用机器学习优化事务性内存的性能

Anais da XXII Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS 2022) Pub Date : 2022-04-18 DOI:10.5753/eradrs.2022.19169

Tiago Perlin, André Rauber Du Bois

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摘要

事务性内存减少了在多线程系统中执行时编程错误和死锁的可能性，然而，整体性能与策略和配置参数的选择有关。本文提出了利用机器学习改进事务内存并行控制和线程映射的方法。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

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Otimização do Desempenho em Memórias Transacionais com Aprendizado de Máquina

Memórias Transacionais reduzem a possibilidade de erros na programação e a ocorrência de deadlocks durante a execução em sistemas com múltiplas threads, entretanto, o desempenho geral está relacionado à escolha de políticas e parâmetros de configuração. Neste trabalho são propostas melhorias no controle de paralelismo na Memória Transacional e mapeamento de threads, usando-se Aprendizado de Máquina.

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Anais da XXII Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS 2022)

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