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Enregistrement W4210410570 · doi:10.1145/1879097.1879078

Parallelism generics for Ada 2005 and beyond

2010· article· en· W4210410570 sur OpenAlex
Brad Moore

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueACM SIGAda Ada Letters · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensGeneral Dynamics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceParallelism (grammar)Implicit parallelismConcurrencyProgramming languageParallel computingSyntaxTask parallelismCode (set theory)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Ada programming language is seemingly well-positioned to take advantage of emerging multi-core technologies. While it has always been possible to write parallel algorithms in Ada, there are certain classes of problems however, where the level of effort to write parallel algorithms outweighs the ease and simplicity of a sequential approach. This can result in lost opportunities for parallelism and slower running software programs. Languages such as Cilk++ and OpenMB provide expressive mechanisms to add parallelism to code using a C++ based syntax by adding special syntactic directives where parallelism is desired. This paper explores Ada's concurrency features to see whether it is possible to easily inject similar iterative and recursive parallelism to code written in Ada, without having to resort to special language extensions or non-standard language features. This paper identifies a "work-seeking" technique, which can be viewed as a form of compromise between work-sharing and work-stealing, two other existing strategies. The paper presents performance results to illustrate the benefits of use for the generics and goes on to suggest how parallelism pragmas could possibly be added to the Ada language to further facilitate writing parallel 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 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: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil0,674

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,229 · 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