Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Public GIT Repository
0c8ec18125f4065eb6beeae84e4ad2b9a4946bdc
[simgrid.git] / doc / publis.doc
1 /*! \page publis Reference publications about SimGrid
2
3
4 When citing SimGrid, the prefered reference paper is <i>SimGrid: a
5 Generic Framework for Large-Scale Distributed Experimentations</i>.
6
7 \li <b>SimGrid: a Generic Framework for Large-Scale Distributed
8     Experimentations</b>\n 
9     by <em>Henri Casanova, Arnaud Legrand and Martin Quinson</em>\n
10     Proceedings of the 10th IEEE International Conference on Computer
11     Modelling and Simulation (UKSIM/EUROSIM'08)\n    
12     Distributed computing is a very broad and active research area
13     comprising fields such as cluster computing, computational
14     grids, desktop grids and peer-to-peer (P2P) systems.
15     Unfortunately, it is often impossible to obtain theoretical or
16     analytical results to compare the performance of algorithms
17     targeting such systems. One possibility is to conduct large
18     numbers of back-to-back experiments on real platforms. While
19     this is possible on tightly-coupled platforms, it is infeasible
20     on modern distributed platforms as experiments are labor-intensive
21     and results typically not reproducible. Consequently, one must
22     resort to simulations, which enable reproducible results and also
23     make it possible to explore wide ranges of platform and
24     application scenarios.\n
25     In this paper we describe the SimGrid framework, a
26     simulation-based framework for evaluating cluster, grid and P2P
27     algorithms and heuristics. This paper focuses on SimGrid v3, which
28     greatly improves on previous versions thanks to a novel and
29     validated modular simulation engine that achieves higher
30     simulation speed without hindering simulation accuracy. Also, two
31     new user interfaces were added to broaden the targeted research
32     community. After surveying existing tools and methodologies we
33     describe the key features and benefits of SimGrid.\n
34     http://www.loria.fr/~quinson/articles/SimGrid-uksim08.pdf
35
36 \section publis_others Other publications
37
38 A lot of other papers where published about SimGrid. The list is
39 splited in 3 pages (also accessible from the navbar on top of this page):
40  - \ref publis_core\n
41    This section contains papers describing some sub-parts of SimGrid,
42    or references superseeded by the one given above.
43  - \ref publis_extern\n
44    SimGrid is used by an ever growing scientific community. This
45    section lists all the papers resulting of works in which the core
46    SimGrid team were not involved.
47  - \ref publis_intra\n
48    This section lists the paper co-signed by at least one of the core
49    team member, and using SimGrid as a tool (and not studying SimGrid
50    itself).
51
52 \section publis_count Amount of published papers using SimGrid results
53
54 <table>
55
56 <tr><td>Year</td><td>2000</td><td>2001</td><td>2002</td><td>2003</td><td>2004</td><td>2005</td><td>2006</td><td>2007</td>
57                  <td>Total</td></tr>
58   <tr><td>Amount of papers external to the core team</td>
59                  <td>-</td>   <td>-</td>   <td>-</td>   <td>3</td>   <td>6</td>   <td>3</td>   <td>8</td>   <td>5</td>
60                  <td>25</td></tr>
61   <tr><td>Amount of papers co-signed by one team member</td>
62                  <td>1</td>   <td>1</td>   <td>1</td>   <td>2</td>   <td>2</td>   <td>-</td>   <td>4</td>   <td>4</td>
63                  <td>15</td></tr>
64 </table>
65
66 \page publis_core Other publications about the SimGrid framework
67
68 \li <b>Speed and Accuracy of Network Simulation in the SimGrid Framework</b>\n
69     by <em>K. Fujiwara, H. Casanova</em>\n
70     in Proceedings of the First International Workshop on Network Simulation Tools (NSTools), Nantes, France, October 2007.\n 
71     http://navet.ics.hawaii.edu/~casanova/homepage/papers/fujiwara_nstool2007.pdf
72         
73 \li <b>Cost and Accuracy of Packet-Level vs. Analytical Network Simulations: An Empirical Study</b>\n
74     by <em>K. Fujiwara</em>\n
