Notice bibliographique
Résumé
Overly optimistic processing in Time Warp can threaten the stability of the simulation due to large memory consump-tion and explosive rollback growth. To address the sta-bility concerns of optimistic simulation, Choe and Trop-per proposed a learning-based flow control algorithm which throttles over-optimistic execution by regulating the flow of events between pairs of processors throughout the course of the simulation. This flow control algorithm has been shown to effectively improve simulation stability for certain appli-cations in a shared-memory environment. In this paper we present an analysis and experimental ver-ification of the performance of this flow control algorithm in a distributed-memory environment. Results show that the flow control algorithm reduces the memory usage, the number of rollbacks and the number of antievents at the ex-pense of the simulation time. Thus it becomes apparent that the behaviour of the flow control algorithm is not a conse-quence of learning, but it is highly dependent on the type of simulation platform, event granularity and communica-tion latency. Taking these results into account, we discuss a number of approaches to learning and flow control using the outlines of the flow control algorithm, and we consider the extent of the performance improvement to be expected from memory-based schemes for limiting Time Warp opti-mism in a distributed-memory environment. 1
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».