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Enregistrement W2096193215 · doi:10.1109/micro.2006.27

In-Network Cache Coherence

2006· article· en· W2096193215 sur OpenAlexaff
Noel Eisley, Li-Shiuan Peh, Li Shang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInterconnection Networks and Systems
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesPrinceton University
Mots-clésComputer scienceMESI protocolCache coherenceScalabilityMESIF protocolComputer networkDirectoryCacheLatency (audio)Distributed computingCache algorithmsOperating systemCPU cache

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the trend towards increasing number of processor cores in future chip architectures, scalable directory-based protocols for maintaining cache coherence will be needed. However, directory-based protocols face well-known problems in delay and scalability. Most current protocol optimizations targeting these problems maintain a firm abstraction of the interconnection network fabric as a communication medium: protocol optimizations consist of end-to-end messages between requestor, directory and sharer nodes, while network optimizations separately target lowering communication latency for coherence messages. In this paper, we propose an implementation of the cache coherence protocol within the network, embedding directories within each router node that manage and steer requests towards nearby data copies, enabling in-transit optimization of memory access delay. Simulation results across a range of SPLASH-2 benchmarks demonstrate significant performance improvement and good system scalability, with up to 44.5% and 56% savings in average memory access latency for 16 and 64-node systems, respectively, when compared against the baseline directory cache coherence protocol. Detailed micro architecture and implementation characterization affirms the low area and delay impact of in-network coherence

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations125
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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