75     <b>M.S. Thesis</b>, Dept. of Information and Computer Sciences, University of Hawai`i at Manoa, April 2007.\n
76     http://navet.ics.hawaii.edu/~casanova/homepage/theses/kayo_fujiwara_MS.pdf
77
78 \li <b>Gras: A Research &amp; Development Framework for Grid and P2P
79       Infrastructures</b>\n
80     by <em>Martin Quinson</em>\n
81     <b>Best paper</b> of the 18th IASTED International Conference on
82       Parallel and Distributed Computing and Systems (PDCS 2006)\n
83     http://www.loria.fr/~quinson/articles/gras-iasted06.pdf 
84
85 \li <b>The SimGrid Project - Simulation and Deployment of Distributed Applications</b>\n
86     by <em>A. Legrand, M. Quinson, K. Fujiwara, H. Casanova</em>\n
87     <b>POSTER</b> in Proceedings of the IEEE International Symposium on High Performance Distributed Computing (HPDC-15), Paris, France, May 2006.\n    
88     \htmlonly
89      <a href="http://navet.ics.hawaii.edu/~casanova/homepage/papers/simgrid_hpdc06.pdf"><img src="poster_thumbnail.png" /></a>
90     \endhtmlonly
91     http://navet.ics.hawaii.edu/~casanova/homepage/papers/simgrid_hpdc06.pdf
92
93 \li <b>Scheduling Distributed Applications: the SimGrid Simulation Framework</b>\n
94     by <em>Henri Casanova and Arnaud Legrand and Loris Marchal</em>\n
95     Proceedings of the third IEEE International Symposium
96     on Cluster Computing and the Grid (CCGrid'03)\n
97     http://www-id.imag.fr/Laboratoire/Membres/Legrand_Arnaud/articles/simgrid2_CCgrid03.pdf
98
99 \li <b>A Network Model for Simulation of Grid Application</b>\n
100     by <em>Henri Casanova and Loris Marchal</em>\n
101     \anchor paper_tcp
102     In this work we investigate network models that can be
103     potentially employed in the simulation of scheduling algorithms for
104     distributed computing applications. We seek to develop a model of TCP
105     communication which is both high-level and realistic. Previous research
106     works show that accurate and global modeling of wide-area networks, such
107     as the Internet, faces a number of challenging issues. However, some
108     global models of fairness and bandwidth-sharing exist, and can be link
109     withthe behavior of TCP. Using both previous results and simulation (with
110     NS), we attempt to understand the macroscopic behavior of
111     TCP communications. We then propose a global model of the network for the
112     Grid platform. We perform partial validation of this model in
113     simulation. The model leads to an algorithm for computing
114     bandwidth-sharing. This algorithm can then be implemented as part of Grid
115     application simulations. We provide such an implementation for the
116     SimGrid simulation toolkit.\n
117     ftp://ftp.ens-lyon.fr/pub/LIP/Rapports/RR/RR2002/RR2002-40.ps.gz
118
119
120 \li <b>MetaSimGrid : Towards realistic scheduling simulation of
121         distributed applications</b>\n
122     by <em>Arnaud Legrand and Julien Lerouge</em>\n
123     Most scheduling problems are already hard on homogeneous
124     platforms, they become quite intractable in an heterogeneous
125     framework such as a metacomputing grid. In the best cases, a
126     guaranteed heuristic can be found, but most of the time, it is
127     not possible. Real experiments or simulations are often
128     involved to test or to compare heuristics. However, on a
129     distributed heterogeneous platform, such experiments are
130     technically difficult to drive, because of the genuine
131     instability of the platform. It is almost impossible to
132     guarantee that a platform which is not dedicated to the
133     experiment, will remain exactly the same between two tests,
134     thereby forbidding any meaningful comparison. Simulations are
135     then used to replace real experiments, so as to ensure the
136     reproducibility of measured data. A key issue is the
137     possibility to run the simulations against a realistic
138     environment. The main idea of trace-based simulation is to
139     record the platform parameters today, and to simulate the
140     algorithms tomorrow, against the recorded data: even though it
