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普遍认为,云计算和多核处理器将会统治计算领域的未来.但是,目前云计算数据中心的计算资源使用率非常低,其主要原因在于多核处理器上存在严重且不可预知的性能干扰.为了保证关键应用程序的QoS,只能禁止这些关键程序与其他程序共同运行,导致了资源的过度分配.为了提高数据中心的利用率,分析多核间的性能干扰成为一个关键的问题.观察到程序遭受的核间性能干扰可以表示为内存子系统总压力的线性分段函数,而与构成压力的具体应用程序无关.以此观察为基础,提出了一种基于统计学习的多核间性能干扰分析方法,使用主成分线性回归的方法获得干扰模型,可以精确且定量地预测任意程序由于内存子系统资源竞争导致的性能下降.实验结果表明,平均预测误差仅为1.1%. 相似文献
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内存申请是引发共享存储系统上MapReduce性能下降的主要瓶颈之一,特别是对于需要处理大量键值的应用尤为严重.为了解决此问题,提出了一种内存开销低、能高效处理大规模键值的MapReduce并行计算框架——MALK(high-efficient MapReduce for applications having large amount of keys).MALK对于离散的大规模键值采用连续的存储管理方法,避免了大量小块内存的申请;通过更细粒度地处理Map阶段的任务和流水化Reduce阶段的任务,来减少系统运行过程中同时活跃的数据量,从而将应用程序对内存的需求控制在一个较小的范围内;并提出一种Hash表的复用机制,通过复用Hash表的存储空间来避免流水过程中Hash表内存的重复申请;MALK还综合考虑了任务的粒度和数量对任务管理开销和整体性能的影响,把Reduce阶段的任务数量设成对系统性能最优的值.实验结果表明:相对于Phoenix++,MALK的性能最高可提升3.8倍(平均2.8倍);在Map和Reduce阶段,MALK最多可节省95.2%和87.8%的存储空间;MALK在Reduce阶段还取得了更好的负载均衡,降低了L2和LLC Cache的缺失率. 相似文献
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在河北向北京供水水质监测中担负重要任务的省水环境监测中心保定分中心职工国庆期间坚守工作岗位.逐日监测输水水质.保障供水水质安全。 相似文献
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代码翻译中PERFORM和GOTO语句复合结构的变换 总被引:2,自引:0,他引:2
传统语言COBOL从诞生至今已有近50年历史,现存约有1 000亿行代码是用COBOL编写的.维护这些遗产代码的一个有效方法是将其翻译成现代语言,例如Java.其中将COBOL语言中GOTO和PERFORM语句及其复合控制结构消除是翻译过程中的一个关键步骤.提出一种利用switch,while语句来消除GOTO和PERFORM复合控制结构的方法,实现了程序的等价变换.该方法不改变程序的控制结构,保持其可读性,并将代码膨胀率控制到2倍左右.该方法已在所开发的"C2J翻译系统"中进行应用,通过了400万行实际商用程序的测试,结果证明,该方法是正确、有效的. 相似文献
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