Notice bibliographique
Résumé
Java Virtual Machines provide a layer of abstraction supporting any services required for the execution of Java programs; from the viewpoint of Java programs, a Java Virtual Machine is a kind of "virtual hardware". However, fundamentally, any job of this virtual hardware is done by the real low level hardware, and behavioural changes in the virtual hardware are eventually reflected by performance variations in the real hardware. Investigating the real hardware performance is thus important for understanding the behaviour of higher levels, including virtual machines themselves and the Java programs they run. Hardware information also has significant potential for optimizing Java Virtual Machines and achieving better runtime performance for Java programs. In this thesis, we introduce a series of adaptive optimizations in a Java Virtual Machine based on hardware information. We investigate the recurrent behaviour apparent in hardware data and detect the recurrent, periodic phases, i.e., the repetitive behaviour, in high level program execution. These phase detection results can be used for a variety of purposes including optimization and program understanding. For example, phase data can be used to select only the representative portions in program execution for runtime profiling. This selective profiling technique achieves a similar accuracy to that of the continuous profiling with a significant workload reduction. Based on further hardware investigation results we roughly divide the lifetime of a program into different phases and dynamically apply appropriate hot method recompilation strategies which generally improve performance and demonstrate a real world optimization using our technique. Hardware information can also bring benefits to the selection of better garbage collection points. We implement a collector with a garbage collection point analytic model based on our hardware data analyzer and provide a deep study of the relative factors in collection point selection. Our approach and set of techniques highlight a problem for optimization development and a design that adaptively compensates. As hardware performance becomes an increasingly important factor it becomes a greater consideration in the construction of runtime environments, including Java Virtual Machines. We are able to show in our work that hardware monitoring can be the basis of both high level understanding and many new optimizations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».