Logo AND Algorithmique Numérique Distribuée

Public GIT Repository
make file of context usage project
[simgrid.git] / doc / publis.doc
1 /*! \page publis Publications
2
3 \section pub_reference Reference publication about SimGrid
4
5 When citing SimGrid, the prefered reference paper is <i>Scheduling
6 Distributed Applications: the SimGrid Simulation Framework</i>, even if it's
7 a bit old now. We are actively working on improving this.
8
9 \li <b>Scheduling Distributed Applications: the
10        SimGrid Simulation Framework</b>\n
11     by <em>Henri Casanova and Arnaud Legrand and Loris Marchal</em>\n
12     Proceedings of the third IEEE International Symposium
13     on Cluster Computing and the Grid (CCGrid'03)\n
14     Since the advent of distributed computer systems an active field
15     of research has been the investigation of scheduling strategies
16     for parallel applications.  The common approach is to employ
17     scheduling heuristics that approximate an optimal
18     schedule. Unfortunately, it is often impossible to obtain
19     analytical results to compare the efficacy of these heuristics.
20     One possibility is to conducts large numbers of back-to-back
21     experiments on real platforms.  While this is possible on
22     tightly-coupled platforms, it is infeasible on modern distributed
23     platforms (i.e. Grids) as it is labor-intensive and does not
24     enable repeatable results. The solution is to resort to
25     simulations. Simulations not only enables repeatable results but
26     also make it possible to explore wide ranges of platform and
27     application scenarios.\n
28     In this paper we present the SimGrid framework which enables the
29     simulation of distributed applications in distributed computing
30     environments for the specific purpose of developing and evaluating
31     scheduling algorithms.  This paper focuses on SimGrid v2, which
32     greatly improves on the first version of the software with more
33     realistic network models and topologies.  SimGrid v2 also enables
34     the simulation of distributed scheduling agents, which has become
35     critical for current scheduling research in large-scale platforms.
36     After describing and validating these features, we present a case
37     study by which we demonstrate the usefulness of SimGrid for
38     conducting scheduling research.\n
39     http://www-id.imag.fr/Laboratoire/Membres/Legrand_Arnaud/articles/simgrid2_CCgrid03.pdf
40
41 Previous publication do not cover the GRAS part of the framework. So, if you
42 want to cite GRAS, please use this publication instead:
43
44 \li <b>Gras: A Research &amp; Development Framework for Grid and P2P
45       Infrastructures</b>\n
46     by <em>Martin Quinson</em>\n
47     To appear: The 18th IASTED International Conference on
48       Parallel and Distributed Computing and Systems (PDCS 2006)\n
49     http://www.loria.fr/~quinson/articles/gras-iasted06.pdf 
50
51 \section pub_simulation Other publications about the SimGrid framework
52
53 \li <b>The SimGrid Project - Simulation and Deployment of Distributed Applications</b>\n
54     by <em>A. Legrand, M. Quinson, K. Fujiwara, H. Casanova</em>\n
55     <b>POSTER</b> in Proceedings of the IEEE International Symposium on High Performance Distributed Computing (HPDC-15), Paris, France, May 2006.\n    
56     \htmlonly
57      <a href="http://navet.ics.hawaii.edu/~casanova/homepage/papers/simgrid_hpdc06.pdf"><img src="poster_thumbnail.png" /></a>
58     \endhtmlonly
59     http://navet.ics.hawaii.edu/~casanova/homepage/papers/simgrid_hpdc06.pdf
60
61 \li <b>A Network Model for Simulation of Grid Application</b>\n
62     by <em>Henri Casanova and Loris Marchal</em>\n
63     \anchor paper_tcp
64     In this work we investigate network models that can be
65     potentially employed in the simulation of scheduling algorithms for
66     distributed computing applications. We seek to develop a model of TCP
67     communication which is both high-level and realistic. Previous research
68     works show that accurate and global modeling of wide-area networks, such
69     as the Internet, faces a number of challenging issues. However, some
70     global models of fairness and bandwidth-sharing exist, and can be link
71     withthe behavior of TCP. Using both previous results and simulation (with
72     NS), we attempt to understand the macroscopic behavior of
73     TCP communications. We then propose a global model of the network for the
74     Grid platform. We perform partial validation of this model in
75     simulation. The model leads to an algorithm for computing
76     bandwidth-sharing. This algorithm can then be implemented as part of Grid
77     application simulations. We provide such an implementation for the
78     SimGrid simulation toolkit.\n
79     ftp://ftp.ens-lyon.fr/pub/LIP/Rapports/RR/RR2002/RR2002-40.ps.gz
80
81
82 \li <b>MetaSimGrid : Towards realistic scheduling simulation of
