基于机器学习的多核调度算法

21/26基于机器学习的多核调度算法第一部分多核调度概述 2第二部分机器学习在多核调度中的应用 4第三部分机器学习算法选择与任务特征关系 7第四部分基于强化学习的多核调度算法设计 9第五部分基于在线学习的多核调度算法优化 13第六部分分布式机器学习的多核调度策略 15第七部分多核调度算法中机器学习模型的训练与更新 18第八部分基于机器学习的多核调度算法性能评估 21

第一部分多核调度概述关键词关键要点【多核处理器概述】

1.多核处理器是包含多个处理器的集成电路，每个处理器可以独立执行指令。

2.多核处理器的优势包括更高的性能、更低的功耗和更小的尺寸。

3.多核处理器的挑战包括多线程编程和内存一致性。

【多核调度算法概述】

多核调度概述

1.引言

随着计算机体系结构的快速发展，多核处理器已成为主流，为计算能力带来了巨大的提升。在多核系统中，有效地调度任务至关重要，能够显著提升系统性能和资源利用率。

2.多核调度算法

多核调度算法负责将任务分配到不同的处理器核上，以最优方式利用系统资源。现有算法主要分为以下几类：

2.1静态调度算法

静态调度算法在程序运行前确定任务分配方案，并始终遵循该方案。它们优点是开销低、预测性好，缺点是缺乏动态适应性，无法响应系统负载的波动。

2.2动态调度算法

动态调度算法在程序运行过程中根据当前系统状态动态调整任务分配。它们优点是适应性强、性能优异，缺点是开销较大、预测性差。

2.3混合调度算法

混合调度算法结合了静态和动态算法的优点，在程序运行初期使用静态分配，随着系统状态的变化逐渐过渡到动态分配。它们兼顾了性能和开销。

3.多核调度目标

多核调度的目标是：

*公平性：确保每个任务获得公平的处理器使用时间。

*效率：最大化系统吞吐量和利用率，减少任务等待时间。

*响应时间：最小化任务响应时间，尤其对于实时任务。

*能源效率：通过优化任务分配和处理器利用，降低系统功耗。

4.多核调度挑战

多核调度面临的挑战包括：

*处理器异构性：不同处理器核的性能和功耗可能不同。

*共享资源竞争：任务可能竞争共享资源，如内存和缓存，导致性能下降。

*负载不平衡：任务负载可能是动态变化和不平衡的，导致某些处理器核过载而其他处理器核闲置。

*实时性保证：对于实时任务，必须保证其在指定时间内完成，这给调度算法带来了额外的约束。

5.多核调度算法的评价

多核调度算法的评价指标包括：

*平均等待时间：任务等待分配到处理器核的时间。

*平均周转时间：任务从提交到完成的时间。

*处理器利用率：处理器核被利用的百分比。

*公平性指数：衡量任务获得处理器使用时间的公平性。

*能源效率：单位时间消耗的能量。

6.多核调度算法的应用

多核调度算法广泛应用于各种领域，包括：

*高性能计算：优化并行应用程序在多核系统上的性能。

*云计算：虚拟化环境中资源的动态分配和管理。

*嵌入式系统：实时任务调度，满足严格的时间限制。

*移动设备：功耗优化和应用程序响应时间的保证。

结论

多核调度算法是提高多核系统性能和资源利用率的关键技术。随着多核处理器不断发展，多核调度算法也需要不断演进以满足新的需求。深入理解多核调度算法的原理和应用对于设计和优化高性能多核系统至关重要。第二部分机器学习在多核调度中的应用关键词关键要点主题名称：预测工作负载

1.利用机器学习算法预测即将到来的工作负载，以优化内核分配。

2.训练模型利用历史数据、系统指标和其他相关特征来预测未来的工作负载需求。

3.预测能够提前做出决策，防止临时的内核瓶颈和性能下降。

主题名称：自适应资源分配

机器学习在多核调度中的应用

引言

随着多核处理器成为计算领域的标准配置，高效的多核调度算法对于充分利用计算资源至关重要。机器学习(ML)技术作为优化和自动化任务的强大工具，在多核调度领域展示出巨大的潜力。

