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Escalonamento em sistemas paralelos com uso de aprendizado de maquina
Portugalski
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Este livro apresenta uma abordagem dinâmica e incremental para a exploraç?o de características de execuç?o e de submiss?o de aplicaç?es paralelas visando o escalonamento de processos. Modelos de classificaç?o e de prediç?o de características de aplicaç?es s?o construídos, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina adaptados como ferramentas para a aquisiç?o de conhecimento sobre a carga de trabalho. Os paradigmas conexionista e baseado em instâncias orientam a aquisiç?o de conhecimento. Tais algoritmos e suas extens?es permitem a atualizaç?o do conhecimento obtido, ? medida que informaç?es mais recentes tornam-se disponíveis. Esses algoritmos s?o implementados e avaliados utilizando informaç?es obtidas por meio da monitoraç?o da execuç?o de aplicaç?es paralelas e da utilizaç?o de traços de execuç?o representativos da carga de trabalho seqüencial e paralela de diferentes centros de computaç?o.
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