83         distributed applications</b>\n
84     by <em>Arnaud Legrand and Julien Lerouge</em>\n
85     Most scheduling problems are already hard on homogeneous
86     platforms, they become quite intractable in an heterogeneous
87     framework such as a metacomputing grid. In the best cases, a
88     guaranteed heuristic can be found, but most of the time, it is
89     not possible. Real experiments or simulations are often
90     involved to test or to compare heuristics. However, on a
91     distributed heterogeneous platform, such experiments are
92     technically difficult to drive, because of the genuine
93     instability of the platform. It is almost impossible to
94     guarantee that a platform which is not dedicated to the
95     experiment, will remain exactly the same between two tests,
96     thereby forbidding any meaningful comparison. Simulations are
97     then used to replace real experiments, so as to ensure the
98     reproducibility of measured data. A key issue is the
99     possibility to run the simulations against a realistic
100     environment. The main idea of trace-based simulation is to
101     record the platform parameters today, and to simulate the
102     algorithms tomorrow, against the recorded data: even though it
103     is not the current load of the platform, it is realistic,
104     because it represents a fair summary of what happened
105     previously. A good example of a trace-based simulation tool is
106     SimGrid, a toolkit providing a set of core abstractions and
107     functionalities that can be used to easily build simulators for
108     specific application domains and/or computing environment
109     topologies. Nevertheless, SimGrid lacks a number of convenient
110     features to craft simulations of a distributed application
111     where scheduling decisions are not taken by a single
112     process. Furthermore, modeling a complex platform by hand is
113     fastidious for a few hosts and is almost impossible for a real
114     grid. This report is a survey on simulation for scheduling
115     evaluation purposes and present MetaSimGrid, a simulator built
116     on top of SimGrid.\n
117     ftp://ftp.ens-lyon.fr/pub/LIP/Rapports/RR/RR2002/RR2002-28.ps.gz
118
119 \li <b>SimGrid: A Toolkit for the Simulation of Application
120         Scheduling</b>\n
121     by <em>Henri Casanova</em>\n
122     Advances in hardware and software technologies have made it
123     possible to deploy parallel applications over increasingly large
124     sets of distributed resources. Consequently, the study of
125     scheduling algorithms for such applications has been an active area
126     of research. Given the nature of most scheduling problems one must
127     resort to simulation to effectively evaluate and compare their
128     efficacy over a wide range of scenarios. It has thus become
129     necessary to simulate those algorithms for increasingly complex
130     distributed, dynamic, heterogeneous environments. In this paper we
131     present SimGrid, a simulation toolkit for the study of scheduling
132     algorithms for distributed application. This paper gives the main
133     concepts and models behind SimGrid, describes its API and
134     highlights current implementation issues. We also give some
135     experimental results and describe work that builds on SimGrid's
136     functionalities.\n
137     http://grail.sdsc.edu/papers/simgrid_ccgrid01.ps.gz
138
139 \section pub_ext Papers that use SimGrid-generated results (not counting our owns)
140
141 This list is a selection of articles. We list only papers written by people
142 external to the development group, but we also use our tool ourselves (see
143 next section).
144
145 - 2006
146   - <b>Simbatch : une API pour la simulation et la prédiction de performances de systèmes batch</b>\n
147     by <em>Jean-Sébastien Gay and Yves Caniou</em>.\n
148     In 17ème Rencontres Francophones du Parallélisme, des Architectures et des Systèmes, RenPar'17.\n
149   - <b>Simbatch: an API for simulating and predicting the performance of parallel resources and batch systems.</b>\n
150     INRIA Research Report 6040, November 2006.\n
151     https://hal.inria.fr/inria-00115880
152   - <b>Master-Slave Tasking on Asymmetric Networks</b>\n
153     by <em>Cyril Banino-Rokkones, Olivier Beaumont and Lasse Natvig</em>.\n
154     In Proceedings of 12th International Euro-Par Conference, Euro-Par 2006.
155     August 29 - September 1, Pages 167--176, Dresden, Germany.
156   - <b>Hierarchical Scheduling of Independent Tasks with Shared Files</b>\n 
157     by <em>H. Senger, F. Silva, W. Nascimento</em>.\n
158     Proceedings of the Sixth IEEE International Symposium on Cluster Computing and the Grid Workshop (CCGRIDW'06), 2006.\n
159     http://www.unisantos.br/mestrado/informatica/hermes/File/senger-HierarchicalScheduling-Workshop-TB120.pdf
160   - <b>Critical Path and Area Based Scheduling of Parallel Task Graphs on Heterogeneous Platforms</b>\n