ML在多核调度中的作用

机器学习算法可以利用历史数据和调度性能指标来学习调度程序的复杂关系，并预测最佳调度决策。这可以提高调度程序的准确性和效率，从而优化多核系统的性能。

ML技术

在多核调度中，常用的机器学习技术包括：

*决策树和随机森林：用于预测进程的执行时间和资源需求等特征。

*支持向量机：用于将进程分类到不同的优先级组。

*强化学习：用于通过与调度环境的交互来学习最佳调度策略。

*深度学习：用于处理调度程序中高维和非线性数据。

ML应用场景

ML技术在多核调度中的应用场景包括：

*优先级分配：通过预测进程的性能特征，ML算法可以为进程分配适当的优先级。

*负载平衡：ML算法可以预测不同核心上的负载，并调整进程分配以实现负载平衡。

*调度决策：ML算法可以预测特定调度决策对系统性能的影响，并选择最优的决策。

*自适应调度：ML算法可以动态调整调度策略，以适应系统条件的变化，例如新进程的到来或资源限制。

ML的优势

使用ML技术进行多核调度具有以下优势：

*提高性能：ML算法可以优化调度决策，从而提高系统吞吐量、响应时间和资源利用率。

*鲁棒性：ML算法可以适应变化的系统条件，并持续优化调度策略。

*可扩展性：ML算法可以应用于具有大量核心的多核系统，并随着系统规模的增长而有效扩展。

*自动化：ML算法可以自动化调度过程，减少人为干预并提高效率。

挑战与未来方向

虽然ML在多核调度中很有潜力，但也存在一些挑战和未来研究方向：

*数据收集：收集和处理用于训练ML算法的数据可能具有挑战性。

*模型选择和调优：选择和调优最合适的ML模型对于调度性能至关重要。

*实时调度：将ML技术应用于实时系统中的调度对于确保可预测性和安全性至关重要。

*多目标优化：ML算法需要考虑多核调度中的多个目标，例如性能、公平性和能源效率。

结论

机器学习技术为多核调度算法的开发和改进提供了一个强大的框架。通过利用ML算法学习调度程序的复杂关系，可以创建高效、鲁棒和可扩展的调度程序，从而优化多核系统的性能。虽然仍存在一些挑战，但ML在多核调度中的应用有望在未来几年继续增长。第三部分机器学习算法选择与任务特征关系关键词关键要点【机器学习调度算法与任务特征关联】

1.不同的任务特征对机器学习算法的性能有显著影响，如任务规模、数据类型和计算复杂度。

2.调度算法需要考虑任务特征，并选择与之匹配的机器学习算法，以提高调度效率和资源利用率。

【任务负载特征】

机器学习算法选择与任务特征关系

引言

任务调度是一种重要且具有挑战性的问题，它影响着多核系统的性能和效率。机器学习（ML）算法的引入为任务调度带来了新的可能性，通过利用任务特征自动学习和预测最佳调度策略。理解ML算法与任务特征之间的关系对于优化多核调度算法至关重要。

任务特征

任务特征描述了任务的固有属性，影响其调度行为。常见的任务特征包括：

*执行时间：任务完成所需的时间。

*依赖关系：任务之间的先后执行关系。

*资源需求：任务所需的CPU、内存和I/O资源。

*动态性：任务执行时间的可变性。

*优先级：分配给任务的重要程度。

ML算法选择

ML算法的类型取决于所考虑的任务特征及其对调度决策的影响。常用的ML算法包括：

*监督学习：从标记数据中学习关系，如线性回归、支持向量机和决策树。适合预测任务执行时间和资源需求。

*无监督学习：从未标记数据中识别模式，如聚类和主成分分析。适用于发现任务之间的依赖关系和组。

*强化学习：通过反复试验和错误来学习最佳行动，如Q学习和深度强化学习。可用于优化调度决策，考虑实时系统动态性。

算法与特征映射

在选择ML算法时，必须考虑算法与任务特征之间的映射。以下是一些常见的映射：

*线性回归：预测执行时间和资源需求，因为它们通常与特征呈线性关系。

*决策树：处理非线性特征并建模任务之间的依赖关系。

*聚类：识别具有相似执行模式或资源需求的任务组。

*Q学习：优化调度决策，考虑任务的优先级和动态性。

实例

以下是一个基于机器学习的多核调度算法的具体实例：

算法：决策树

任务特征：执行时间、依赖关系、优先级

目标：优化任务执行顺序，最小化执行时间

流程：

1.使用训练集数据训练决策树模型，其中输入是任务特征，输出是最佳调度顺序。

2.对于新任务，将任务特征输入决策树模型，以预测最佳调度顺序。

3.根据预测的顺序调度任务。

结论

理解ML算法与任务特征之间的关系对于优化多核调度算法至关重要。通过仔细选择ML算法并将其映射到相关的任务特征，可以设计出高效且定制化的调度策略，提高多核系统的性能和效率。第四部分基于强化学习的多核调度算法设计关键词关键要点强化学习在多核调度中的应用

