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Enhancing priority-based adaptive resource allocation for high-performance computing platforms
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PRE
AI
DOI：10.1504/IJWGS.2026.151890.png)
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摘要
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高性能计算平台通过高效分配工作负载到计算主机集群来加速渲染应用程序的执行。基于优先级的调度为计算资源分配提供了一种简单有效的机制，通常与按使用付费模式相一致。传统的优先级计算方法往往忽略了用户间参数，如竞争用户优先级和系统规模。本文提出了一种增强的自适应资源分配策略，引入了两种归一化技术：优先级缩放和权重共享。通过平衡公平性和响应性，所提出的方法允许短任务更早完成并避免队列拥塞，从而为具有不同任务类型和优先级水平的渲染工作负载创造更高效和用户友好的环境。实验结果表明，这种自适应方法显著减少了等待时间，对高优先级任务的完成时间影响很小。
Keyword:
cloud computing
priority-based scheduling
render farm
resource allocation