Dynamic Resource Allocation in Embedded, High-Performance and Cloud Computing
Idioma: inglés
Editorial: River Publishers, 2016
- Tapa dura
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - The availability of many-core computing platforms enables a wide variety of technical solutions for systems across the embedded, high-performance and cloud computing domains. However, large scale manycore systems are notoriously hard to optimise. Choices regarding resource allocation alone can account for wide variability in timeliness and energy dissipation (up to several orders of magnitude). Dynamic Resource Allocation in Embedded, High-Performance and Cloud Computing covers dynamic resource allocation heuristics for manycore systems, aiming to provide appropriate guarantees on performance and energy efficiency. It addresses different types of systems, aiming to harmonise the approaches to dynamic allocation across the complete spectrum between systems with little flexibility and strict real-time guarantees all the way to highly dynamic systems with soft performance requirements. Technical topics presented in the book include: Load and Resource Models Admission Control Feedback-based Allocation and Optimisation Search-based Allocation Heuristics Distributed Allocation based on Swarm Intelligence Value-Based AllocationEach of the topics is illustrated with examples based on realistic computational platforms such as Network-on-Chip manycore processors, grids and private cloud environments.…
N° de ref. del artículo 9788793519084
- Título
- Dynamic Resource Allocation in Embedded, High-Performance and Cloud Computing
- Autor
- Leandro Soares Indrusiak
- Editorial
- River Publishers
- Año de publicación
- 2016
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 8793519087
- ISBN 13
- 9788793519084
- Peso del artículo
- 438 gramos
- Dimensiones
- 240x161x14 mm
The availability of many-core computing platforms enables a wide variety of technical solutions for systems across the embedded, high-performance and cloud computing domains. However, large scale manycore systems are notoriously hard to optimise. Choices regarding resource allocation alone can account for wide variability in timeliness and energy dissipation (up to several orders of magnitude). Dynamic Resource Allocation in Embedded, High-Performance and Cloud Computing covers dynamic resource allocation heuristics for manycore systems, aiming to provide appropriate guarantees on performance and energy efficiency. It addresses different types of systems, aiming to
harmonise the approaches to dynamic allocation across the complete spectrum between systems with little flexibility and strict real-time guarantees all the way to highly dynamic systems with soft performance requirements. Technical topics presented in the book include:
- Load and Resource Models
- Admission Control
- Feedback-based Allocation and Optimisation
- Search-based Allocation Heuristics
- Distributed Allocation based on Swarm Intelligence
- Value-Based Allocation
Each of the topics is illustrated with examples based on realistic computational platforms such as Network-on-Chip manycore processors, grids and private cloud environments.
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Acerca del autor
Piotr Dziurzanski received the M.Sc. and Ph.D. degrees in computer science from West Pomeranian University of Technology (Poland) in 2000 and 2003, respectively. From 2003 to 2012 he worked as an assistant professor at the same university. In 2013 he joined the DreamCloud project as a research associate at the University of York. He currently works as a lecturer at the Staffordshire University (UK) in the Faculty of Computing, Engineering and Sciences. His scientific interests include embedded systems, hardware-software co-design, on-chip multiprocessor systems and distributed computing.
Amit Kumar Singh received the B.Tech. degree in Electronics Engineering from Indian Institute of Technology (Indian School of Mines), Dhanbad, India, in 2006. Thereafter, he worked with HCL Technologies, India before starting his Ph.D. at School of Computer Engineering, Nanyang Technological University (NTU), Singapore. He completed his Ph.D. in 2012. He worked as a post-doctoral researcher at National University of Singapore (NUS) from 2012 to 2014 and at University of York, UK from 2014 to 2016. Currently, he is working as senior research fellow at University of Southampton, UK. His research interests include system level design-time and run-time optimizations of 2D and 3D multi-core systems with focus on performance, energy, temperature, and reliability. He has published over 45 papers in these areas in leading international journals/conferences. He was the recepient of ISORC 2016 Best Paper Award, PDP 2015 Best Paper Award, HiPEAC Paper Award, and GLSVLSI 2014 Best Paper Candidate. He has served on the TPC of IEEE/ACM conferences like ISED, MES, NoCArc and ESTIMedia.
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Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
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