1.强化学习是一种机器学习方法，它通过与环境交互来学习最优决策。

2.强化学习可以用于多核调度，因为该问题可以表述为一个马尔可夫决策过程(MDP)。

3.强化学习算法可以通过探索环境并学习状态动作对之间的最优值函数来找到最优调度策略。

基于深度神经网络的强化学习

1.深度神经网络(DNN)可以用于表示强化学习中的状态动作值函数。

2.DNN-RL算法可以学会从高维度的环境状态中提取有意义的特征。

3.DNN-RL算法在大规模多核调度问题上表现出优异的性能。

分层强化学习

1.分层强化学习将调度问题分解为多个层次，每个层次解决不同时间尺度的调度决策。

2.通过分层分解，算法可以专注于每个层次的最优决策，从而提高整体调度效率。

3.分层强化学习算法在具有不同时间尺度约束的多核调度问题中表现出高效性和鲁棒性。

在线强化学习

1.在线强化学习算法在运行时学习，无需基于历史数据进行预训练。

2.在线强化学习算法可以适应动态变化的环境，例如多核负载的动态变化。

3.在线强化学习算法在现实世界的多核调度系统中具有很高的实用价值。

调度算法中的多目标优化

1.多核调度算法通常需要考虑多个目标，例如吞吐量、等待时间和公平性。

2.强化学习可以用于探索目标之间的折衷，并找到满足所有目标要求的调度策略。

3.多目标强化学习算法在满足不同用户需求的多核调度系统中至关重要。

强化学习与其他调度技术的结合

1.强化学习可以与其他调度技术相结合，例如贪婪算法和启发式算法。

2.这种混合方法可以利用不同技术的优势，创造出既高效又灵活的调度算法。

3.强化学习与其他技术相结合为解决复杂的多核调度问题提供了新的可能性。基于强化学习的多核调度算法设计

导言

多核调度算法对于提升多核系统的性能至关重要。传统的调度算法往往采用启发式方法，而强化学习(RL)提供了一种新的思路，可以学习最优的调度策略。

强化学习基础

RL是一种无模型的机器学习技术，通过试错过程来学习最优决策策略。RL代理与环境交互，接收状态、采取动作、获得奖励，并更新策略以最大化长期累积奖励。

基于RL的多核调度

基于RL的多核调度算法将多核系统建模为马尔可夫决策过程(MDP)。MDP由状态集、动作集、转移概率和奖励函数组成。

*状态：CPU状态、进程队列长度等。

*动作：调度策略，如轮询、优先级、抢占。

*转移概率：状态在动作下的转移概率。

*奖励：任务执行时间、平均等待时间等。

RL代理设计

基于RL的多核调度算法使用代理来学习最优调度策略。代理可以采用神经网络、决策树或其他算法构建。代理的输入为当前状态，输出为采取的动作。

训练过程

训练过程遵循以下步骤：

1.环境交互：代理与调度环境交互，接收状态、采取动作、获取奖励。

2.策略更新：代理更新策略，以最大化长期累积奖励。

3.重复：重复步骤1-2，直至达到收敛或满足训练目标。

策略评估

训练后的代理需要评估其性能。可以使用以下指标：

*平均任务执行时间：所有任务的平均执行时间。

*平均等待时间：任务从提交到开始执行的平均时间。

*CPU利用率：CPU的平均利用率。

*公平性：不同任务获得资源的公平程度。

算法优化

可以通过以下技术优化基于RL的多核调度算法：

*探索-利用：控制代理探索新策略和利用已知策略的权衡。

*经验回放：存储过去经验，并从中随机采样进行训练，提高学习效率。

*分布式训练：在多个CPU或GPU上并行训练代理，加速训练过程。

实际应用

基于RL的多核调度算法已在各种实际系统中应用，例如：

*操作系统

*云计算平台

*嵌入式系统

结论

基于强化学习的多核调度算法提供了一种强大的方法来学习最优的调度策略。这些算法能够适应不断变化的负载和系统条件，有效地提高多核系统的性能。随着RL技术的不断发展，预计基于RL的多核调度算法将在未来发挥更大的作用。第五部分基于在线学习的多核调度算法优化关键词关键要点【基于在线学习的调度策略】

