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Enregistrement W2108027150 · doi:10.1109/hpca.2002.995716

CableS : thread control and memory management extensions for shared virtual memory clusters

2004· article· en· W2108027150 sur OpenAlexaff
Peter Jamieson, Angelos Bilas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPOSIX ThreadsComputer scienceThread (computing)Shared memoryDistributed shared memoryRuntime systemScalabilityOperating systemCompilerVirtual memoryMyrinetDistributed computingParallel computingServerMessage passingMemory managementUniform memory access

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clusters of high-end workstations and PCs are currently used in many application domains to perform large-scale computations or as scalable servers for I/O bound tasks. Although clusters have many advantages, their applicability in emerging areas of applications has been limited. One of the main reasons for this is the fact that clusters do not provide a single system image and thus are hard to program. In this work we address this problem by providing a single-cluster image with respect to thread and memory management. We implement our system, CableS (Cluster enabled threads), on a 32-processor cluster interconnected with a low-latency, high-bandwidth system area network and conduct an early exploration of the costs involved in providing the extra functionality. We demonstrate the versatility :of Cables with a wide range of applications and show that clusters can be used to support applications that have been written for more expensive tightly-coupled systems, With very little effort on the programmer side: (a) We run legacy pthreads applications without any major modifications. (b) We use a public domain OpenMP compiler (OdinMP) to translate OpenMP programs to pthreads and execute them on our system, with no or few modifications to the translated pthreads source code. (c) We provide an implementation of the M4 macros for our pthreads system and run the SPLASH-2 applications. We also show that the overhead introduced by the extra functionality of CableS affects the parallel section of applications that have been tuned for the shared memory abstraction only in cases where the data placement is affected by operating system (WindowsNT) limitations in virtual memory mappings granularity.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations5
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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