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 पहला ऐसा 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 सिमुलेटर की सीमाओं को दूर करता है जो बुनियादी ढाँचे का मॉडल नहीं बनाते। यह ढाँचा, तैनाती से पहले भौतिक संपत्तियों पर पैरामीटर कॉन्फ़िगरेशन और शेड्यूलिंग निर्णयों के प्रभाव को समझने के लिए "क्या-अगर" परिदृश्य विश्लेषण को सक्षम बनाता है, और उन परिवर्तनों की पुनः जाँच करने की भी अनुमति देता है जिन्हें वास्तविक-विश्व परिचालन वातावरण में आसानी से लागू नहीं किया जा सकता। विशेष रूप से, यह ढाँचा एक डिजिटल ट्विन ढाँचा प्रदान करता है जो शेड्यूलिंग क्षमताओं का विस्तार करता है, सार्वजनिक डेटासेट पर आधारित विभिन्न शीर्ष-स्तरीय HPC प्रणालियों को एकीकृत करता है, बाहरी शेड्यूलिंग सिमुलेटरों के साथ विस्तारित एकीकरण को लागू करता है, प्रोत्साहन संरचनाओं को लागू और मूल्यांकन करता है, और मशीन लर्निंग-आधारित शेड्यूलिंग मूल्यांकन करता है। यह "क्या-अगर" परिदृश्यों को HPC प्रणालियों की स्थिरता और सिमुलेशन प्रणालियों पर उनके प्रभाव का आकलन करने में सक्षम बनाता है।
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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एचपीसी शेड्यूलर मूल्यांकन के लिए एक नया प्रतिमान: डिजिटल ट्विन्स पर आधारित पूर्व-मूल्यांकन
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विभिन्न एचपीसी प्रणालियों और शेड्यूलिंग तकनीकों के लिए एक एकीकृत मूल्यांकन वातावरण प्रदान करना।
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प्रोत्साहन संरचनाओं और मशीन लर्निंग-आधारित शेड्यूलिंग का प्रभावी मूल्यांकन और प्रोटोटाइपिंग।
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स्थिरता और प्रणाली प्रभावों का क्या-क्या विश्लेषण संभव बनाता है
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Limitations:
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डिजिटल जुड़वाँ की सटीकता और यथार्थवादिता को सत्यापित करने की आवश्यकता
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सीमित उपलब्ध सार्वजनिक डेटासेट के कारण सिस्टम प्रयोज्यता सीमाएँ।
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जटिल एचपीसी प्रणालियों के सटीक मॉडलिंग में कठिनाइयाँ
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प्रस्तावित ढांचे की मापनीयता और रखरखाव पर आगे अनुसंधान की आवश्यकता है।
