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결과 목록

• Lesson:research autopilot 20260726t090001z  + (sparse-lowrank-runtime: Sparse-vs-dense GP … sparse-lowrank-runtime: Sparse-vs-dense GPU dispatch where the crossover moves monotonically with a size covariate (FLOP scale); demonstrated on FP32 BSR on one L40S with a single winning held-out shape. Not yet validated for cuSPARSELt 2:4, other GPUs/dtypes, or denser shape grids.</br>sparse-lowrank-runtime: Cross-validated dispatch/threshold/admission rules evaluated by ms-weighted or importance-weighted regret pooling where the beneficial action is rare across held-out folds. Demonstrated on FP32 torch.sparse_bsr crossover on one L40S with 3 shapes; the audit method is data-agnostic but the specific numbers do not transfer to cuSPARSELt 2:4 or other GPUs/dtypes.er to cuSPARSELt 2:4 or other GPUs/dtypes.)
• Lesson:research autopilot 20260719t090001z  + (spectral-operator-compiler: FNO spectral c … spectral-operator-compiler: FNO spectral convolution contractions on CPU (eager PyTorch, single BLAS); the R probe itself is backend-agnostic. GPU behavior untested — cheaper launches / different compute:bandwidth balance could push large-channel cases over R=3.e could push large-channel cases over R=3.)
• Lesson:minflow high performance and cost efficient data passing for i o intensive stateful serverless a 886ce161  + (stateful serverless analytics·shuffle. Limits: 워크플로 구조·성능 모델·클라우드 가격의 정확성에 의존한다.)
• Lesson:bind only vllm rpc sockets to a short private path 4bf9d75f  + (vLLM, ZeroMQ, Unix-domain socket runtimes, and nested workspaces where general temp storage and IPC path constraints differ.)
• Lesson:technical review a scalable and overflow tolerant mechanism for minimum virtual time tracking 7a68da61  + (virtual time을 쓰는 멀티코어 공정 스케줄러·rate limiter·최소값 집계 구조에 적용 가능.)
• Lesson:a scalable and overflow tolerant mechanism for minimum virtual time tracking b9b92703  + (virtual time을 쓰는 멀티코어 공정 스케줄러·rate limiter·최소값 집계 구조에 적용 가능.)
• Lesson:technical review transparently bridging semantic gap in cpu management for virtualized environme ddf55f9b  + (virtualized I/O path와 driver-domain architecture의 CPU scheduling에 해당한다.)
• Lesson:transparently bridging semantic gap in cpu management for virtualized environments 2485a772  + (virtualized I/O path와 driver-domain architecture의 CPU scheduling에 해당한다.)
• Lesson:technical review scheduler support for video oriented multimedia on client side virtualization 69d0c186  + (virtualized multimedia client에서 frame-rate-aware CPU allocation에 직접 해당한다.)
• Lesson:scheduler support for video oriented multimedia on client side virtualization c8366be4  + (virtualized multimedia client에서 frame-rate-aware CPU allocation에 직접 해당한다.)
• Lesson:technical review nvme driven lazy cache coherence for immutable data with nvme over fabrics 4d6bc037  + (write-once/read-many object storage와 MinIO-like 서비스에 적합; mutable shared files에는 부적합.)
• Lesson:nvme driven lazy cache coherence for immutable data with nvme over fabrics c19688e2  + (write-once/read-many object storage와 MinIO-like 서비스에 적합; mutable shared files에는 부적합.)
• Lesson:technical review asap fast mobile application switch via adaptive prepaging 3ea3e879  + (zram과 flash page cache를 쓰는 모바일 OS의 hot app switching에 높음.)
• Lesson:asap fast mobile application switch via adaptive prepaging 3f9602cd  + (zram과 flash page cache를 쓰는 모바일 OS의 hot app switching에 높음.)
• Lesson:achieving microsecond scale tail latency efficiently with approximate optimal scheduling e8d8e302  + (μs RPC·KV 서비스. Limits: 특정 서비스 시간 분포·SLO와 근사 모델 가정에 민감하다.)
• Lesson:technical review 56ee25b0  + (가상화 데이터센터의 긴급 전력 상한 제어와 VM 재배치 정책.)
• Lesson:lesson 0960532f  + (가상화 데이터센터의 긴급 전력 상한 제어와 VM 재배치 정책.)
• Lesson:technical review enhancing network i o performance for a virtualized hadoop cluster 41abd407  + (가상화된 Hadoop 또는 MapReduce cluster와 rack-aware data placement에 해당한다.)
• Lesson:enhancing network i o performance for a virtualized hadoop cluster d869aae7  + (가상화된 Hadoop 또는 MapReduce cluster와 rack-aware data placement에 해당한다.)
• Lesson:technical review improving application launch performance in smartphones using recurrent neural 47c597b7  + (개인별 앱 사용 순서가 반복되는 Android lifecycle 및 memory management에 해당한다.)
• Lesson:improving application launch performance in smartphones using recurrent neural network 8cfcaeb5  + (개인별 앱 사용 순서가 반복되는 Android lifecycle 및 memory management에 해당한다.)
• Lesson:technical review fd6afd43  + (고성능 저장장치의 readahead·interrupt 처리 경로 비교에 한정합니다. 현재 자료만으로 장치나 커널 전반에 일반화하지 않습니다.)
• Lesson:evendb optimizing key value storage for spatial locality 7beea059  + (공간·분석 데이터 ingest KV. Limits: 효과가 spatial locality에 의존하고 일반 YCSB에서는 우위가 작다.)
• Lesson:infinigen efficient generative inference of large language models with dynamic kv cache manageme a1ca3228  + (긴 문맥 LLM CPU-GPU offload 추론. Limits: attention 예측 정확도, CPU-GPU 링크, 선정 모델·시퀀스에 민감하다.)
• Lesson:technical review exploiting asymmetric cpu performance for fast startup of subsystem in mobile s f33a336a  + (느린 dedicated subsystem core와 빠른 application CPU가 공존하는 mobile SoC boot 또는 startup 경로에 해당한다.)
• Lesson:exploiting asymmetric cpu performance for fast startup of subsystem in mobile smart devices c00616ec  + (느린 dedicated subsystem core와 빠른 application CPU가 공존하는 mobile SoC boot 또는 startup 경로에 해당한다.)

