Proceedings of the third international workshop on Large-scale system and application performance
Notice bibliographique
Résumé
It is our great pleasure to welcome you to the third Workshop on Large-scale System and Application Performance -- LSAP2011. We initiated this workshop two years ago as we think it addresses a very important and timely subject. Over the last decade, computer systems and applications in everyday use have grown to unprecedented scales. Large clusters serving millions of search requests per day, grids executing large workflows and parameter sweeps consisting of thousands of jobs, and supercomputers running complex e-science applications, have now hundreds of thousands of processing cores. In addition, clouds are quickly emerging as a large-scale computing infrastructure. Peer-to-peer systems and centralized video distribution systems that dominate the internet and complicated internet applications such as massive multiplayer online games are used by millions of people every day. In view of this tremendous growth, understanding the performance of large-scale computer systems and applications has become vital to institutional, commercial, and private interests. This workshop intends to be a venue for papers on performance evaluation methods, tools, and studies focusing on the challenges of large scale, such as decentralization, predictable performance, reliability, and scalability. It aims to bring together system designers and researchers involved with the modeling and performance evaluation of largescale systems and applications. The call for papers of the workshop attracted 8 submissions, out of which the program committee accepted 5 papers that cover a variety of topics, ranging from lock thrashing in multicore systems and file systems for exascale computing, to the visual analysis of I/O system behavior, the multi-scale analysis of large distributed systems, and the analysis of social gaming networks. In addition, the workshop program features a keynote presentation by Marc Snir of the University of Illinois at Urbana-Champaign, USA, on performance engineering for petascale systems and beyond.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,033 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».