Решение прикладных задач методами искусственного интеллекта

Reconstruction of attractors of super-computer user's activity and identification of critical deviations in their behavior

[Реконструкция аттракторов активностей пользователей вычислительных ресурсов суперкомпьютерных платформ и выявление критических отклонений в их поведении]

I. O. Mezheneva, A. A. Lukashin, S. K. Chatoyan

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Аннотация: Современная система диспетчеризации задач в суперкомпьютерных платформах основана на оценках потребности в вычислительных ресурсах, предоставленных пользователями (зачастую на основе субъективных соображений). Однако было установлено, что такие оценки могут быть существенно неточными. В связи с этим возникает важная в практическом отношении задача – построение модели поведения пользовательских заданий при их выполнении в суперкомпьютере, выявление и оценка критических отклонений от прогнозируемого профиля поведения (на основе оценки доверия к пользователю). Для решения этой задачи используются методы нелинейной динамики и топологического анализа данных. Приводятся результаты экспериментальных исследований для различных наборов данных, полученных в «Суперкомпьютерном центре “Политехнический”» Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого. Посчитаны кривые Бетти профиля пользователя суперкомпьютера. Представлены результаты оценки сравнения нескольких профилей пользователей с эталонным профилем. Предложена шкала желательности и числовые интервалы для предложенных классов.

Ключевые слова: высокопроизводительные вычисления, гибридные вычислительные системы, топологический анализ данных, скалярные временные ряды, планирование задач.

УДК: 004.8

Поступила в редакцию: 05.07.2024

Язык публикации: английский

DOI: 10.18721/JCSTCS.17306