Dynamic DAG scheduling for many-task computing of distributed eco-hydrological model

The computing of distributed hydrological model at large scale is increasingly characterized by data intensive and computation intensive, especially for the multi-process coupling model. Parallel computing is one effective approach to cope with this situation. The easily extensible fine-grained para...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	The Journal of supercomputing Jg. 75; H. 2; S. 510 - 532
Hauptverfasser:	Yue, Shasha, Ma, Yan, Chen, Lajiao, Wang, Yuzhu, Song, Weijing
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	New York Springer US 06.02.2019 Springer Nature B.V
Schlagworte:	Compilers Computer Science Computing time Critical path Hydrologic models Hydrology Interpreters Parallel processing Processor Architectures Programming Languages Schedules Task scheduling Parallel computing Many-task computing Hydrological model DAG scheduling
ISSN:	0920-8542, 1573-0484
Online-Zugang:	Volltext
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