と、計測用ジョブの既知の実行時間と計測された実際の実行時間との比率からCPUコアの実稼働率を算出する実稼働率算出手段と、実稼働率に基づいて、最も負荷が小さいCPUコアを選定し、CPUコアに対して、任意ジョブを投入するジョブ投入手段とを備えたので、マルチコア計算機を含むような仮想計算機環境を用いた並列処理装置であっても、実態に合った、精度の良い負荷状況を把握することができ、良好な負荷バランスを実現することができる。
また、実施の形態1の並列処理装置によれば、実行時間計測手段は、計測用ジョブの投入を、任意ジョブの投入を要求する処理単位毎に独立して実施するようにしたので、プロジェクト・業務といった処理単位毎に精度の良い負荷状況を把握することができる。
また、実施の形態1の並列処理装置によれば、実行時間計測手段は、計測用ジョブの投入を定期的に実施するようにしたので、負荷変動に対応することができる。
実施の形態2.
実施の形態2は、図7に示すように、各CPUコアの実稼働率を管理する管理部を、各業務処理とは別に独立して設けた例である。図7の並列処理装置の構成に対応した機能ブロック図を図8に示す。
図8において、処理実行部300a,300bは、それぞれ図7における業務処理1、2に対応した機能部であり、管理部400は、これら処理実行部300a,300bとは独立して設けられている。管理部400は、実行時間計測手段101〜ジョブ投入手段103を備えており、それぞれの基本的な機能は、実施の形態1における実行時間計測手段101〜ジョブ投入手段103と同様であるが、CPUコア負荷状況管理テーブル500を用いて各CPUコアの稼働ジョブ数を管理する点が異なっている。すなわち、実行時間計測手段101は、定期的に全CPUコアへ計測用ジョブを投入し(図7中の計測用ジョブ参照)、実稼働率算出手段102は、その結果をCPUコア負荷状況管理テーブル500に登録する。このCPUコア負荷状況管理テーブル500は、図7中に示すように、各物理計算機200a〜物理計算機200cのコア毎の稼働ジョブ数を管理するためのテーブルである。また、ジョブ投入手段103は、ジョブを投入する際に、CPUコア負荷状況管理テーブル500を参照し、負荷の低いCPUコアを選定し、そのCPUコアにジョブを投入する。
なお、管理部400が自主的に計測用ジョブを投入するのではなく、各処理実行部300a,300bからの要求を受けて計測用ジョブの投入を実施するようにしてもよい。
以上説明したように、実施の形態2の並列処理装置によれば、各CPUコアの稼働ジョブ数を登録するCPUコア負荷状況管理テーブルを設け、実稼働率算出手段は、算出した各CPUコアの稼働ジョブ数をCPUコア負荷状況管理テーブルに登録し、ジョブ投入手段は、CPUコア負荷状況管理テーブルの稼働ジョブ数に基づいて、最も負荷が小さいCPUコアを選定するようにしたので、負荷状況に応じたジョブの投入を容易に管理することができる。
実施の形態3.
実施の形態3は、図9に示すように、実施の形態2で示したような独立した管理部は設けずに、業務処理毎に計測用ジョブの投入を管理するようにしたものである。図9の並列処理装置の構成に対応した機能ブロック図を図10に示す。なお、図10において、処理実行部300b,300cの内部構成は処理実行部300aと同様であるため、これら処理実行部300b,300cについてはその内部構成の図示は省略している。
実施の形態3では、業務処理間で、計測用ジョブの投入時間が重ならないように、排他制御(調整)を行う必要があり、この調整を計測用ジョブ投入許可部600が実施する。すなわち、実施の形態3では、処理実行部300a〜300c毎に、実行時間計測手段101〜ジョブ投入手段103を備えており、各処理実行部300a〜300cが計測用ジョブを投入する場合に計測用ジョブ投入許可部600を参照する。この計測用ジョブ投入許可部600は、各CPUコアに測定用ジョブが投入中であるか否かを示すもので、実行時間計測手段101は、任意ジョブを投入する場合、計測用ジョブ投入許可部600を参照し、任意ジョブ投入の対象となる計算機のCPUコアに計測用ジョブが投入中でない場合にのみ計測用ジョブの投入を行うよう構成されている。
計測用ジョブ投入許可部600の具体的な実現方法としては、単純に、1(投入中)/0(投入無し)のフラグを設けるもので、測定用ジョブの投入許可要求があった場合、その時点でフラグが0であれば、計測用ジョブ投入許可部600は要求のあった処理実行部300a〜300cに投入許可を与えてフラグを1に設定し、フラグが1であれば許可しない、とするものである。なお、許可した計測用ジョブの投入によって実稼働率算出手段102がCPUコアの実稼働率を算出した場合、計測用ジョブ投入許可部600はフラグを0(投入無し)にリセットする。また、ジョブ投入手段103の動作については実施の形態1と同様である。