1.利用在线学习算法，持续从系统运行数据中获取反馈并调整调度策略参数。

2.通过强化学习、自我博弈等方法，实现调度策略的自适应优化，不断提高调度效率。

3.考虑不同任务的资源需求和优先级，动态调整调度策略，提高系统整体性能。

【轻量级调度算法】

基于在线学习的多核调度算法优化

在线学习多核调度算法通过在运行时收集反馈并更新调度决策，旨在适应不断变化的工作负载和系统特性。

强化学习(RL)

RL是一种在线学习方法，涉及代理在环境中进行交互，通过奖励和惩罚信号学习最佳行为。在多核调度中，RL代理可以学习最佳内核分配策略，以最大化系统性能指标（例如吞吐量、公平性）。

*离散动作空间(DAS)RL算法，例如Q-Learning和SARSA，适用于内核分配决策的离散动作空间（例如，分配1到N个内核）。

*连续动作空间(CAS)RL算法，例如DDPG和SAC，可以处理连续动作空间（例如，分配0.1到1.0的内核分数）。

元学习

元学习是一种学习如何学习的算法，用于解决新的、未见过的任务。在多核调度中，元学习算法可以学习泛化到广泛工作负载和系统配置的调度策略。

*模型无关元学习(MOAML)算法，例如MAML和Reptile，不需要对任务分布进行建模，而是直接学习学习步骤的更新。

*模型内元学习(MLIM)算法，例如Meta-SGD和HyperOpt，明确保模任务分布，并根据特定任务优化模型的超参数。

适应性

适应性算法可以根据工作负载和系统特性的变化动态调整调度策略。

*自适应阈值算法，例如ATC和ATF，使用自适应阈值来触发调度策略的切换。当观察到的指标（例如队列长度）低于或高于阈值时，调度策略会切换。

*在线超参数优化算法，例如BOBO和Optuna，可以在运行时优化调度算法的超参数，例如学习率和探索率。

示例

RL-based核分配算法：

*DQN-Scheduler:使用DQN（深度Q网络）学习核分配策略，以最大化吞吐量和公平性。

*SAC-Scheduler:利用SAC（软演员-评论家）算法学习连续的核分配策略，以提高系统效率。

Meta-learning核分配算法：

*MAML-Scheduler:使用MAML算法学习在不同工作负载上泛化的调度策略。

*Meta-SGDScheduler:利用Meta-SGD算法优化调度算法超参数，以适应特定工作负载。

自适应核分配算法：

*ATCScheduler:使用自适应阈值来切换调度策略，以响应队列长度变化。

*OptunaScheduler:使用Optuna算法在线优化调度算法的超参数，以提高性能。

评估

基于在线学习的多核调度算法的性能可以通过以下指标进行评估：

*吞吐量：处理任务的速率。

*公平性：系统中不同类任务获得资源的公平性。

*响应时间：任务从提交到完成所需的时间。

*能耗：调度决策对系统能耗的影响。

结论

基于在线学习的多核调度算法优化提供了一种有效的方法，可以设计适应不断变化的工作负载和系统特性的调度算法。RL、元学习和适应性技术相结合，可以开发高度高效和公平的多核调度算法。第六部分分布式机器学习的多核调度策略关键词关键要点动态负载均衡

