The impact of negative acknowledgments in shared memory scientific applications
Notice bibliographique
Résumé
Negative acknowledgments (NACKs) and subsequent retries, used to resolve races and to enforce a total order among shared memory accesses in distributed shared memory (DSM) multiprocessors, not only introduce extra network traffic and contention, but also increase node controller occupancy, especially at the home. We present possible protocol optimizations to minimize these retries and offer a thorough study of the performance effects of these messages on six scalable scientific applications running on 64-node systems and larger. To eliminate NACKs, we present a mechanism to queue pending requests at the main memory of the home node and augment it with a novel technique of combining pending read requests, thereby accelerating the parallel execution for 64 nodes by as much as 41 percent (a speedup of 1.41) compared to a modified version of the SGI Origin 2000 protocol. We further design and evaluate a protocol by combining this mechanism with a technique that we call write string forwarding, used in the AlphaServer GS320 and Piranha systems. We find that without careful design considerations, especially regarding atomic read-modify-write operations, this aggressive write forwarding can hurt performance. We identify and evaluate the necessary micro-architectural support to solve this problem. We compare the performance of these novel NACK-free protocols with a base bitvector protocol, a modified version of the SGI Origin 2000 protocol, and a NACK-free protocol that uses dirty sharing and write string forwarding as in the Piranha system. To understand the effects of network speed and topology the evaluation is carried out on three network configurations.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».