arXiv cs.AI· Justin M. Cheney, Clement N. Nyirenda·· 18 天前AI 评分33
面向 HPC 作业调度的深度强化学习统计评估
Deep Reinforcement Learning for HPC Job Scheduling: A Statistical Evaluation
AI 导读
针对 HPC 作业调度，研究人员在真实 Slurm 工作负载轨迹下，对带与不带动作掩码的 PPO、A2C 和 DQN 等深度强化学习方案进行了统计评估。评测发现所有未掩码方案均被截断，且在同构负载下掩码 DRL 并未显著优于掩码随机对照组。但在异构负载中，MaskablePPO 较对照组全面提升，最大有界减速比 LCFS 低 22%，并取得了最低的平均训练时间。
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