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Enregistrement W1585104735 · doi:10.5555/1516124.1516135

Interactive resource-intensive applications made easy

2007· article· en· W1585104735 sur OpenAlexaff
H. Andrés Lagar-Cavilla, Niraj H. Tolia, Eyal de Lara, Mahadev Satyanarayanan, David R. O’Hallaron

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed and Parallel Computing Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSoftware deploymentDistributed computingAnimationMiddleware (distributed applications)Resource (disambiguation)GraphicsSoftware engineeringOperating systemComputer graphics (images)Computer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Snowbird is a middleware system based on virtual machine (VM) technology that simplifies the development and deployment of bimodal applications. Such applications alternate between phases with heavy computationalresource needs and phases rich in user interaction. Examples include digital animation, as well as scientific, medical, and engineering diagnostic and design tools. Traditionally, these applications have been manually partitioned into distributed components to take advantage of remote computational resources, while still providing low-latency user interaction. Instead, Snowbird lets developers design their applications as monolithic units within a VM, and automatically migrates the application to the optimal execution site to achieve short completion time and crisp interactive performance. Snowbird does not require that applications be written in a specific language, or use specific libraries, and it can be used with existing applications, including closed-source ones, without requiring recompilation or relinking. Snowbird achieves these goals by augmenting VM migration with an interaction-aware migration manager, support for graphics hardware acceleration, and a wide-area peer-to-peer storage system. Experiments conducted with a number of real-world applications, including commercial closed-source tools, show that applications running under Snowbird come within 4 % of optimal compute time, and provide crisp interactive performance that is comparable to native local execution.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,004

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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