This paper presents a new storage representation for cons cells (and all other LISP heap data structures) which allows more time efficient LISP with real-time garbage collection on stock hardware. "Stock hardware" refers to common modern architectures for Von Neumann uni-processors (e.g. MC68000, IBM370, VAX, NS32032, etc.). Previous real-time garbage collection schemes have either explicitly required specially tailored hardware in order to avoid multiple order of magnitude slowdowns, or have been merely extremely unattractive for implementation on stock hardware due to the high overhead assumed by all basic LISP primitives in checking the garbage collection status of pointers handed to them as arguments. We first show that copying compacting real-time garbage collection algorithms do not always need to protect user programs from seeing uncopied data, so long as a slightly more complicated collection termination condition is used. This opens the way to adding an
本文提出了一种用于cons单元(以及所有其他LISP堆数据结构)的新存储表示形式,该存储表示形式可以实现更省时的LISP,并且可以在库存硬件上进行实时垃圾回收。 “库存硬件”是指冯·诺依曼单处理器的常见现代体系结构(例如MC68000,IBM370,VAX,NS32032等)。以前的实时垃圾收集方案要么明确要求专门定制的硬件,以免出现多个数量级的减慢,要么由于所有基本LISP原语在检查垃圾时都承担高开销,因此对于在储备硬件上实施该方案仅是极无吸引力的作为参数传递给它们的指针的收集状态。我们首先表明,只要使用稍微复杂的收集终止条件,复制压缩实时垃圾收集算法并不一定总是需要保护用户程序免于看到未复制的数据。这为向所有LISP堆对象添加
机译:可重配置硬件中多个堆的并行实时垃圾收集
机译:使用硬件性能计数器搜索CUDA代码自动空间:来自各种GPU架构上运行的基准的数据
机译:多处理器垃圾收集的边界时间和空间
机译:独立生活空间中基于WSN的实时数据收集
机译:数据代码和硬件选择的有效性,以减轻闪烁对自由空间光学数据传输的影响。
机译:特征空间和结构时态数据学习系统及其在实时通信网络验证数据用例中的应用
机译:packer:一种基于虚拟空间的创新时空高效并行垃圾收集算法