यह पेज दुनियाभर में प्रकाशित होने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संबंधित रिसर्च पेपर्स को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करता है। यहां Google Gemini का उपयोग करके पेपर्स का सारांश तैयार किया जाता है और यह पेज गैर-लाभकारी रूप से संचालित किया जाता है। पेपर के कॉपीराइट लेखक और संबंधित संस्थान के पास हैं, और साझा करते समय बस स्रोत का उल्लेख करें।
यह शोधपत्र एक नवीन ढाँचा प्रस्तुत करता है जो उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग (HPC) में संसाधन उपयोग के अनुकूलन हेतु शेड्यूलर्स का मूल्यांकन करने हेतु शेड्यूलिंग और डिजिटल ट्विन्स को एकीकृत करता है। यह ढाँचा मौजूदा पोस्ट-डिप्लॉयमेंट विश्लेषण या सिम्युलेटर दृष्टिकोणों की सीमाओं को दूर करता है जो बुनियादी ढाँचे का मॉडल नहीं बनाते हैं। यह ढाँचा, तैनाती से पहले भौतिक संपत्तियों पर पैरामीटर कॉन्फ़िगरेशन और शेड्यूलिंग निर्णयों के प्रभाव को समझने के लिए "क्या-अगर" अध्ययनों को सक्षम बनाता है। प्रमुख निष्कर्षों में डिजिटल ट्विन ढाँचे में शेड्यूलिंग क्षमताओं का विस्तार, सार्वजनिक डेटासेट का उपयोग करके विभिन्न HPC प्रणालियों का एकीकरण, बाहरी शेड्यूलिंग सिमुलेटरों को एकीकृत करने के लिए एक्सटेंशन लागू करना, और प्रोत्साहन संरचनाओं और मशीन लर्निंग-आधारित शेड्यूलिंग का मूल्यांकन शामिल है। अंततः, यह ढाँचा, HPC प्रणालियों की स्थिरता और सिम्युलेटेड प्रणालियों पर उनके प्रभाव का आकलन करने के लिए "क्या-अगर" परिदृश्यों को सक्षम बनाता है।
Takeaways, Limitations
•
Takeaways:
◦
एचपीसी शेड्यूलर मूल्यांकन के लिए एक नया डिजिटल ट्विन-आधारित मेटा-फ्रेमवर्क
◦
पूर्व-तैनाती धारणा विश्लेषण के माध्यम से शेड्यूलिंग रणनीतियों और मापदंडों का अनुकूलन
◦
विभिन्न एचपीसी प्रणालियों और बाह्य सिमुलेटरों के साथ एकीकरण के माध्यम से मापनीयता।
◦
प्रोत्साहन संरचना और मशीन लर्निंग-आधारित शेड्यूलिंग मूल्यांकन संभव
◦
एचपीसी प्रणालियों का स्थायित्व मूल्यांकन संभव है।
•
Limitations:
◦
वास्तविक दुनिया के एचपीसी वातावरण में प्रस्तावित ढांचे के प्रदर्शन और अनुप्रयोग को सत्यापित करने के लिए आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
◦
डिजिटल ट्विन मॉडल की सटीकता और विश्वसनीयता की समीक्षा की आवश्यकता
◦
उपयोग किये जाने वाले सार्वजनिक डेटासेट की सीमाओं और डेटा पूर्वाग्रह पर विचार किया जाना चाहिए।
◦
विभिन्न शेड्यूलिंग एल्गोरिदम और प्रणालियों के लिए सामान्यीकरण की जांच की जानी आवश्यक है।
