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Enregistrement W4254434605 · doi:10.1002/spe.991

Synchronization for fast and reentrant operating system kernel tracing

2010· article· en· W4254434605 sur OpenAlexaff
Mathieu Desnoyers, Michel Dagenais

Notice bibliographique

RevueSoftware Practice and Experience · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceTracingInterruptKernel (algebra)DebuggingLinux kernelThread (computing)Synchronization (alternating current)SemaphoreOperating systemTRACE (psycholinguistics)Parallel computingReal-time computingDistributed computingEmbedded systemComputer networkMicrocontroller

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To effectively trace an operating system, a performance monitoring and debugging infrastructure needs the ability to trace various execution contexts. These contexts range from kernel running as a thread toNon‐Maskable Interrupt(NMI) contexts. Given that any part of the kernel infrastructure used by a kernel tracer could lead to infinite recursion if traced, and because most kernel primitives require synchronization unsuitable for some execution contexts, all interactions of the tracing code with the existing kernel infrastructure must be considered in order to correctly inter‐operate with the existing operating system kernel. This paper presents a new low overhead tracing mechanism and motivates the choice of synchronization sequences suitable for operating system kernel tracing, namelylocal atomic instructionsas main buffer synchronization primitive and theRead–Copy Update(RCU) mechanism to control tracing. It also proposes a wait‐free algorithm extending the time‐base needed by the tracer to 64‐bit on architectures that lack hardware 64‐bit time‐base support. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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