このように、実施の形態3では、実施の形態2で示した管理部400を設ける必要が無いため、比較的簡単に実装することができるが、各業務処理は自身でシステムの負荷状況を調べる必要がある。
以上説明したように、実施の形態3の並列処理装置によれば、各CPUコアに測定用ジョブが投入中であるか否かを示す計測用ジョブ投入許可部を設け、実行時間計測手段は、処理単位から任意ジョブ投入要求があった場合、計測用ジョブ投入許可部を参照し、任意ジョブ投入の対象となる計算機のCPUコアに計測用ジョブが投入中でない場合にのみ計測用ジョブの投入を行うようにしたので、ジョブ投入を管理するための機能の実装を容易に行うことができる。
実施の形態4.
実施の形態4は、実施の形態3で示した計測用ジョブ投入許可部600をも設けずに処理実行部300a〜300cだけで計測用ジョブを投入する例を示したものである。
図11は、実施の形態4の並列処理装置を示す機能ブロック図である。
各処理実行部300a〜300cは、それぞれ実行時間計測手段101、実稼働率算出手段102、ジョブ投入手段103を備えている。なお、処理実行部300b,300cの内部構成については、処理実行部300aと同様であるため、その図示は省略している。各処理実行部300a〜300cの実行時間計測手段101は、計測用ジョブの投入を各各処理実行部300a〜300c毎に時分割で行うよう構成されている。図12は、各処理実行部300a〜300cが実行する業務処理1〜3における計測用ジョブの投入タイミングを示している。
図12に示すように、予め、業務処理間で計測用ジョブの投入時間が重ならないような時間間隔(Δt)を設定する。そして、このΔtを単位に各業務処理は他の業務処理と計測用ジョブ投入時間が重ならないように、全ての業務処理を実行する前に、自身の与えられた計測用ジョブ投入可能時刻の中のいずれかの時刻に、当該計測用ジョブを投入するものである。例えば、図12の例では、業務処理1〜3の当該計測用ジョブ投入可能時刻は以下の式(2)〜式(4)の通りである。
業務処理1の計測用ジョブ投入可能時刻:=1+3×k (2)
業務処理2の計測用ジョブ投入可能時刻:=2+3×k (3)
業務処理3の計測用ジョブ投入可能時刻:=3+3×k (4)
ここで、k=0,1,2,3…(0以上の整数値)
それぞれの処理実行部300a〜300cは、この投入可能時刻の中から適当な時刻を選び、計測用ジョブを投入すれば良いこととなる(図12の計測用ジョブ投入を参照)。
なお、処理負荷が大きいジョブを持つ業務処理には、システムへの負荷バランスに大きな影響を持ち、より適したCPUコアへのジョブ投入が求められるため、その計測用ジョブ投入可能時刻を他よりも多めに与えることも考えられる。例えば、各業務処理の負荷値(ジョブの平均実行時間等)の比率を基準に、各業務処理の計測用ジョブ投入可能時刻を決定しても良い。なお、この実施の形態4で説明したアイデアは、実施の形態2及び3とは異なり、処理の実行中(動的)に計測用ジョブ投入タイミングを調整するのではなく、全業務処理を実行する前に、静的に決めておくものであり、動的実行に比べて柔軟性に欠けるが、実行中に計測用ジョブの投入を調整する必要が無いので、低コストで実施できるという効果がある。
以上説明したように、実施の形態4の並列処理装置によれば、実行時間計測手段は、計測用ジョブの投入を処理単位毎に時分割で実施するようにしたので、ジョブ投入を管理するための機能を低コストで実現することができる。
また、実施の形態4の並列処理装置によれば、実行時間計測手段は、高負荷でかつ投入頻度が高いジョブを投入する処理単位に対しては、他の処理単位よりも多くの計測用ジョブを投入するよう重み付けするようにしたので、各処理単位の負荷値に応じた負荷バランスを実現することができる。
なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
100 並列処理装置、101 実行時間計測手段、102 実稼働率算出手段、103 ジョブ投入手段、200a〜200c 物理計算機、300a〜300c 処理実行部、400 管理部、500 CPUコア負荷状況管理テーブル、600 計測用ジョブ投入許可部。

