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Enregistrement W7132863880

Memory page placement based on predicted cache behaviour in CC-NUMA multiprocessors

2004· dissertation· W7132863880 sur OpenAlexaffabout
Robert Andrew Ho

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2004
Typedissertation
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensBibliothèque et Archives nationales du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCache-only memory architectureInterleaved memoryMemory mapLatency (audio)Flat memory modelUniform memory accessCacheMemory managementNon-uniform memory accessDemand paging
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An important characteristic of CC-NUMA multiprocessors is the relative difference in latency between local and remote memory accesses. For many applications running on these systems, the amount of time spent stalled on remote memory accesses can make up a significant fraction of the total execution time. Previous work has shown that proper placement of pages in memory can reduce much of this time by changing remote memory accesses to local memory accesses. This work has also shown that such placement decisions are most effective when they are based on the caching behaviour of those pages. In this thesis, we present a new method of predicting such caching behaviour at allocation time, and making appropriate placement decisions based on these predictions. This method required minimal additions to the memory subsystem of the University of Toronto Tornado operating system, and no special hardware for monitoring the memory hierarchy. We also show that this method can result in improvements of up to 35% in total execution time over traditional placement policies such as first-touch placement when the data sets of the applications being run exceeds the size of a local memory node. These results hold for both single application and multiprogrammed workloads.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,299 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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