DRAIN: Deadlock Removal for Arbitrary Irregular Networks
Notice bibliographique
Résumé
Correctness is a first-order concern in the design of computer systems. For multiprocessors, a primary correctness concern is the deadlock-free operation of the network and its coherence protocol; furthermore, we must guarantee the continued correctness of the network in the face of increasing faults. Designing for deadlock freedom is expensive. Prior solutions either sacrifice performance or power efficiency to proactively avoid deadlocks or impose high hardware complexity to reactively resolve deadlocks as they occur. However, the precise confluence of events that lead to deadlocks is so rare that minimal resources and time should be spent to ensure deadlock freedom. To that end, we propose DRAIN, a subactive approach to remove potential deadlocks without needing to explicitly detect or avoid them. We simply let deadlocks happen and periodically drain (i.e., force the movement of) packets in the network that may be involved in a cyclic dependency. As deadlocks are a rare occurrence, draining can be performed infrequently and at low cost. Unlike prior solutions, DRAIN eliminates not only routing-level but also protocol-level deadlocks without the need for expensive virtual networks. DRAIN dramatically simplifies deadlock freedom for irregular topologies and networks that are prone to wear-related faults. Our evaluations show that on an average, DRAIN can save 26.73% packet latency compared to proactive deadlock-freedom schemes in the presence of faults while saving 77.6% power compared to reactive schemes.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».