We describe dynamic computation migration, the runtime choice between computation and data migration. Dynamic computation migration is useful for concurrent data structures with unpredictable read/write patterns. We implemented it in MCRL, a multithreaded DSM system that runs on the MIT Alewife machine and Thinking Machines' CM-5. We evaluate two dynamic migration heuristics relative to data migration. On a concurrent, distributed B-tree with 50% lookups and 50% inserts, the STATIC heuristic improves performance by about 17%, on both Alewife and the CM-5. The REPEAT heuristic generally performs better than the STATIC heuristic. On Alewife, with 80% lookups and 20% inserts, the REPEAT heuristic improves performance by 23%; on the CM-5, it improves performance by 46%. Our results apply to concurrent, dynamic data structures whose access patterns are only known at runtime. For regularly accessed data structures, static methods will always be applicable, but we expect future applications to be moredynamic.
我们描述了动态计算迁移,即计算和数据迁移之间的运行时选择。动态计算迁移对于具有不可预测的读/写模式的并发数据结构很有用。我们在MIT Alewife机器和Thinking Machines的CM-5上运行的多线程DSM系统MCRL中实现了它。我们评估了两种相对于数据迁移的动态迁移启发式方法。在具有50%的查找和50%的插入的并发分布式B树上,STATIC启发式算法在Alewife和CM-5上均将性能提高了约17%。 REPEAT启发式方法通常比STATIC启发式方法表现更好。在Alewife上,使用80%的查询和20%的插入,REPEAT启发式方法将性能提高了23%;在CM-5上,它的性能提高了46%。我们的结果适用于仅在运行时才知道访问模式的并发动态数据结构。对于定期访问的数据结构,静态方法将始终适用,但我们希望将来的应用程序更加动态。 P>
computation migration, data migration, replication, coherence;
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