Библиографическое описание:Mezheneva, I. O. Reconstruction of attractors of super-computer user's activity and identification of critical deviations in their behavior = Реконструкция аттракторов активностей пользователей вычислительных ресурсов суперкомпьютерных платформ и выявление критических отклонений в их поведении / I. O. Mezheneva, A. A. Lukashin, S. K. Chatoyan. - (Решение прикладных задач методами искусственного интеллекта). - Текст : непосредственный // Информатика, телекоммуникации и управление = Computing, Telecommunications and Control. - 2024. - Т. 17, № 3: Тематический сборник "Решение прикладных задач методами искусственного интеллекта". - С. 61-70. - Библиогр.: с. 68-69 (16 назв.). - ISSN 2687-0517.
Аннотация:The modern job scheduling system in supercomputer platforms is based on the estimates of the request for computing resources provided by users (often based on subjective considerations). However, it has been found that such estimates can be significantly inaccurate. In this regard, a practically important task arises: building a behavior model of user tasks executed in a supercomputer, identifying and evaluating critical deviations from the predicted behavior profile (based on an assessment of user confidence). Methods of nonlinear dynamics and topological data analysis are used to solve this problem. The article presents the results of experimental studies for various data sets obtained at the "Polytechnic Supercomputer Center" of Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University. The Betti curves of the supercomputer user profile are calculated. The results of the evaluation of the comparison of several user profiles with the reference profile are presented. A desirability scale and numerical intervals for the proposed classes are proposed.
Современная система диспетчеризации задач в суперкомпьютерных платформах основана на оценках потребности в вычислительных ресурсах, предоставленных пользователями (зачастую на основе субъективных соображений). Однако было установлено, что такие оценки могут быть существенно неточными. В связи с этим возникает важная в практическом отношении задача - построение модели поведения пользовательских заданий при их выполнении в суперкомпьютере, выявление и оценка критических отклонений от прогнозируемого профиля поведения (на основе оценки доверия к пользователю). Для решения этой задачи используются методы нелинейной динамики и топологического анализа данных. Приводятся результаты экспериментальных исследований для различных наборов данных, полученных в Суперкомпьютерном центре "Политехнический" Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого. Посчитаны кривые Бетти профиля пользователя суперкомпьютера. Представлены результаты оценки сравнения нескольких профилей пользователей с эталонным профилем. Предложена шкала желательности и числовые интервалы для предложенных классов.