141     is not the current load of the platform, it is realistic,
142     because it represents a fair summary of what happened
143     previously. A good example of a trace-based simulation tool is
144     SimGrid, a toolkit providing a set of core abstractions and
145     functionalities that can be used to easily build simulators for
146     specific application domains and/or computing environment
147     topologies. Nevertheless, SimGrid lacks a number of convenient
148     features to craft simulations of a distributed application
149     where scheduling decisions are not taken by a single
150     process. Furthermore, modeling a complex platform by hand is
151     fastidious for a few hosts and is almost impossible for a real
152     grid. This report is a survey on simulation for scheduling
153     evaluation purposes and present MetaSimGrid, a simulator built
154     on top of SimGrid.\n
155     ftp://ftp.ens-lyon.fr/pub/LIP/Rapports/RR/RR2002/RR2002-28.ps.gz
156
157 \li <b>SimGrid: A Toolkit for the Simulation of Application
158         Scheduling</b>\n
159     by <em>Henri Casanova</em>\n
160     Advances in hardware and software technologies have made it
161     possible to deploy parallel applications over increasingly large
162     sets of distributed resources. Consequently, the study of
163     scheduling algorithms for such applications has been an active area
164     of research. Given the nature of most scheduling problems one must
165     resort to simulation to effectively evaluate and compare their
166     efficacy over a wide range of scenarios. It has thus become
167     necessary to simulate those algorithms for increasingly complex
168     distributed, dynamic, heterogeneous environments. In this paper we
169     present SimGrid, a simulation toolkit for the study of scheduling
170     algorithms for distributed application. This paper gives the main
171     concepts and models behind SimGrid, describes its API and
172     highlights current implementation issues. We also give some
173     experimental results and describe work that builds on SimGrid's
174     functionalities.\n
175     http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/CCGRID.2001.923223 
176
177 \page publis_extern Papers that use SimGrid-generated results (not counting our owns)
178
179 This list is a selection of articles. We list only papers written by people
180 external to the development group, but we also use our tool ourselves (see
181 next section).
182
183 - 2007
184   - <b>Reactive Grid Scheduling of DAG Applications.</b>\n by
185     <em>I. Hernandez and M. Cole (UK)</em>. In Parallel and Distributed Computing and Networks, 2007.\n
186     http://www.actapress.com/PaperInfo.aspx?PaperID=29625
187   - <b>Dynamic Scheduling of Multi-Processor Tasks on Clusters of Clusters</b>\n
188     by <em>S. Hunold, T. Rauber and G. Rünger</em>.\n
189     Proceedings of the Sixth International Workshop on Algorithms,
190     Models and Tools for Parallel Computing on Heterogeneous Networks
191     (Heteropar'07), Austin, TX, September 2007.
192   - <b>Scheduling &Delta;-Critical Tasks in Mixed-Parallel Applications on a National Grid</b>\n
193     by <em>Frédéric Suter</em>.\n
194     In 8th IEEE/ACM International Conference on Grid Computing (Grid 2007), Austin, TX, September 2007.
195   - <b>Brokering strategies in computational grids using stochastic
196     prediction models.</b>\n by <em>Vandy Berten and Bruno
197     Gaujal</em>. In Parallel Computing, vol. 33(4-5): 238-249, 2007.\n
198     http://dev.ulb.ac.be/sched/articles/PARCO.pdf
199   - <b>Managing Scheduling and Replication in the LHC Grid.</b>\n by
200     <em>Thomas Ferrandiz and Vania Marangozova</em>. In CoreGrid
201     Workshop on middleware, 2007.\n
202
203 - 2006
204   - <b>Simbatch: an API for simulating and predicting the performance of parallel resources and batch systems.</b>\n
205     by <em>Jean-Sébastien Gay and Yves Caniou</em>\n
206     INRIA Research Report 6040, November 2006.\n
207     https://hal.inria.fr/inria-00115880    
208   - <b>Simbatch : une API pour la simulation et la prédiction de performances de systèmes batch</b>\n
