Addressing shared resource contention in multicore processors via scheduling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Contention for shared resources on multicore processors remains an unsolved problem in existing systems despite significant research efforts dedicated to this problem in the past. Previous solutions focused primarily on hardware techniques and software page coloring to mitigate this problem. Our goal is to investigate how and to what extent contention for shared resource can be mitigated via thread scheduling. Scheduling is an attractive tool, because it does not require extra hardware and is relatively easy to integrate into the system. Our study is the first to provide a comprehensive analysis of contention-mitigating techniques that use only scheduling. The most difficult part of the problem is to find a classification scheme for threads, which would determine how they affect each other when competing for shared resources. We provide a comprehensive analysis of such classification schemes using a newly proposed methodology that enables to evaluate these schemes separately from the scheduling algorithm itself and to compare them to the optimal. As a result of this analysis we discovered a classification scheme that addresses not only contention for cache space, but contention for other shared resources, such as the memory controller, memory bus and prefetching hardware. To show the applicability of our analysis we design a new scheduling algorithm, which we prototype at user level, and demonstrate that it performs within 2\% of the optimal. We also conclude that the highest impact of contention-aware scheduling techniques is not in improving performance of a workload as a whole but in improving quality of service or performance isolation for individual applications.
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle