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Enregistrement W2136644108

Local-spin algorithms for variants of mutual exclusion using read and write operations

2011· dissertation· en· W2136644108 sur OpenAlexaff
Robert Danek

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2011
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed systems and fault tolerance
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMutual exclusionComputer scienceShared memoryAlgorithmParallel computingTheoretical computer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,007
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 seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations0
Publié2011
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