209     by <em>Jean-Sébastien Gay and Yves Caniou</em>.\n
210     In 17ème Rencontres Francophones du Parallélisme, des Architectures et des Systèmes, RenPar'17.\n
211     October 4-6, Perpignan, France    
212   - <b>Metascheduling Multiple Resource Types using the MMKP</b>\n
213     by <em>D. Vanderster, N. Dimopoulos, R. Sobie</em>\n
214     7th IEEE/ACM International Conference on Grid Computing\n
215     Barcelona, September 28th-29th 2006    
216   - <b>Master-Slave Tasking on Asymmetric Networks</b>\n
217     by <em>Cyril Banino-Rokkones, Olivier Beaumont and Lasse Natvig</em>.\n
218     In Proceedings of 12th International Euro-Par Conference, Euro-Par 2006.\n
219     August 29 - September 1, Pages 167--176, Dresden, Germany.
220   - <b>Critical Path and Area Based Scheduling of Parallel Task Graphs on Heterogeneous Platforms</b>\n
221     by <em>Tchimou N'Takpé and Frédéric Suter</em>\n
222     Proceedings of the Twelfth International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS)\n
223     Minneapolis, MN, July 12-15, 2006.    
224   - <b>Sensitivity Analysis of Knapsack-based Task Scheduling on the Grid</b>\n
225     by <em>D.C. Vanderster and N.J. Dimopoulos</em>.\n
226     In Proceedings of The 20th ACM International Conference on Supercomputing\n
227     Cairns, Australia, June 28-July 1, 2006.\n
228     http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1183401.1183446&coll=GUIDE&dl=%23url.coll
229   - <b>Hierarchical Scheduling of Independent Tasks with Shared Files</b>\n 
230     by <em>H. Senger, F. Silva, W. Nascimento</em>.\n
231     Proceedings of the Sixth IEEE International Symposium on Cluster
232     Computing and the Grid Workshop (CCGRIDW'06)\n
233     Singapore, 16-19 May 2006.\n
234     http://www.unisantos.br/mestrado/informatica/hermes/File/senger-HierarchicalScheduling-Workshop-TB120.pdf    
235   - <b>Evaluation of Knapsack-based Scheduling using the NPACI JOBLOG</b>\n
236     by <em>D. Vanderster, N. Dimopoulos, R. Parra-Hernandez and R. Sobie</em>.\n
237     20th International Symposium on High-Performance Computing in an
238       Advanced Collaborative Environment (HPCS'06)\n
239     St. John's, Newfoundland, Canada, 14-17 May 2006\n
240     http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/HPCS.2006.23
241     
242 - 2005
243   - <b>On Dynamic Resource Management Mechanism using Control
244     Theoretic Approach for Wide-Area Grid Computing</b>\n
245     by <em>Hiroyuki Ohsaki, Soushi Watanabe, and Makoto Imase</em>\n
246     in Proceedings of IEEE Conference on Control Applications (CCA 2005), Aug. 2005.\n
247     http://www.ispl.jp/~oosaki/papers/Ohsaki05_CCA.pdf
248   - <b>Evaluation of Meta-scheduler Architectures and Task Assignment Policies for
249     high Throughput Computing</b>\n
250     by <em>Eddy Caron, Vincent Garonne and Andrei Tsaregorodtsev</em>\n    
251     Proceedings of 4th Internationnal Symposium on Parallel and
252     Distributed Computing Job Scheduling Strategies for Parallel
253     Processing (ISPDC'05), July 2005.\n
254     http://www.ens-lyon.fr/LIP/Pub/Rapports/RR/RR2005/RR2005-27.pdf
255   - <b>Algorithmes de redistribution de données pour anneaux de processeurs hétérogènes</b>\n
256     by <em>Héléne Renard, Yves Robert and Frédéric Vivien</em>\n
257     In 16ième Rencontres Francophones du Parallélisme des Architectures et des Systèmes, Le Croisic, France, 6-8 avril 2005.\n
258     http://www.polytech.unice.fr/~hrenard/recherche/Renpar16.ps
259 - 2004
260   - <b>Deadline Scheduling with Priority for Client-Server Systems on the Grid</b>\n
261     by <em>Eddy Caron, PK Chouhan, Frédéric Desprez</em>\n
262     in IEEE International Conference On Grid Computing. Super Computing 2004, oct 2004.
263   - <b>Efficient Scheduling Heuristics for GridRPC Systems</b>\n
264     by <em>Yves Caniou and Emmanuel Jeannot.</em>\n
265     in IEEE QoS and Dynamic System workshop (QDS) of International Conference 
266     on Parallel and Distributed Systems (ICPADS), New-Port Beach California, USA, 
267     pages 621-630, July 2004\n
268     http://graal.ens-lyon.fr/~ycaniou/QDS04.ps
269   - <b>Exploiting Replication and Data Reuse to Efficiently Schedule
270        Data-intensive Applications on Grids</b>\n
271     by <em> E. Santos-Neto, W. Cirne, F. Brasileiro, A. Lima.</em>\n
272     Proceedings of 10th Job Scheduling Strategies for Parallel Processing, June 2004.\n
273     http://www.lsd.ufcg.edu.br/~elizeu/articles/jsspp.v6.pdf
274   - <b>Resource Management and Knapsack Formulations on the Grid</b>\n
275     by <em>R. Parra-Hernandez, D. Vanderster and N. J. Dimopoulos</em>\n
276     Fifth IEEE/ACM International Workshop on Grid Computing (GRID'04)\n
277     http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/GRID.2004.54
278   - <b>Scheduling BoT Applications in Grids using a Slave Oriented Adaptive
279     Algorithm.</b>\n
280     by <em>T. Ferreto, C. A. F. De Rose and C. Northfleet.</em>\n
281     Second International Symposium on Parallel and Distributed Processing
282     and Applications (ISPA), 2004, Hong Kong. Published in Lecture Notes in
283     Computer Science (LNCS), Volume 3358, by Springer-Verlag. p. 392-398.
284   - <b>Data redistribution algorithms for heterogeneous processor rings</b>\n
285     by <em>Héléne Renard, Yves Robert and Frédéric Vivien</em>\n
286     In International Conference on High Performance Computing HiPC'2004\n
287     http://www.polytech.unice.fr/~hrenard/recherche/Hipc.pdf
288 - 2003
289   - <b>Link-Contention-Aware Genetic Scheduling Using Task Duplication in Grid Environments</b>\n
290     by <em>Wensheng Yao, Xiao Xie and Jinyuan You</em>\n
291     in Grid and Cooperative Computing: Second International Workshop, GCC 2003, Shanghai, China, December 7-10, 2003 (LNCS)\n
292     http://www.chinagrid.edu.cn/chinagrid/download/GCC2003/pdf/266.pdf
293   - <b>New Dynamic Heuristics in the Client-Agent-Server Model</b>\n
294     by <em>Yves Caniou and Emmanuel Jeannot</em>\n
295     in IEEE 13th Heteregeneous Computing Workshop - HCW'03, Nice, France, April 2003.\n
296     http://graal.ens-lyon.fr/~ycaniou/HCW03.ps
297   - <b>A Hierarchical Resource Reservation Algorithm for Network Enabled Servers</b>\n
298     by <em>Eddy Caron, Frédéric Desprez, Franck Petit, V. Villain</em>\n
299     in the 17th International Parallel and Distributed Processing Symposium -- IPDPS'03, Nice - France, April 2003. 
300
301 \page publis_intra Our own papers that use SimGrid-generated results 
302
303 This list is a selection of the articles we have written that used results
304 generated by SimGrid. 
305
306 - 2007
307   - <b>Assessing the Quality of Automatically Built Network Representations</b>\n
308     by <em>Lionel Eyraud-Dubois and Martin Quinson</em>\n
309     In Seventh IEEE International Symposium on Cluster Computing and
310     the Grid (CCGrid 2007), 14-17 May 2007, Rio de Janeiro, Brazil.
311   - <b>A Comparison of Scheduling Approaches for Mixed-Parallel Applications on Heterogeneous Platforms</b>\n
312     by <em>Tchimou N'takpé, Frédéric Suter, and Henri Casanova</em>\n
313     In 6th International Symposium on Parallel and Distributed Computing, Hagenberg, Austria, July 2007.
314   - <b>A First Step Towards Automatically Building Network Representations</b>\n
315     by <em>Lionel Eyraud-Dubois, Arnaud Legrand, Martin Quinson and Frédéric Vivien</em>\n
316     In 12th International Euro-Par Conference 28-31 August, Rennes, France.
317   - <b>Centralized Versus Distributed Schedulers Multiple Bag-of-Tasks Applications</b>\n
318     by <em>Olivier Beaumont, Larry Carter, Jeanne Ferrante, Arnaud Legrand, Loris Marchal, and Yves Robert</em>\n
