Dissertação

A recommendation system approach to the tuning of Transactional Memory EVALUATED

Memória Transacional (MT) é uma abordagem bastante promissora que simplifica drasticamente a computação paralela. Contudo, mesmo considerando o vasto espectro de implementações de MT disponíveis, não existe uma solução que seja claramente superior a todas as outras em diferentes cargas de trabalho. Ao longo dos últimos anos, este fato suscitou bastante interesse em investigar soluções auto-ajustáveis destinadas a adaptar de uma forma transparente a escolha e a configuração de um sistema de MT em execução. O foco desta dissertação centra-se em melhorar uma solução recente, presente no estado da arte na área de MT auto-ajustável, nomeadamente ProteusTM. ProteusTM é uma solução baseada em sistemas de recomendação e em técnicas de análise bayesianas, com o objectivo de ajustar automaticamente um sistema de MT tendo em conta um espaço de configurações multidimensional - uma característica única na literatura de soluções auto-ajustáveis aplicadas a MT. Em particular, esta dissertação investiga duas questões-chave: i) como estender a solução ProteusTM para suportar um conjunto de dados esparsos na fase de aprendizagem ii) até que ponto a inclusão de novas características referentes às cargas de trabalho (por exemplo, taxa de abortamento) aumenta a precisão alcançada pelo ProteusTM.
computação paralela, memória transacional, auto-ajustamento, ProteusTM, sistemas de recomendação

Junho 5, 2017, 14:30

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Paolo Romano

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Associado