161     by <em>Tchimou N'Takp&eacute; and Fr&eacute;d&eacute;ric Suter</em>\n
162     Proceedings of the Twelfth International Conference on Parallel and Distributed Systems (ICPADS), 2006.
163   - <b>Evaluation of Knapsack-based Scheduling using the NPACI JOBLOG</b>\n
164     by <em>D. Vanderster, N. Dimopoulos, R. Parra-Hernandez and R. Sobie</em>.\n
165     20th International Symposium on High-Performance Computing in an
166       Advanced Collaborative Environment (HPCS'06)\n
167     http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/HPCS.2006.23
168   - <b>Metascheduling Multiple Resource Types using the MMKP</b>\n
169     by <em>D. Vanderster, N. Dimopoulos, R. Sobie</em>\n
170     To Appear: 7th IEEE/ACM International Conference on Grid Computing,
171       Barcelona, September 28th-29th 2006
172 - 2005
173   - <b>On Dynamic Resource Management Mechanism using Control
174     Theoretic Approach for Wide-Area Grid Computing</b>\n
175     by <em>Hiroyuki Ohsaki, Soushi Watanabe, and Makoto Imase</em>\n
176     in Proceedings of IEEE Conference on Control Applications (CCA 2005), Aug. 2005.\n
177     http://www.ispl.jp/~oosaki/papers/Ohsaki05_CCA.pdf
178   - <b>Evaluation of Meta-scheduler Architectures and Task Assignment Policies for
179     high Throughput Computing</b>\n
180     by <em>Eddy Caron, Vincent Garonne and Andrei Tsaregorodtsev</em>\n    
181     Proceedings of 4th Internationnal Symposium on Parallel and
182     Distributed Computing Job Scheduling Strategies for Parallel
183     Processing (ISPDC'05), July 2005.\n
184     http://www.ens-lyon.fr/LIP/Pub/Rapports/RR/RR2005/RR2005-27.pdf
185 - 2004
186   - <b>Deadline Scheduling with Priority for Client-Server Systems on the Grid</b>\n
187     by <em>E Caron, PK Chouhan, F Desprez</em>\n
188     in IEEE International Conference On Grid Computing. Super Computing 2004, oct 2004.
189   - <b>Efficient Scheduling Heuristics for GridRPC Systems</b>\n
190     by <em>Y. Caniou and E. Jeannot.</em>\n
191     in IEEE QoS and Dynamic System workshop (QDS) of International Conference 
192     on Parallel and Distributed Systems (ICPADS), New-Port Beach California, USA, 
193     pages 621-630, July 2004\n
194     http://graal.ens-lyon.fr/~ycaniou/QDS04.ps
195   - <b>Exploiting Replication and Data Reuse to Efficiently Schedule
196        Data-intensive Applications on Grids</b>\n
197     by <em> E. Santos-Neto, W. Cirne, F. Brasileiro, A. Lima.</em>\n
198     Proceedings of 10th Job Scheduling Strategies for Parallel Processing, June 2004.\n
199     http://www.lsd.ufcg.edu.br/~elizeu/articles/jsspp.v6.pdf
200   - <b>Resource Management and Knapsack Formulations on the Grid</b>\n
201     by <em>R. Parra-Hernandez, D. Vanderster and N. J. Dimopoulos</em>\n
202     Fifth IEEE/ACM International Workshop on Grid Computing (GRID'04)\n
203     http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/GRID.2004.54
204   - <b>Scheduling BoT Applications in Grids using a Slave Oriented Adaptive
205     Algorithm.</b>\n
206     by <em>T. Ferreto, C. A. F. De Rose and C. Northfleet.</em>\n
207     Second International Symposium on Parallel and Distributed Processing
208     and Applications (ISPA), 2004, Hong Kong. Published in Lecture Notes in
209     Computer Science (LNCS), Volume 3358, by Springer-Verlag. p. 392-398.
210 - 2003
211   - <b>Link-Contention-Aware Genetic Scheduling Using Task Duplication in Grid Environments</b>\n
212     by <em>Wensheng Yao, Xiao Xie and Jinyuan You</em>\n
213     in Grid and Cooperative Computing: Second International Workshop, GCC 2003, Shanghai, China, December 7-10, 2003 (LNCS)\n
214     http://www.chinagrid.edu.cn/chinagrid/download/GCC2003/pdf/266.pdf
215   - <b>New Dynamic Heuristics in the Client-Agent-Server Model</b>\n
216     by <em>Y. Caniou and E. Jeannot</em>\n
217     in IEEE 13th Heteregeneous Computing Workshop - HCW'03, Nice, France, April 2003.\n
218     http://graal.ens-lyon.fr/~ycaniou/HCW03.ps
219   - <b>A Hierarchical Resource Reservation Algorithm for Network Enabled Servers</b>\n
220     by <em>E. Caron, F. Desprez, F. Petit, V. Villain</em>\n
221     in the 17th International Parallel and Distributed Processing Symposium -- IPDPS'03, Nice - France, April 2003. 