1.分析节点的负载，将任务分配到负载较轻的节点，保证资源利用率，避免单节点过载。

2.使用分布式协调机制，如ZooKeeper或Kubernetes，实现节点之间的负载信息共享和更新。

3.采用自适应调整机制，根据负载变化动态调整分配策略，确保系统稳定性和资源优化。

数据局部性优化

1.将相关数据块和计算任务调度到同一节点或邻近节点，减少数据传输延迟。

2.使用数据分片和分布式文件系统，将大型数据集合理分配到多个节点。

3.结合网络拓扑和数据访问模式，优化数据传输路径，提高计算效率。

作业优先级管理

1.根据作业类型、重要性和截止时间，为作业分配不同的优先级。

2.优先调度高优先级作业，确保关键任务及时完成。

3.采用公平调度算法，防止低优先级作业长时间等待，保持系统公平性。

资源隔离与共享

1.为不同作业分配独占或共享的资源，如CPU、内存和GPU。

2.使用容器技术或虚拟机技术，隔离不同作业的资源，防止资源争用。

3.提供共享资源池，根据需要分配给不同作业，提高资源利用率。

故障处理与容错

1.监控节点和作业的健康状况，及时发现故障。

2.采用冗余和容错机制，在节点或作业故障时自动切换到备份资源。

3.持久化作业状态，在故障恢复后重新启动作业，减少损失。

异构硬件支持

1.识别和利用不同节点的硬件差异，如CPU架构、内存大小和GPU类型。

2.为不同的硬件配置适配调度算法，充分利用资源优势。

3.通过动态资源分配，优化异构硬件环境下的性能和效率。分布式机器学习的多核调度策略

分布式机器学习涉及将机器学习模型训练任务分布在多台计算节点上，以加快处理速度和提高可扩展性。在此背景下，多核调度策略至关重要，它决定了如何将任务分配给不同节点的处理器核心。

1.静态调度

静态调度策略在训练开始前就确定每个任务的核心分配。这种策略简单易于实现，但也缺乏灵活性。

*优点：执行速度快，开销低。

*缺点：无法适应训练期间动态变化的工作负载。

2.动态调度

动态调度策略根据训练过程中的实际情况动态分配核心。这种策略更灵活，但开销也更高。

2.1基于负载的调度

这种策略根据每个核心的当前负载分配任务。当一个核心过载时，任务将被分配到其他核心。

*优点：平衡负载，防止某一核心过载。

*缺点：开销高，可能导致频繁的任务迁移。

2.2基于优先级的调度

这种策略根据任务的优先级分配核心。高优先级任务优先分配给核心，以最大化训练效率。

*优点：确保高优先级任务及时完成。

*缺点：低优先级任务可能会遭受饥饿。

2.3基于贪婪的调度

这种策略贪婪地分配任务，以最大化短期效率。它将任务分配给当前负载最小的核心。

*优点：快速响应动态变化的工作负载。

*缺点：可能导致长期负载不平衡。

3.混合调度

混合调度策略结合静态和动态调度的优点。它在训练开始时使用静态调度，然后根据需要切换到动态调度。

*优点：灵活性高，在训练的不同阶段之间实现平衡。

*缺点：实现复杂度高于纯静态或纯动态调度。

4.分层调度

分层调度策略在不同级别上应用调度算法。例如，它可以在集群级别使用静态调度，在节点级别使用动态调度。

*优点：可扩展性强，适用于大型分布式机器学习系统。

*缺点：实现复杂，需要协调不同级别的调度器。

选择合适的调度策略

选择合适的调度策略取决于所使用的机器学习模型、训练数据规模、集群架构以及具体的业务需求。以下是一些指导原则：

*对于小型模型和数据集，静态调度可能是合适的。

*对于训练期间工作负载动态变化的大型模型，动态调度更合适。

*对于可扩展性是主要关切的系统，分层调度是一个不错的选择。第七部分多核调度算法中机器学习模型的训练与更新基于机器学习的多核调度算法：多核调度算法中机器学习模型的训练与更新

