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Enregistrement W2130556244 · doi:10.5555/2190025.2190053

LAR-CC: Large atomic regions with conditional commits

2011· article· en· W2130556244 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSymposium on Code Generation and Optimization · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensAdvanced Micro Devices (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceCommitBinary translationParallel computingScope (computer science)Code (set theory)Binary numberBinary codeProgramming languageSoftwareArithmeticDatabaseMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HW/SW Co-designed systems rely on dynamic binary translation and optimizations for efficient execution of binary code. Due to memory ordering properties and other architectural constraints, most binary optimizations are applied to regions of code that are atomically executed. To ensure that the underlying hardware has enough speculative resources to execute the whole atomic region, these systems typically form short atomic regions, with only 20 to 30 instructions. However, the shorter is the atomic region the smaller is the scope for optimizations. We present LAR-CC, a novel technique that enables HW/SW co-designed systems to optimize large atomic regions and dynamically fit them into the available speculative hardware resources by means of conditional commits. The LAR-CC technique consists of two major components: 1) conditional branch instructions to conditionally skip commit operations; 2) code transformations that replace commit operations by conditional commits and enable optimizations to be applied on the large atomic regions. Our experiments show that LAR-CC can effectively achieve dynamic atomic region sizes larger than 1000 instructions, providing sufficiently large scope to apply many advanced optimizations on HW/SW co-designed systems.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,210 · 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