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[loba-papers.git] / supercomp11 / supercomp11.tex
index 2fc63f7a339043ca3f21e0f8baef4d49c089ff10..6a48cd3113581c96dd4715238c48b8c17c0474ad 100644 (file)
@@ -1,5 +1,8 @@
-
 \documentclass[smallextended]{svjour3}
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+\usepackage[utf8]{inputenc}
+\usepackage[T1]{fontenc}
+\usepackage{mathptmx}
+\usepackage{courier}
 \usepackage{graphicx}
 
 \begin{document}
 \usepackage{graphicx}
 
 \begin{document}
@@ -28,7 +31,8 @@
 \begin{abstract}
 
 Most of the  time, asynchronous load balancing algorithms  have extensively been
 \begin{abstract}
 
 Most of the  time, asynchronous load balancing algorithms  have extensively been
-studied in a theoretical point  of view. The Bertsekas and Tsitsiklis' algorithm
+studied in a theoretical point  of view. The Bertsekas and Tsitsiklis'
+algorithm~\cite[section~7.4]{bertsekas+tsitsiklis.1997.parallel}
 is certainly  the most well known  algorithm for which the  convergence proof is
 given. From a  practical point of view, when  a node wants to balance  a part of
 its  load to some  of its  neighbors, the  strategy is  not described.   In this
 is certainly  the most well known  algorithm for which the  convergence proof is
 given. From a  practical point of view, when  a node wants to balance  a part of
 its  load to some  of its  neighbors, the  strategy is  not described.   In this
@@ -40,7 +44,7 @@ balancing  algorithm is  implemented most  of the  time can  dissociate messages
 concerning load transfers and message  concerning load information.  In order to
 increase  the  converge of  a  load balancing  algorithm,  we  propose a  simple
 heuristic called \texttt{virtual load} which allows a node that receives an load
 concerning load transfers and message  concerning load information.  In order to
 increase  the  converge of  a  load balancing  algorithm,  we  propose a  simple
 heuristic called \texttt{virtual load} which allows a node that receives an load
-information message  to integrate the  load that it  will receive latter  in its
+information message  to integrate the  load that it  will receive later  in its
 load (virtually) and consequently sends a (real) part of its load to some of its
 neighbors.  In order to  validate our  approaches, we  have defined  a simulator
 based on SimGrid which allowed us to conduct many experiments.
 load (virtually) and consequently sends a (real) part of its load to some of its
 neighbors.  In order to  validate our  approaches, we  have defined  a simulator
 based on SimGrid which allowed us to conduct many experiments.
@@ -65,8 +69,9 @@ algorithm which is definitively a reference  for many works. In their work, they
 proved that under classical  hypotheses of asynchronous iterative algorithms and
 a  special  constraint   avoiding  \texttt{ping-pong}  effect,  an  asynchronous
 iterative algorithm  converge to  the uniform load  distribution. This  work has
 proved that under classical  hypotheses of asynchronous iterative algorithms and
 a  special  constraint   avoiding  \texttt{ping-pong}  effect,  an  asynchronous
 iterative algorithm  converge to  the uniform load  distribution. This  work has
-been extended by many authors. For example, DASUD proposes a version working with
-integer load. {\bf Rajouter des choses ici}.
+been extended by many authors. For example,
+DASUD~\cite{cortes+ripoll+cedo+al.2002.asynchronous} propose a version working
+with integer load. {\bf Rajouter des choses ici}.
 