Claims (7)

  1. 複数のCPUコアを搭載するマルチコア計算機を含む複数の計算機より構成される分散計算機システム上に実現された仮想計算機環境を用いて並列処理を行う並列処理装置において、
    任意のジョブを投入する際に、事前に実行時間が既知の計測用ジョブを、前記任意ジョブ投入対象となる物理計算機上の全CPUコアに同時に投入して実行時間を計測する実行時間計測手段と、
    前記計測用ジョブの既知の実行時間と計測された実際の実行時間との比率から前記CPUコアの実稼働率を算出する実稼働率算出手段と、
    前記実稼働率に基づいて、最も負荷が小さいCPUコアを選定し、当該CPUコアに対して、前記任意ジョブを投入するジョブ投入手段とを備えたことを特徴とする並列処理装置。
  2. 実行時間計測手段は、計測用ジョブの投入を、任意ジョブの投入を要求する処理単位毎に独立して実施することを特徴とする請求項1記載の並列処理装置。
  3. 各CPUコアの稼働ジョブ数を登録するCPUコア負荷状況管理テーブルを設け、
    実稼働率算出手段は、算出した各CPUコアの稼働ジョブ数を前記CPUコア負荷状況管理テーブルに登録し、
    ジョブ投入手段は、前記CPUコア負荷状況管理テーブルの稼働ジョブ数に基づいて、最も負荷が小さいCPUコアを選定することを特徴とする請求項1記載の並列処理装置。
  4. 各CPUコアに測定用ジョブが投入中であるか否かを示す計測用ジョブ投入許可部を設け、
    実行時間計測手段は、処理単位から任意ジョブ投入要求があった場合、前記計測用ジョブ投入許可部を参照し、任意ジョブ投入の対象となる計算機のCPUコアに計測用ジョブが投入中でない場合にのみ当該計測用ジョブの投入を行うことを特徴とする請求項2記載の並列処理装置。
  5. 実行時間計測手段は、計測用ジョブの投入を定期的に実施することを特徴とする請求項1から請求項3のうちのいずれか1項記載の並列処理装置。
  6. 実行時間計測手段は、計測用ジョブの投入を処理単位毎に時分割で実施することを特徴とする請求項2記載の並列処理装置。
  7. 実行時間計測手段は、高負荷でかつ投入頻度が高いジョブを投入する処理単位に対しては、他の処理単位よりも多くの計測用ジョブを投入するよう重み付けすることを特徴とする請求項6記載の並列処理装置。
JP2011288642A 2011-12-28 2011-12-28 並列処理装置 Expired - Fee Related JP5804940B2 (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011288642A JP5804940B2 (ja) 2011-12-28 2011-12-28 並列処理装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011288642A JP5804940B2 (ja) 2011-12-28 2011-12-28 並列処理装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2013137670A true JP2013137670A (ja) 2013-07-11
JP5804940B2 JP5804940B2 (ja) 2015-11-04

Family

ID=48913337

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2011288642A Expired - Fee Related JP5804940B2 (ja) 2011-12-28 2011-12-28 並列処理装置

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5804940B2 (ja)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11232148A (ja) * 1998-02-18 1999-08-27 Toyota Motor Corp 計算機の負荷率計測方法及び計測システム
JP2003058521A (ja) * 2001-08-20 2003-02-28 Mitsubishi Electric Corp 負荷管理システム
WO2010064394A1 (ja) * 2008-12-01 2010-06-10 日本電気株式会社 データ処理システム、そのコンピュータプログラムおよびデータ処理方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11232148A (ja) * 1998-02-18 1999-08-27 Toyota Motor Corp 計算機の負荷率計測方法及び計測システム
JP2003058521A (ja) * 2001-08-20 2003-02-28 Mitsubishi Electric Corp 負荷管理システム
WO2010064394A1 (ja) * 2008-12-01 2010-06-10 日本電気株式会社 データ処理システム、そのコンピュータプログラムおよびデータ処理方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP5804940B2 (ja) 2015-11-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Ye et al. Profiling-based workload consolidation and migration in virtualized data centers
Gupta et al. Evaluating and improving the performance and scheduling of HPC applications in cloud
US8131843B2 (en) Adaptive computing using probabilistic measurements
Jeon et al. TPC: Target-driven parallelism combining prediction and correction to reduce tail latency in interactive services
US10146287B2 (en) Processor power monitoring and control with dynamic load balancing
Zhao et al. Hsm: A hybrid slowdown model for multitasking gpus
US10771982B2 (en) Resource utilization of heterogeneous compute units in electronic design automation
Di et al. Optimization of composite cloud service processing with virtual machines
US9542294B2 (en) Method to apply perturbation for resource bottleneck detection and capacity planning
Wang et al. Integrating concurrency control in n-tier application scaling management in the cloud
US9785581B2 (en) Memory distribution across multiple non-uniform memory access nodes
Lu et al. Fairness-efficiency allocation of CPU-GPU heterogeneous resources
Kim et al. {NVMeVirt}: A Versatile Software-defined Virtual {NVMe} Device
Heinzl et al. Toward a cloud-ready dynamic load balancer based on the apache web server
JP5804940B2 (ja) 並列処理装置
Wang et al. Addressing skewness in iterative ml jobs with parameter partition
Lin et al. Performance analysis of MapReduce program in heterogeneous cloud computing
Baranov et al. Accuracy comparison of various supercomputer job management system models
El-Refaey et al. Virtual systems workload characterization: An overview
JP2019082819A (ja) アクセラレータ部の利用に対する課金を支援するシステム及び方法
Yokoyama et al. The impact of hypervisor layer on database applications
Frank et al. Performance-influencing Factors for Parallel and Algorithmic Problems in Multicore Environments: Work-In-Progress Paper
Hu et al. An improved heterogeneous dynamic list schedule algorithm
Mishra et al. A shared approach of dynamic load balancing in cloud computing
Sharma et al. Analysis of distributed deep learning in the cloud

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20141030

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20150518

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20150602

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20150716

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20150804

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20150901

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5804940

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees