Detecting conflicts between thousan

Detecting conflicts between thousands of concurrent transactions efficiently is challenging. Naive broadcast-based detection scales poorly. Many proposed TMs use global metadata, such as a cache coherence directory, to eliminate unnecessary traffic. GPUs such as Fermi do not have a coherent, private cache for each thread.5 Signaturebased HTMs can operate independently of caches.9 We experimented with an ideal version of a signature-based HTM and found that storing a signature for each thread
requires 3.8 Mbytes of total storage to achieve a reasonably low false conflict rate. Typical conflict detection used in HTMs checks the existence of conflicts and identifies the specific conflicting transactions. Many software TMs, such as RingSTM,11 detect only the existence of conflicts between a committing transaction and transactions that have already committed. Kilo TM uses value-based conflict detection to exploit this insight.12 It detects conflicts without using any global metadata or cache coherence protocol; only values from global memory are used. Each transaction stores the value of each global memory read in its read log (in addressvalue pairs) during execution. Upon its completion, the transaction performs validation by comparing the saved values of its read set against the latest values in memory. A changed value indicates a conflict with one or more committed transactions. Transactions with detected conflicts can self-abort without interfering with other running transactions (shown in Figure 5a). Unlike atomic compare-and-swap (CAS) operations used in nonblocking algorithms, value-based conflict detection can tolerate the ABA problem (see the ‘‘Correctness Discussion’’ sidebar).13 Each transaction normally validates only once before it commits. A transaction is doomed if it has observed an inconsistent view of memory (for example, if between two memory reads, another transaction has committed and updated the accessed locations). These doomed transactions could enter an infinite loop. To ensure that doomed transactions are eventually aborted, we use a watchdog timer to trigger a validation. This satisfies opacity with minimum overhead for GPUs.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตรวจหาความขัดแย้งระหว่างรายการพร้อมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพเป็นเรื่องที่ท้าทาย ความไร้เดียงสาออกอากาศตามการตรวจสอบเครื่องชั่งได้ไม่ดี TMs เสนอหลายใช้ข้อมูลเมตาของสากล เช่นการแคโปรเจคไดเรกทอรี การกำจัดการจราจรที่ไม่จำเป็น เช่นแฟร์มี Gpu มีแคสอดคล้อง เป็นส่วนตัวสำหรับแต่ละ thread.5 เรือหลวง Signaturebased สามารถทำงานเป็นอิสระจาก caches.9 เราทดลองกับรุ่น HTM ตามลายเซ็นดี และพบว่าการเก็บลายเซ็นสำหรับแต่ละเธรดต้องเมกะ 