 Although  the Bertsekas  and Tsitsiklis'  algorithm describes  the  condition to
 ensure the convergence,  there is no indication or  strategy to really implement
 
 Although  the Bertsekas  and Tsitsiklis'  algorithm describes  the  condition to
 ensure the convergence,  there is no indication or  strategy to really implement
@@ -117,7 +122,29 @@ conclusion and some perspectives to this work.
 \section{Bertsekas  and Tsitsiklis' asynchronous load balancing algorithm}
 \label{BT algo}
 
 \section{Bertsekas  and Tsitsiklis' asynchronous load balancing algorithm}
 \label{BT algo}
 
-Comment on the problem in the convergence condition.
+In  order  prove  the  convergence  of  asynchronous  iterative  load  balancing
+Bertesekas         and        Tsitsiklis         proposed         a        model
+in~\cite{bertsekas+tsitsiklis.1997.parallel}.   Here we  recall  some notations.
+Consider  that  $N={1,...,n}$  processors   are  connected  through  a  network.
+Communication links  are represented by  a connected undirected  graph $G=(N,V)$
+where $V$ is the set of links connecting differents processors. In this work, we
+consider that  processors are  homogeneous for sake  of simplicity. It  is quite
+easy to tackle the  heterogeneous case~\cite{ElsMonPre02}. Load of processor $i$
+at  time $t$  is  represented  by $x_i(t)\geq  0$.   Let $V(i)$  be  the set  of
+neighbors of processor  $i$.  Each processor $i$ has an estimate  of the load of
+each  of its  neighbors $j  \in V(i)$  represented by  $x_j^i(t)$.  According to
+asynchronism and communication  delays, this estimate may be  outdated.  We also
+consider that the load is described by a continuous variable.
+
+When a processor  send a part of its  load to one or some of  its neighbors, the
+transfer takes time to be completed.  Let $s_{ij}(t)$ be the amount of load that
+processor $i$ has transfered to processor $j$ at time $t$ and let $r_{ij}(t)$ be the
+amount of  load received by processor $j$  from processor $i$ at  time $t$. Then
+the amount of load of processor $i$ at time $t+1$ is given by:
+\begin{equation}
+x_i(t+1)=x_i(t)-\sum_{j\in V(i)} s_{ij}(t) + \sum_{j\in V(i)} r_{ji}(t)
+\end{equation}
+
 
 \section{Best effort strategy}
 \label{Best-effort}
 
 \section{Best effort strategy}
 \label{Best-effort}
@@ -130,13 +157,59 @@ Comment on the problem in the convergence condition.
 \section{Simulations}
 \label{Simulations}
 
 \section{Simulations}
 \label{Simulations}
 
+In order to test and validate our approaches, we wrote a simulator
+using the SimGrid
+framework~\cite{casanova+legrand+quinson.2008.simgrid}.  The process
+model is detailed in the next section (\ref{Sim model}), then the
+results of the simulations are presented in section~\ref{Results}.
+
 \subsection{Simulation model}
 \subsection{Simulation model}
+\label{Sim model}
 
 \subsection{Validation of our approaches}
 
 \subsection{Validation of our approaches}
+\label{Results}
+
+
+On veut montrer quoi ? :
+
+1) best plus rapide que les autres (simple, makhoul)
+2) avantage virtual load
+
+Est ce qu'on peut trouver des contre exemple?
+Topologies variées
+
+
+Simulation avec temps définies assez long et on mesure la qualité avec : volume de calcul effectué, volume de données échangées
+Mais aussi simulation avec temps court qui montre que seul best converge
 
 
 
 
+Expés avec ratio calcul/comm rapide et lent
+
+Quelques expés avec charge initiale aléatoire plutot que sur le premier proc
+
+Cadre processeurs homogènes
+
+Topologies statiques
+
+On ne tient pas compte de la vitesse des liens donc on la considère homogène
+
+Prendre un réseau hétérogène et rendre processeur homogène
+
+Taille : 10 100 très gros
+
 \section{Conclusion and perspectives}
 
 
 \section{Conclusion and perspectives}
 
 
+\bibliographystyle{spmpsci}
+\bibliography{biblio}
 
 \end{document}
 
 \end{document}
+
+%%% Local Variables:
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+%%% End:
+
+% LocalWords:  Raphaël Couturier Arnaud Giersch Abderrahmane Sider
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