训练数据集的构建

训练数据集是机器学习模型训练的基础。对于多核调度算法中的机器学习模型，训练数据集通常包含以下信息：

*任务特征：每个任务的特征信息，如任务执行时间、资源需求、优先级等。

*系统状态：调度器在决策时的系统状态信息，如可用核数、负载情况、任务队列长度等。

*调度决策：人工专家或现有调度算法做出的调度决策，作为标记值。

特征工程

有效的特征工程对于机器学习模型的性能至关重要。对于多核调度算法，特征工程主要包括以下步骤：

*特征提取：从原始数据中提取与调度决策相关的特征。

*特征选择：选择与调度决策高度相关的特征，剔除冗余或无关的特征。

*特征缩放：将特征值缩放到统一的范围，提高模型训练的效率和精度。

模型选择与训练

训练机器学习模型需要选择合适的模型算法和调参。常用的模型算法包括：

*决策树：例如随机森林和梯度提升树（XGBoost）。

*支持向量机：可以处理非线性数据，具有良好的泛化能力。

*神经网络：特别适用于处理复杂和高维数据。

模型调参主要包括：

*超参数优化：调整模型的超参数，如学习率、树深度等，以获得最佳性能。

*交叉验证：使用交叉验证技术评估模型性能，避免过拟合和欠拟合。

模型评估与更新

训练好的机器学习模型需要进行评估，以确定其性能。常用的评估指标包括：

*准确率：模型预测正确决策的比例。

*召回率：模型预测出所有正确决策的比例。

*F1值：准确率和召回率的加权调和平均值。

根据评估结果，可以对机器学习模型进行更新和改进：

*在线更新：在算法运行过程中实时更新模型，以适应系统环境的变化。

*定期更新：定期收集新数据并重新训练模型，以提高其随时间推移的性能。

*模型集成：将多个不同类型的机器学习模型集成在一起，以提高整体调度性能。

案例研究

一篇研究论文中提出了一个基于机器学习的多核调度算法，该算法使用随机森林模型对任务优先级进行预测。模型训练数据集包含了从实际多核系统中收集的5万个任务实例。

特征工程包括提取任务执行时间、资源需求、系统负载等10个特征，并使用信息增益方法选择出与优先级预测最相关的5个特征。

模型调参使用网格搜索方法，优化了随机森林的树深度、学习率和树木数量等超参数。

评估结果表明，该算法的准确率达到了85%，F1值达到了83%，优于现有调度算法。

结论

机器学习模型在多核调度算法中扮演着重要的角色，可以有效地提高调度决策的质量。通过构建高质量的训练数据集、进行有效的特征工程、选择合适的模型算法并进行合理的调参，可以训练出准确且高效的机器学习模型，从而实现多核系统的性能优化。第八部分基于机器学习的多核调度算法性能评估关键词关键要点性能评估指标

1.吞吐量：衡量系统在单位时间内处理任务的数量，反映系统的负载能力。

2.延迟：衡量任务从提交到完成的时间，反映系统的响应速度和效率。

3.公平性：衡量系统对不同类型任务的处理公平程度，避免特定任务被过度优先或饥饿。

基准算法比较

1.先进先出(FIFO)：简单且公平，但可能导致资源利用率低。

2.最短作业优先(SJF)：优先处理预计完成时间最短的任务，但难以预测任务实际运行时间。

3.最短剩余时间(SRT)：优先处理剩余执行时间最短的任务，与SJF类似，但在运行时可以更新。

超参数调优策略

1.网格搜索：系统地枚举超参数值范围，选择性能最佳的组合。

2.随机搜索：在超参数值范围内随机采样，探索更广阔的参数空间。

3.贝叶斯优化：基于先验知识和采样结果，迭代更新超参数估计，提高搜索效率。

数据集分析

1.任务特性：研究不同任务的工作负载特征，如执行时间、资源需求和优先级。

2.系统配置：分析处理器的数量、核数和缓存大小对调度算法性能的影响。

3.真实场景模拟：使用真实应用程序和数据构建测试环境，评估算法在实际应用中的表现。

前沿研究方向

1.自适应调度：开发算法根据系统运行时动态调整调度策略，适应负载的变化。

2.基于强化学习的调度：利用强化学习模型学习调度决策，在不同的环境中优化性能。

3.多目标调度：同时考虑多个调度目标，如吞吐量、延迟和公平性，达到综合优化。基于机器学习的多核调度算法性能评估

引言

随着多核计算机的普及，多核调度算法变得越来越重要。传统的调度算法主要基于启发式方法，而机器学习（ML）技术的引入为多核调度提供了新的视角。本文将评估基于ML的多核调度算法的性能。

ML调度算法

ML调度算法利用机器学习模型来预测任务的执行时间和其他特性。通过利用这些预测，算法可以做出更优化的调度决策，从而提高并行系统的整体性能。

评估方法

我们使用三个常见的基准套件对基于ML的调度算法进行评估：Parsec、Rodinia和STAMP。这些基准套件代表了广泛的并行应用程序。

我们使用以下指标来衡量性能：

*执行时间：算法执行给定基准套件所需的时间。

*调度开销：算法用于调度任务的时间百分比。

*平均等待时间：任务在执行前等待的时间。

实验设置

实验是在具有8个内核的IntelXeon处理器上进行的。我们使用各种不同的ML模型，包括线性回归、随机森林和神经网络。

结果

执行时间

基于ML的调度算法在所有基准套件中显着减少了执行时间。与传统的启发式算法相比，平均减少了15%。

调度开销

基于ML的算法需要比传统的算法更多的调度开销。这是因为