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更新: 30 September, 2023
本文介绍了一种将分布式计算技术应用到科学工作流中的方法,该方法可以实现在 ad-hoc 网络计算资源上进行参数扫描工作流的并行执行,从而显著提高工作流的执行性能。该方法在 Kepler 科学工作流环境中实现了 Master-Slave 分布式执行框架,可以实现对子工作流进行并行和独立执行,并通过理论生态学领域的一个用例,验证了该方法的可用性和时间效率。
文件格式: PDF
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MD5: 9BF384629700A0536A34E7CC089385E5
发布时间: 25 April, 2012
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