222
223 \section pub_self Our own papers that use SimGrid-generated results 
224
225 This list is a selection of the articles we have written that used results
226 generated by SimGrid. 
227
228 - 2006
229   - <b>On the Harmfulness of Redundant Batch Requests</b>\n
230     by <em>H. Casanova</em>\n
231     Proceedings of the IEEE International Symposium on High Performance Distributed Computing (HPDC-15), Paris, France, May 2006.\n
232     http://navet.ics.hawaii.edu/~casanova/homepage/papers/hpdc_2006.pdf
233   - <b>An evaluation of Job Scheduling Strategies for Divisible Loads on Grid Platforms</b>\n
234     by <em>Y. Cardinale, H. Casanova</em>\n
235     in Proceedings of the High Performance Computing & Simulation Conference (HPC&S'06), Bonn, Germany, May 2006.\n
236     http://navet.ics.hawaii.edu/~casanova/homepage/papers/cardinale_2006.pdf
237   - <b>Interference-Aware Scheduling</b>\n 
238     by <em>B. Kreaseck, L. Carter, H. Casanova, J. Ferrante, S. Nandy</em>\n
239     International Journal of High Performance Computing Applications (IJHPCA), to appear.\n
240     http://navet.ics.hawaii.edu/~casanova/homepage/papers/kreaseck_ijhpca_2005.pdf
241 - 2004
242   - <b>From Heterogeneous Task Scheduling to Heterogeneous Mixed Data and Task Parallel Scheduling</b>\n
243     by <em>F. Suter, V. Boudet, F. Desprez, H. Casanova</em>\n
244     Proceedings of Europar, 230--237, (LCNS volume 3149), Pisa, Italy, August 2004.
245   - <b>On the Interference of Communication on Computation</b>\n 
246     by <em>B. Kreaseck, L. Carter, H. Casanova, J. Ferrante</em>\n 
247     Proceedings of the workshop on Performance Modeling, Evaluation, and Optimization of Parallel and Distributed Systems, Santa Fe, April 2004.\n
248     http://navet.ics.hawaii.edu/~casanova/homepage/papers/k_pmeo2004.pdf
249 - 2003
250   - <b>RUMR: Robust Scheduling for Divisible Workloads</b>\n 
251     by <em>Y. Yang, H. Casanova</em>\n
252     Proceedings of the 12th IEEE Symposium on High Performance and Distributed Computing (HPDC-12), Seattle, June 2003.\n
253     http://navet.ics.hawaii.edu/~casanova/homepage/papers/yang_hpdc2003.pdf
254   - <b>Resource Allocation Strategies for Guided Parameter Space Searches</b>\n
255     by <em>M. Faerman, A. Birnbaum, F. Berman, H. Casanova</em>\n
256     International Journal of High Performance Computing Applications (IJHPCA), 17(4), 383--402, 2003.\n
257     http://grail.sdsc.edu/papers/faerman_ijhpca04.pdf
258 - 2002
259   - <b>Resource Allocation for Steerable Parallel Parameter Searches</b>\n
260     by <em>M. Faerman, A. Birnbaum, H. Casanova, F. Berman</em>\n
261     Proceedings of the Grid Computing Workshop, Baltimore, 157--169, November 2002.\n
262     http://grail.sdsc.edu/projects/vi_itr/grid02.pdf
263 - 2001
264   - <b>Applying Scheduling and Tuning to On-line Parallel Tomography </b>\n
265      by <em>Shava Smallen, Henri Casanova, Francine Berman</em>\n
266      in Proceedings of Supercomputing 2001\n
267      http://grail.sdsc.edu/papers/tomo_journal.ps.gz
268 - 2000
269   - <b>Heuristics for Scheduling Parameter Sweep applications in Grid environments</b>\n
270     by <em>Henri Casanova, Arnaud Legrand, Dmitrii Zagorodnov and Francine Berman</em>\n
271     in Proceedings of the 9th Heterogeneous Computing workshop (HCW'2000), pp349-363.\n
272     http://navet.ics.hawaii.edu/~casanova/homepage/papers/hcw00_pst.pdf
273
274
275 */
276
277 \li <b>Optimal algorithms for scheduling divisible workloads on 
278        heterogeneous systems</b>\n
279     by <em>Olivier Beaumont and Arnaud Legrand and Yves Robert</em>\n
280     in Proceedings of the 17th International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS'03).\n
281     Preliminary version on ftp://ftp.ens-lyon.fr/pub/LIP/Rapports/RR/RR2002/RR2002-36.ps.gz
282
283
284 \li <b>On-line Parallel Tomography</b>\n
285     by <em>Shava Smallen</em>\n
286     Masters Thesis, UCSD, May 2001