数据集概述
该数据集围绕分布式Actor模型库的异步负载均衡研究展开，包含相关实验脚本、数据分析代码、结果图表及压缩文件，为验证基于扩散的异步负载均衡方法在动态负载场景下的性能表现提供数据支持。
文件详解
该数据集包含二十个文件，具体说明如下：
- 脚本文件（.sh格式，共8个）：
- set_vars_for_jobgeneration.sh、generator_lazy.sh、gen_and_submit_jobs_mpp2.sh、generator_static.sh、builder_static.sh等：用于作业生成、提交及环境配置的Shell脚本
- 代码文件（.py格式，共3个）：
- matrix_stat_plotter.py、definitions.py、pond_reader.py：用于数据处理、图表生成及数据读取的Python脚本
- 文档文件（.pdf格式，共6个）：
- sc3-staticworkload-actor-counts.pdf、sc3-staticworkload-speedup.pdf、sc3-nodeslowdown-speedup.pdf等：包含实验结果图表的PDF文件
- 压缩文件（.zip格式，共3个）：
- sc3-lazyactivation.zip、sc3-staticworkload.zip、sc3-nodeslowdown.zip：可能包含实验数据或相关资源的压缩包
数据来源
TUM-I5（技术来源：https://github.com/TUM-I5/Actor-UPCXX）
适用场景
- 高性能计算研究：分析分布式Actor模型库中异步负载均衡方法的性能表现
- 动态负载均衡算法验证：评估扩散式负载均衡方法在不同负载场景下的效率
- 科学计算实验复现：基于提供的脚本与数据复现相关HPC实验结果
- 并行计算性能优化：研究分布式系统中动态负载不平衡问题的解决方案
