Flash memories are one of best media to support portable computers in mobile computing environment. The features of non-volatility, low power consumption. and fast access time for read operations are sufficient grounds to support flash memory as major database storage components of portable computers. However. we need to Improve traditional transaction management scheme due to the relatively slow characteristics of flash operation as compared to RAM memory. In order to achieve this goal. we devise a new scheme called flash-aware transaction management (FATM). FATM improves transaction performance by exploiting SRAM and W-Cache, We also propose a simulation model to show the performance of FATM. Based on the results of the performance evaluation, we conclude that FATM scheme outperforms the traditional scheme.
In data broadcasting environments, the server periodically broadcasts data items in the database through the broadcast channel. When each client wants to access any data item, it should monitor the broadcast channel and wait for the desired item to arrive. Client data caching is a very effective technique for reducing the time spent waiting for the desired item to be broadcasted. This paper proposes a new client cache management scheme, named 2Q-CF, to reduce this waiting time and evaluate its performance on the basis of a simulation model. The performance results indicate that 2Q-CF scheme shows superior performances over LRU-CF and CF in the average response time.
Prefetching aims at reducing memory latency by fetching, in advance, data that are likely to be requested by the processor in a near future. The effectiveness of prefetching is determined by how accurate the prediction on the needed instructions and data is. Most previous studies on prefetching were limited to proposing a particular prefetch scheme and its performance evaluation, paying little attention to theoretical aspects of prefetching. This paper focuses on the theoretical aspects of instruction prefetching. For this purpose, we propose a clairvoyant prefetch model that makes use of perfect history information. Based on this theoretical model, we analyzed upper limits on the prefetch prediction accuracies of the SPEC benchmarks. The results show that the prefetch prediction accuracy is very high when there is no cache. However, as the size of the instruction cache increases, the prefetch prediction accuracy drops drastically. For example, in the case of the spice benchmark, the prefetch prediction accuracy drops from 53% to 39% when the cache size increases from 2Kbyte to 16Kbyte (assuming 16byte block size). These results indicate that as the cache size increases, most localities are captured by the cache and that instruction prefetching based on the information extracted from the references that missed in the cache suffers from prediction inaccuracies
In this study, we developed hybrid control algorithms in smart base stations (SBSs) along with devised communication, caching, and computing techniques. In the proposed scheme, SBSs are equipped with computing power and data storage to collectively offload the computation from mobile user equipment and to cache the data from clouds. To combine in a refined manner the communication, caching, and computing algorithms, game theory is adopted to characterize competitive and cooperative interactions. The main contribution of our proposed scheme is to illuminate the ultimate synergy behind a fully integrated approach, while providing excellent adaptability and flexibility to satisfy the different performance requirements. Simulation results demonstrate that the proposed approach can outperform existing schemes by approximately 5% to 15% in terms of bandwidth utilization, access delay, and system throughput.
The use of a cache for a storing and processing of Web object is becoming larger. Also, many studies for efficient management of storing scope on cache are performed actively. Web caching technique have many differences with traditional techniques. Particularly, a heterogeneity of Web object which is a processing unit of Web caching and a variation of Web object reference characteristic with time are the important causes to decrease performance of existing techniques. In this study, We proposed the ACASH which was new web caching technique. As ACASH divided and managed Web object and a cache scope with a heterogeneity, It can reduced a heterogeneity variation of an object. Also, it is reflecting a variation of object reference characteristics with time adaptively. In the experiment, We verified that the performance of ACASH was improved than existing techniques on the two experiment model which considered a heterogeneity of an object.
The Sea:JOURNAL OF THE KOREAN SOCIETY OF OCEANOGRAPHY
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v.27
no.3
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pp.127-143
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2022
Recently, many attempts to run numerical ocean models in cloud computing environments have been tried actively. A cloud computing environment can be an effective means to implement numerical ocean models requiring a large-scale resource or quickly preparing modeling environment for global or large-scale grids. Many commercial and private cloud computing systems provide technologies such as virtualization, high-performance CPUs and instances, ether-net based high-performance-networking, and remote direct memory access for High Performance Computing (HPC). These new features facilitate ocean modeling experimentation on commercial cloud computing systems. Many scientists and engineers expect cloud computing to become mainstream in the near future. Analysis of the performance and features of commercial cloud services for numerical modeling is essential in order to select appropriate systems as this can help to minimize execution time and the amount of resources utilized. The effect of cache memory is large in the processing structure of the ocean numerical model, which processes input/output of data in a multidimensional array structure, and the speed of the network is important due to the communication characteristics through which a large amount of data moves. In this study, the performance of the Regional Ocean Modeling System (ROMS), the High Performance Linpack (HPL) benchmarking software package, and STREAM, the memory benchmark were evaluated and compared on commercial cloud systems to provide information for the transition of other ocean models into cloud computing. Through analysis of actual performance data and configuration settings obtained from virtualization-based commercial clouds, we evaluated the efficiency of the computer resources for the various model grid sizes in the virtualization-based cloud systems. We found that cache hierarchy and capacity are crucial in the performance of ROMS using huge memory. The memory latency time is also important in the performance. Increasing the number of cores to reduce the running time for numerical modeling is more effective with large grid sizes than with small grid sizes. Our analysis results will be helpful as a reference for constructing the best computing system in the cloud to minimize time and cost for numerical ocean modeling.
The state-of-the-art techniques in multicore timing analysis are limited to analyze multicores with shared instruction caches only. This paper proposes a uniform framework to analyze the worst-case performance for both shared instruction caches and data caches in a multicore platform. Our approach is based on a new concept called address flow graph, which can be used to model both instruction and data accesses for timing analysis. Our experiments, as a proof-of-concept study, indicate that the proposed approach can accurately compute the worst-case performance for real-time threads running on a dual-core processor with a shared L2 cache (either to store instructions or data).
Fog radio access network (F-RAN) architectures provide markedly improved performance compared to conventional approaches. In this paper, an efficient genetic algorithm-based content distribution scheme is proposed that improves the throughput and reduces the transmission delay of a F-RAN. First, an F-RAN system model is presented that includes a certain number of randomly distributed fog access points (F-APs) that cache popular content from cloud and other sources. Second, the problem of efficient content distribution in F-RANs is described. Third, the details of the proposed optimal genetic algorithm-based content distribution scheme are presented. Finally, simulation results are presented that show the performance of the proposed algorithm rapidly approaches the optimal throughput. When compared with the performance of existing random and exhaustive algorithms, that of the proposed method is demonstrably superior.
이동 컴퓨팅 환경에서 자주 접근하는 데이터에 대한 캐싱은 무선 채널의 좁은 대역폭에서 경쟁을 줄일 수 있는 유용한 기술이다. 그러나, 트랜잭션 캐시 일관성을 지원하는 전통적인 클라이언트/서버 전략은 클라이언트와 서버간에 많은 양의 통신을 필요로 하기 때문에 이동 클라이언트/서버 컴퓨팅 환경에서는 적절하지 않다. 본 논문에서는 브로드캐스트-기반 캐시 무효화 정책을 사용하면서 트랜잭션 캐시 일관성을 지원하는 OCC-UTS (Optimistic Concurrency Control with Update TimeStamp) 프로토콜을 제안한다. 접근한 데이터에 대한 일관성 검사 및 완료 프로토콜은 캐시 무효화 과정의 내부 과정으로 완전 분산 형태로 효율적으로 구현되며, 일관성 체크의 대부분이 이동 클라이언트에서 수행된다. 또한, 분석 모델에 기반한 성능 비교를 통해, 본 논문에서 제안하는 OCC-UTS 프로토콜이 다른 경쟁 프로토콜보다 높은 트랜잭션 처리율을 얻으며, 데이터 항목을 자주 접근하면 할수록 지역 캐시를 사용하는 OCC-UTS 프로토콜이 더 효율적임을 보인다. 이동 클라이언트의 접속 단절에 대해서는 무효화 브로드캐스트 윈도우를 크게 하여 접속 단절에 적절히 대처할 수 있다.Abstract In a mobile computing environment, caching of frequently accessed data has been shown to be a useful technique for reducing contention on the narrow bandwidth of the wireless channels. However, the traditional client/server strategies for supporting transactional cache consistency that require extensive communications between a client and a server are not appropriate in a mobile client/server computing environment. In this paper, we propose a new protocol, called OCC-UTS (Optimisitic Concurrency Control with Update TimeStamp), to support transactional cache consistency in a mobile client/server computing environment by utilizing the broadcast-based solutions for the problem of invalidating caches. The consistency check on accessed data and the commitment protocol are implemented in a truly distributed fashion as an integral part of cache invalidation process, with most burden of consistency check being downloaded to mobile clients. Also, our experiments based on an analytical model substantiate the basic idea and study the performance characteristics. Experimental results show that OCC-UTS protocol without local cache outperforms other competitor protocol, and the more frequent a mobile client accesses data items the more efficient OCC-UTS protocol with local cache is. With respect to disconnection, the tolerance to disconnection is improved if the invalidation broadcast window size is extended.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.39
no.2
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pp.191-197
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2015
The message passing interface (MPI) and hybrid programming models for the parallel computation of a pressure equation were compared in a distributed memory system. Both models were based on domain decomposition, and two numbers of the sub-domain were selected by considering the efficiency of the hybrid model. The parallel performances for various problem sizes were measured using up to 96 threads. It was found that in addition to the cache-memory size, the overhead of the MPI communication/OpenMP directives affected the parallel performance. For small problems, the parallel performance was low because the percentage of the overhead of the MPI communication/OpenMP directives increased as the number of threads increased, and MPI was better than the hybrid model because it had a smaller communication overhead. For large problems, the parallel performance was high because, in addition to the cache effect, the percentage of the communication overhead was relatively low compared to that for small problems, and the hybrid model was better than MPI because the communication overhead of MPI was more dominant than that of the OpenMP directives in the hybrid model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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