319     In IEEE Trans. Parallel Distributed Systems, 2007.
320 - 2006
321   - <b>On the Harmfulness of Redundant Batch Requests</b>\n
322     by <em>H. Casanova</em>\n
323     Proceedings of the IEEE International Symposium on High Performance Distributed Computing (HPDC-15), Paris, France, May 2006.\n
324     http://navet.ics.hawaii.edu/~casanova/homepage/papers/hpdc_2006.pdf
325   - <b>An evaluation of Job Scheduling Strategies for Divisible Loads on Grid Platforms</b>\n
326     by <em>Y. Cardinale, H. Casanova</em>\n
327     in Proceedings of the High Performance Computing & Simulation Conference (HPC&S'06), Bonn, Germany, May 2006.\n
328     http://navet.ics.hawaii.edu/~casanova/homepage/papers/cardinale_2006.pdf
329   - <b>Centralized Versus Distributed Schedulers Multiple Bag-of-Tasks Applications</b>\n
330     by <em>Olivier Beaumont, Larry Carter, Jeanne Ferrante, Arnaud Legrand, Loris Marchal, and Yves Robert</em>\n
331     International Parallel and Distributed Processing Symposium IPDPS'2006, 2006
332   - <b>Interference-Aware Scheduling</b>\n 
333     by <em>B. Kreaseck, L. Carter, H. Casanova, J. Ferrante, S. Nandy</em>\n
334     International Journal of High Performance Computing Applications (IJHPCA).\n
335     http://navet.ics.hawaii.edu/~casanova/homepage/papers/kreaseck_ijhpca_2005.pdf
336 - 2004
337   - <b>From Heterogeneous Task Scheduling to Heterogeneous Mixed Data and Task Parallel Scheduling</b>\n
338     by <em>F. Suter, V. Boudet, F. Desprez, H. Casanova</em>\n
339     Proceedings of Europar, 230--237, (LCNS volume 3149), Pisa, Italy, August 2004.
340   - <b>On the Interference of Communication on Computation</b>\n 
341     by <em>B. Kreaseck, L. Carter, H. Casanova, J. Ferrante</em>\n 
342     Proceedings of the workshop on Performance Modeling, Evaluation, and Optimization of Parallel and Distributed Systems, Santa Fe, April 2004.\n
343     http://navet.ics.hawaii.edu/~casanova/homepage/papers/k_pmeo2004.pdf
344
345 - 2003
346   - <b>RUMR: Robust Scheduling for Divisible Workloads</b>\n 
347     by <em>Y. Yang, H. Casanova</em>\n
348     Proceedings of the 12th IEEE Symposium on High Performance and Distributed Computing (HPDC-12), Seattle, June 2003.\n
349     http://navet.ics.hawaii.edu/~casanova/homepage/papers/yang_hpdc2003.pdf
350   - <b>Resource Allocation Strategies for Guided Parameter Space Searches</b>\n
351     by <em>M. Faerman, A. Birnbaum, F. Berman, H. Casanova</em>\n
352     International Journal of High Performance Computing Applications (IJHPCA), 17(4), 383--402, 2003.\n
353     http://grail.sdsc.edu/papers/faerman_ijhpca04.pdf
354 - 2002
355   - <b>Resource Allocation for Steerable Parallel Parameter Searches</b>\n
356     by <em>M. Faerman, A. Birnbaum, H. Casanova, F. Berman</em>\n
357     Proceedings of the Grid Computing Workshop, Baltimore, 157--169, November 2002.\n
358     http://grail.sdsc.edu/projects/vi_itr/grid02.pdf
359 - 2001
360   - <b>Applying Scheduling and Tuning to On-line Parallel Tomography </b>\n
361      by <em>Shava Smallen, Henri Casanova, Francine Berman</em>\n
362      in Proceedings of Supercomputing 2001\n
363      http://grail.sdsc.edu/papers/tomo_journal.ps.gz
364 - 2000
365   - <b>Heuristics for Scheduling Parameter Sweep applications in Grid environments</b>\n
366     by <em>Henri Casanova, Arnaud Legrand, Dmitrii Zagorodnov and Francine Berman</em>\n
367     in Proceedings of the 9th Heterogeneous Computing workshop (HCW'2000), pp349-363.\n
368     http://navet.ics.hawaii.edu/~casanova/homepage/papers/hcw00_pst.pdf
369
370
371 */
372
373 \li <b>Optimal algorithms for scheduling divisible workloads on 
374        heterogeneous systems</b>\n
375     by <em>Olivier Beaumont and Arnaud Legrand and Yves Robert</em>\n
376     in Proceedings of the 17th International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS'03).\n
377     Preliminary version on ftp://ftp.ens-lyon.fr/pub/LIP/Rapports/RR/RR2002/RR2002-36.ps.gz
378
379
380 \li <b>On-line Parallel Tomography</b>\n
381     by <em>Shava Smallen</em>\n
382     Masters Thesis, UCSD, May 2001