Co-Scheduling High-Performance Computing Applications - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique
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Chapitre D'ouvrage Année : 2017
Co-Scheduling High-Performance Computing Applications
1 Vanderbilt University [Nashville] (Nashville, Tennessee, TN 37240 - États-Unis)
"> Vanderbilt University [Nashville]
2 ROMA - Optimisation des ressources : modèles, algorithmes et ordonnancement (Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme 46 Allée d'Italie 69364 Lyon - France)
"> ROMA - Optimisation des ressources : modèles, algorithmes et ordonnancement
3 LIP - Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (46 Allée d'Italie 69364 LYON CEDEX 07 - France)
"> LIP - Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme
4 ICL - Innovative Computing Laboratory [Knoxville] (Suite 203 Claxton 1122 Volunteer Blvd Knoxville, TN 37996 - États-Unis)
"> ICL - Innovative Computing Laboratory [Knoxville]
5 San Diego Supercomputer Center [San Diego] (9500 Gilman Drive La Jolla, San Diego CA 92093-0505 - États-Unis) "> San Diego Supercomputer Center [San Diego]
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Dates et versions

hal-02082818 , version 1 (28-03-2019)
Identifiants
  • HAL Id : hal-02082818 , version 1

Citer

Guillaume Aupy, Anne Benoit, Loïc Pottier, Padma Raghavan, Yves Robert, et al.. Co-Scheduling High-Performance Computing Applications. Big Data: Management, Architecture, and Processing, Chapman and Hall/CRC, 2017, 9781315154008. ⟨hal-02082818⟩
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