Dissertação

Exploiting Hardware Transactional Memory to Accelerate Concurrent Spatio-Temporal Indexes EVALUATED

A recente proliferação de dispositivos capazes de enviar informação acerca da sua localização ao longo do tempo (e.g., smartphones equipados com GPS), tornou o processamento de grandes conjuntos de dados espaço-temporais numa convenção de alta relevância para uma vasta classe de aplicações. Literatura recente na área de grande data tem-se focado em como explorar recentes tendências/mecanismos de hardware para acelerar o processamento de grande conjuntos de dados. Esta tese foca-se em como explorar Memoria Transacional (MT) para acelerar aplicações que têm como alvo grandes conjuntos de dados espaçotemporais. A MT emergiu como uma abstracção promissora para programação paralela, que tem como alvo melhorar a performance e simplificar a programação de aplicações concorrentes. Especificamente, nós usamos a Memória Transacional em Hardware (MTH) como alternativa de sincronização ao convencional bloqueio, e procuramos responder às seguintes questões de pesquisa: i) que níveis de eficiência podem ser atingidos ao aplicar MTH em índices espaçotemporais single-threaded (i.e não permitem concorrência). Em particular, como é que a performance de tais algoritmos baseados em MTH se compara com algoritmos concorrentes do estado da arte, desenhados desde o principio para suportar com os problemas de consistência surgindo em ambientes multi-threaded? ii) até onde pode a MTH ser aplicada em algoritmos de índice do estado da arte para data espaço-temporal, de modo a melhorar a sua eficiência?
Dados Espaço-Temporais, Estruturas de Índices Espaço-Temporais, Esquemas de Controlo de Concorrência, Memória Transaccional, Performance.

Novembro 24, 2017, 11:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Paolo Romano

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Associado