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国内刊号：43-1258/TP
国际刊号：1007-130X
发布日期:
作者：陈奉贤
单位：（兰州大学网络安全与信息化办公室,甘肃 兰州 730000）
关键词：高性能计算,并行作业调度,用户聚类,时序神经网络,注意力机制,
高性能集群的作业调度通常使用作业调度系统来实现，准确填写作业运行时间能在很大程度上提升作业调度效率。现有的研究通常使用机器学习的预测方式，在预测精度和实用性上还存在一定的提升空间。为了进一步提高集群作业运行时间预测的准确率，考虑先对集群作业日志进行聚类，将作业类别信息添加到作业特征中，再使用基于注意力机制的NR-Transformer网络对作业日志数据建模和预测。在数据处理上，根据与预测目标的相关性、特征的完整性和数据的有效性，从历史日志数据集中筛选出7维特征，并按作业运行时间的长度将其划分为多个作业集，再对各作业集分别进行训练和预测。实验结果表明，相比于传统机器学习和BP神经网络，时序神经网络结构有更好的预测性能，其中NR-Transformer在各作业集上都有较好的性能。
来源：2022年第7期
《计算机工程与科学》期刊编辑部
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