Local-spin algorithms for variants of mutual exclusion using read and write operations
Notice bibliographique
Résumé
Mutual exclusion (ME) is used to coordinate access to shared resources by concurrent\nprocesses. We investigate several new N-process shared-memory algorithms for variants\nof ME, each of which uses only reads and writes, and is local-spin, i.e., has bounded\nremote memory reference (RMR) complexity. We study these algorithms under two\ndifferent shared-memory models: the distributed shared-memory (DSM) model, and the\ncache-coherent (CC) model. In particular, we present the first known algorithm for first-\ncome-first-served (FCFS) ME that has O(log N) RMR complexity in both the DSM and\nCC models, and uses only atomic reads and writes. Our algorithm is also adaptive to\npoint contention, i.e., the number of processes that are simultaneously active during a\npassage by some process. More precisely, the number of RMRs a process makes per\npassage in our algorithm is \\Theta(min(c, log N)), where c is the point contention. We also\npresent the first known FCFS abortable ME algorithm that is local-spin and uses only\natomic reads and writes. This algorithm has O(N) RMR complexity in both the DSM\nand CC models, and is in the form of a transformation from abortable ME to FCFS\nabortable ME. In conjunction with other results, this transformation also yields the\nfirst known local-spin group mutual exclusion algorithm that uses only atomic reads\nand writes. Additionally, we present the first known local-spin k-exclusion algorithms\nthat use only atomic reads and writes and tolerate up to k − 1 crash failures. These algorithms have RMR complexity O(N) in both the DSM and CC models. The simplest\nof these algorithms satisfies a new fairness property, called k-FCFS, that generalizes the\nFCFS fairness property for ME algorithms. A modification of this algorithm satisfies the\nstronger first-in-first-enabled (FIFE) fairness property. Finally, we present a modification\nto the FIFE k-exclusion algorithm that works with non-atomic reads and writes. The\nhigh-level structure of all our k-exclusion algorithms is inspired by Lamport’s famous\nBakery algorithm.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».