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Enregistrement W3019557951 · doi:10.1145/3016078.2851160

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2016· article· en· W3019557951 sur OpenAlexaff
Tianzheng Wang, Milind Chabbi, Hideaki Kimura

Notice bibliographique

RevueACM SIGPLAN Notices · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueCloud Computing and Resource Management
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceLock (firearm)ScalabilityFIFO and LIFO accountingQueueFIFO (computing and electronics)Computer networkContext (archaeology)Partition (number theory)Distributed computingOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The MCS lock is one of the most prevalent queuing locks. It provides fair scheduling and high performance on massively parallel systems. However, the MCS lock mandates a bring-your-own-context policy: each lock user must provide an additional context (i.e., a queue node) to interact with the lock. This paper proposes MCSg, a variant of the MCS lock that relaxes this restriction. Our key observation is that not all lock users are created equal . We analyzed how locks are used in massively-parallel modern systems, such as NUMA-aware operating systems and databases. We found that such systems often have a small number of "regular" code paths that enter the lock very frequently. Such code paths are the primary beneficiary of the high scalability of MCS locks. However, there are also many "guest" code paths that infrequently enter the lock and do not need the same degree of fairness to access the lock (e.g., background tasks that only run periodically with lower priority). These guest users, which are typically spread out in various modules of the software, prefer context-free locks, such as ticket locks. MCSg provides these guests a context-free interface while regular users still enjoy the benefits provided by MCS. It can also be used as a drop-in replacement of MCS for more advanced locks, such as cohort locking. We also propose MCSg++, an extended version of MCSg, which avoids guest starvation and non-FIFO behaviors that might happen with MCSg. Our evaluation using microbenchmarks and the TPC-C database benchmark on a 16-socket, 240-core server shows that both MCSg and MCSg++ preserve the benefits of MCS for regular users while providing a context-free interface for guests.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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