MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285006235 · doi:10.1145/3490148.3538594

A NUMA-Aware Recoverable Mutex Lock

2022· article· en· W4285006235 sur OpenAlexaff
Ahmed Fahmy, Wojciech Golab

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed systems and fault tolerance
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSemaphoreComputer scienceMutual exclusionLock (firearm)Transformation (genetics)Parallel computingOverhead (engineering)Distributed computingOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mutual exclusion (ME) problem has been of interest to the scientific community since it was first defined by Dijkstra. Various algorithms have been developed to solve the problem, like the MCS and CLH queue-based locks. The problem was generalized into the recoverable mutual exclusion (RME) problem by Golab and Ramaraju to accommodate the possibility of process crash failures. Since then, multiple RME algorithms have been presented in the literature that vary in design and performance. Furthermore, non-uniform memory access (NUMA) architecture has become mainstream in designing modern distributed systems, stimulating the development of NUMA-aware mutex locks. None of the existing NUMA-aware mutex locks are recoverable to the best of our knowledge. In addition, none of the transformation techniques in the literature, such as flat-combining and cohort-locking, is a black-box transformation. Precisely, each of the existing transformation techniques requires specific characteristics of, and possible modifications to, the underlying NUMA-oblivious lock. In this work, we propose the Recoverable Filter (RF) lock, a black-box transformation approach that exploits memory locality to transform a NUMA-oblivious recoverable mutex lock into a NUMA-aware one. Practical experiments are conducted using two existing RME algorithms, Golab and Hendler's (GH) and Jayanti, Jayanti, and Joshi's (JJJ). The two RME locks are transformed into NUMA-aware locks using the proposed RF and the existing cohort algorithms. Results show that, in multi-socket configurations, our transformation boosts the performance of the NUMA-oblivious RME locks by up to 45%. The RME locks transformed using the proposed RF lock are slower than their non-recoverable cohort variants by up to 9%. Outcomes demonstrate that the overhead of our algorithm is minimal when using a single socket. Moreover, a deeper empirical assessment shows that the gap in performance between GH and JJJ is due to the entry section of JJJ, not its exit section.

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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,778

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetDistributed systems and fault toleranceTravaux en français237 207