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Enregistrement W4400422050 · doi:10.1145/3669989

First-Come-First-Served as a Separate Principle

2024· article· en· W4400422050 sur OpenAlex

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 Transactions on Parallel Computing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed systems and fault tolerance
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A lock is a mechanism to guarantee mutual exclusion with eventual progress, i.e., some degree of fairness. First-come-first-served (FCFS) progress is perfectly fair. FCFS progress can be offered by a locking algorithm or added by wrapping a non-FCFS lock with a separate FCFS algorithm. A new separate FCFS algorithm is presented that creates FCFS progress by wrapping a lock’s entry protocol (acquire). The algorithm addresses an important safety issue in locking, called barging, where arriving threads proceed before waiting threads or waiting threads are serviced with some bias. Barging increases latency for waiting threads and is non-intuitive to concurrent programmers, even though it is inherent to non-deterministic concurrent execution. A correctness proof is presented for the new FCFS algorithm and verified with the proof assistant PVS. Experimental tests are performed to ensure the presented wrapper provides FCFS progress when used to transform non-FCFS software and hardware locks. The performance of the non-FCFS and transformed FCFS counterparts is compared and contrasted with locks using inherent FCFS progress. The results show the FCFS transforms are performant for most algorithms, providing an additional tool for application developers to achieve correctness without a significant global performance reduction.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,268 · 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