3.8 จัดเก็บมีอัตราความขัดแย้งเท็จต่ำพอสมควร ตรวจหาความขัดแย้งทั่วไปที่ใช้ในเรือหลวงตรวจสอบการมีอยู่ของความขัดแย้ง และระบุธุรกรรมเฉพาะที่ขัดแย้งกัน หลายซอฟต์แวร์ TMs เช่น RingSTM, 11 ตรวจสอบเฉพาะการดำรงอยู่ของความขัดแย้งระหว่างการกระทำการใด ๆ อันทำธุรกรรมและธุรกรรมที่มีความมุ่งมั่นแล้ว กิโล TM ใช้ตรวจหาข้อขัดแย้งตามค่าการใช้ประโยชน์จาก insight.12 นี้ตรวจพบความขัดแย้งโดยไม่ใช้โลกข้อมูลเมตาใด ๆ หรือแคโปรเจคโพรโทคอล เฉพาะค่าจากหน่วยความจำระดับโลกจะใช้ แต่ละธุรกรรมเก็บค่าของหน่วยความจำส่วนกลางแต่ละอ่านในบันทึกการอ่าน (เป็นคู่ addressvalue) ในระหว่างดำเนินการ เมื่อเสร็จสิ้นการ ธุรกรรมที่ทำการตรวจสอบ โดยการเปรียบเทียบค่าที่บันทึกไว้ของการอ่านที่ตั้งกับค่าล่าสุดในหน่วยความจำ เปลี่ยนแปลงค่าบ่งชี้ความขัดแย้งกับอย่าง น้อยหนึ่งธุรกรรมที่กำหนด ตนเองสามารถการยกเลิกธุรกรรมที่ มีข้อขัดแย้งที่ตรวจพบโดยไม่รบกวนกับธุรกรรมอื่นกำลังทำงาน (แสดงในรูปที่ 5a) ซึ่งแตกต่างจากการดำเนินงานอะตอมเปรียบเทียบ และ-swap (CAS) ใช้ในอัลกอริทึม nonblocking การตรวจหาค่าคะแนนความขัดแย้งสามารถทนต่อปัญหา ABA (ดูที่แถบด้านข้าง ''ถูกอภิปราย '') .13 แต่ละธุรกรรมโดยปกติตรวจสอบเพียงครั้งเดียวก่อนจะยอมรับได้ ธุรกรรมเป็นวาระถ้ามันได้ปฏิบัติมุมมองสอดคล้องกันของหน่วยความจำ (เช่น ถ้าระหว่างสองหน่วยความจำอ่าน ธุรกรรมอื่นมีความมุ่งมั่น และปรับปรุงสถานการเข้าถึง) ธุรกรรมเหล่านี้วาระอาจป้อนการวนรอบ infinite เพื่อให้แน่ใจว่า ธุรกรรมวาระมีการยกเลิกในที่สุด เราใช้เวลาจ้องจับผิดเพื่อทริกเกอร์การตรวจสอบ นี้ตอบสนองความทึบต่ำกว่าค่าใช้จ่ายสำหรับ GPUs

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การตรวจสอบความขัดแย้งระหว่างพันรายการพร้อมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพเป็นสิ่งที่ท้าทาย การตรวจสอบการออกอากาศตามซื่อๆเครื่องชั่งน้ำหนักได้ไม่ดี หน่วยความจำที่นำเสนอจำนวนมากใช้เมตาดาต้าทั่วโลกเช่นไดเรกทอรีแคชการเชื่อมโยงกันเพื่อขจัดจราจรที่ไม่จำเป็น GPUs เช่นแฟร์ไม่ได้มีการเชื่อมโยงกันแคชส่วนตัวสำหรับแต่ละ thread.5 Signaturebased HTMS สามารถทำงานเป็นอิสระจาก caches.9 เราทดลองกับรุ่นที่เหมาะของ HTM ลายเซ็นตามและพบว่าการจัดเก็บลายเซ็นสำหรับแต่ละหัวข้อ
ต้อง 3.8 เมกกะไบท์ รวมของการจัดเก็บให้ได้อัตราดอกเบี้ยขัดแย้งเท็จต่ำพอสมควร การตรวจสอบความขัดแย้งโดยทั่วไปที่ใช้ในการตรวจสอบ HTMS การดำรงอยู่ของความขัดแย้งและระบุการทำธุรกรรมที่ขัดแย้งกันที่เฉพาะเจาะจง หน่วยความจำซอฟแวร์เป็นจำนวนมากเช่น RingSTM 11 ตรวจสอบเพียงการดำรงอยู่ของความขัดแย้งระหว่างการทำธุรกรรมการกระทำและการทำธุรกรรมที่มีความมุ่งมั่นแล้ว กิโล TM ใช้การตรวจสอบความขัดแย้งมีมูลค่าตามการใช้ประโยชน์จาก insight.12 นี้ตรวจพบความขัดแย้งโดยไม่ต้องใช้เมตาดาต้าทั่วโลกใด ๆ หรือการเชื่อมโยงกันโปรโตคอลแคช; เฉพาะค่าจากหน่วยความจำระดับโลกที่มีการใช้ แต่ละรายการเก็บค่าหน่วยความจำระดับโลกแต่ละอ่านในบันทึกการอ่านของมัน (คู่ addressvalue) ในระหว่างการดำเนินการ เมื่อเสร็จสิ้นการทำธุรกรรมจะดำเนินการตรวจสอบโดยการเปรียบเทียบค่าที่บันทึกไว้อ่านของการตั้งค่ากับค่าล่าสุดในหน่วยความจำ ค่าที่เปลี่ยนแปลงบ่งชี้ความขัดแย้งกับหนึ่งหรือมุ่งมั่นมากขึ้นการทำธุรกรรม การทำธุรกรรมกับพบความขัดแย้งในตัวเองสามารถยกเลิกได้โดยไม่รบกวนการทำงานกับการทำธุรกรรมอื่น ๆ (แสดงในรูปที่ 5A) ซึ่งแตกต่างจากอะตอมเปรียบเทียบและแลกเปลี่ยน (CAS) การดำเนินงานที่ใช้ในขั้นตอนวิธี nonblocking การตรวจสอบความขัดแย้งมีมูลค่าตามสามารถทนต่อปัญหาสถาบันการเงิน (ดู '' ความถูกต้องอภิปราย 'แถบด้านข้าง) 0.13 แต่ละรายการตามปกติจะตรวจสอบเพียงครั้งเดียวก่อนที่จะกระทำ ธุรกรรมที่จะถึงวาระถ้ามันได้ตั้งข้อสังเกตมุมมองที่ไม่สอดคล้องกันของหน่วยความจำ (ตัวอย่างเช่นถ้าระหว่างสองหน่วยความจำอ่านการทำธุรกรรมอื่นมีความมุ่งมั่นและมีการปรับปรุงสถานที่เข้าถึง) การทำธุรกรรมเหล่านี้ถึงวาระที่จะเข้าสู่วง จำกัด เพื่อให้มั่นใจว่าการทำธุรกรรมถึงวาระที่จะมีการยกเลิกในที่สุดเราจะใช้เวลาจ้องจับผิดที่จะเรียกตรวจสอบ นี้ตอบสนองความทึบแสงที่มีค่าใช้จ่ายขั้นต่ำสำหรับ GPUs

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การตรวจสอบความขัดแย้งระหว่างหลายรายการพร้อมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพเป็นสิ่งที่ท้าทาย การตรวจสอบเครื่องชั่งไร้เดียงสาออกอากาศตามงาน •ใช้ทั่วโลกหลายการนำเสนอข้อมูลเช่นแคชในไดเรกทอรี เพื่อลดการจราจรที่ไม่จำเป็น สุด เช่น แฟร์ไม่ได้มีการติดต่อกัน , แคชส่วนบุคคลสำหรับแต่ละหัวข้อที่ 5 signaturebased เรือหลวงสามารถทำงานอย่างอิสระของแคช . เราทดลองกับอุดมคติของรุ่นลายเซ็น htm ตาม และพบว่า การจัดเก็บสำหรับแต่ละหัวข้อ ลายเซ็นต้องใช้ 3.8 เมกกะไบท์ของกระเป๋าทั้งหมดเพื่อให้บรรลุคะแนนความขัดแย้งเท็จต่ำพอสมควร โดยทั่วไปการตรวจสอบความขัดแย้งที่ใช้ในเรือหลวงการดำรงอยู่ของความขัดแย้งและการระบุเฉพาะเจาะจงที่ขัดแย้งกันรายการ •ซอฟต์แวร์มากมาย เช่น ringstm 11 ตรวจสอบเฉพาะการดำรงอยู่ของความขัดแย้งระหว่างการทำธุรกรรมและการทำธุรกรรมที่ได้กระทำ กิโลกรัม ซึ่งใช้มูลค่าการตรวจสอบความขัดแย้งตามเพื่อประโยชน์นี้ insight.12 ตรวจพบความขัดแย้งโดยไม่ใช้ metadata ( หรือแคชการโพรโทคอล เฉพาะค่าจากหน่วยความจำระดับโลกที่ใช้ แต่ละรายการเก็บค่าของแต่ละโลกหน่วยความจำอ่านอ่านบันทึกของ ( ใน addressvalue คู่ ) ในการดำเนินการ เมื่อเสร็จสิ้นของ ธุรกรรมการตรวจสอบโดยการเปรียบเทียบบันทึกค่าของกับค่าอ่านชุดล่าสุดในความทรงจำ เปลี่ยนค่าแสดงความขัดแย้งกับหนึ่งหรือมากกว่าหนึ่งกระทำธุรกรรม รายการที่ตรวจพบความขัดแย้งในตนเองสามารถยกเลิกโดยไม่รบกวนการใช้อื่น ๆ ( แสดงในรูปที่ 43 ) ซึ่งแตกต่างจากเปรียบเทียบอะตอมและสลับ ( CAS ) การใช้ใน nonblocking ขั้นตอนวิธี ค่าขึ้นสามารถทนต่อปัญหาความขัดแย้งการ ABA ( ดู ' 'correctness อภิปราย ' ' แถบด้านข้าง ) . 13 แต่ละธุรกรรมปกติตรวจสอบเพียงครั้งเดียวก่อนที่จะทุ่มเท ธุรกรรมที่แน่ถ้าได้พบมุมมองที่สอดคล้องกันของหน่วยความจำ ( ตัวอย่างเช่น ถ้าระหว่างสองหน่วยความจำอ่านรายการอื่น มีความมุ่งมั่น และปรับปรุงการเข้าถึงสถานที่ ) เหล่านี้กำหนดธุรกรรมเข้าลูปอนันต์ เพื่อให้แน่ใจว่า ถึงวาระการยกเลิกในที่สุด เราใช้เตือนภัยเพื่อทริกเกอร์การตรวจสอบ ความทึบนี้ตรงกับค่าใช้จ่ายขั้นต่ำสำหรับ GPUs .