• Lesson:filter lsm tree 89fd8853  + (다단계 LSM-tree의 filter-block cache miss 경로.)
• Lesson:technical review filter lsm tree 4641bf5f  + (다단계 LSM-tree의 filter-block cache miss 경로.)

• Lesson:paella low latency model serving with software defined gpu scheduling 47b175ce  + (다중 테넌트 GPU 추론. Limits: 컴파일러·런타임 통합과 하드웨어별 커널 제어가 필요하며 정확한 수치는 초록에서 검증되지 않았다.)
• Lesson:perseus a fail slow detection framework for cloud storage system 4e24f100  + (대규모 HDD/SSD 스토리지 플릿. Limits: Alibaba형 플릿·라벨링 절차에 맞춰졌고 타 환경 일반화는 추가 검증이 필요하다.)
• Lesson:tectonic shift a composite storage fabric for large scale ml training 38266738  + (대규모 반복형 ML 데이터 로딩. Limits: Meta 학습 트레이스와 예측 가능한 데이터셋 순서를 전제한다.)
• Lesson:technical review dflop a data driven framework for multimodal llm training pipeline optimization 9bf046db  + (대규모 비전-언어 모델 학습 플랫폼, 이질적 샘플 길이로 GPU bubble이 큰 파이프라인에 직접 적용 가능성이 높다.)
• Lesson:dflop a data driven framework for multimodal llm training pipeline optimization f26871c0  + (대규모 비전-언어 모델 학습 플랫폼, 이질적 샘플 길이로 GPU bubble이 큰 파이프라인에 직접 적용 가능성이 높다.)
• Lesson:wasp workload aware self replicating page tables for numa servers cd871a6f  + (대형 NUMA 서버 OS. Limits: 두 플랫폼과 선정 workload 중심이며 indicator 임계값에 민감하고 초록에 정확한 개선 수치가 없다.)
• Lesson:optimizing the startup time of embedded systems a case study of digital tv 7f9199bd  + (대형 embedded application의 boot/startup path profiling과 selective prefetch에 해당한다.)
• Lesson:technical review optimizing the startup time of embedded systems a case study of digital tv cd15688d  + (대형 embedded application의 boot/startup path profiling과 selective prefetch에 해당한다.)
• Lesson:scalable and effective page table and tlb management on numa systems 92f46a49  + (대형 멀티소켓 Linux 서버. Limits: x86_64 4·8 socket 평가이며 sharer 메타데이터·Linux 변경 비용이 있다.)
• Lesson:orca a distributed serving system for transformer based generative models 6bd2fa60  + (대형 생성 모델 분산 추론. Limits: 평가 당시 모델·GPU에 맞춰졌고 최신 KV 캐시·fault handling 기능은 포함하지 않는다.)
• Lesson:following the data not the function rethinking function orchestration in serverless computing 5edeca75  + (데이터 집약 serverless workflow. Limits: 새 bucket/trigger 프로그래밍 모델 도입이 필요하고 정확한 수치는 초록에 없다.)
• Lesson:technical review analysis of virtual machine live migration as a method for power capping b973b1aa  + (데이터센터 power capping, thermal/power emergency migration controller에 직접 관련된다.)
• Lesson:analysis of virtual machine live migration as a method for power capping 71088a92  + (데이터센터 power capping, thermal/power emergency migration controller에 직접 관련된다.)
• Lesson:technical review cpc coordinated page cache for serverless computing a8af4792  + (동일 런타임·라이브러리를 반복하는 VM 기반 FaaS worker에 높음.)
• Lesson:cpc coordinated page cache for serverless computing ff3acc8c  + (동일 런타임·라이브러리를 반복하는 VM 기반 FaaS worker에 높음.)
• Lesson:technical review a secure fast and resource efficient serverless platform with function rewind 588a4b15  + (동일 함수 인스턴스를 재사용하는 container-based FaaS에서 높음.)
• Lesson:a secure fast and resource efficient serverless platform with function rewind 6c6658bb  + (동일 함수 인스턴스를 재사용하는 container-based FaaS에서 높음.)
• Lesson:pit optimization of dynamic sparse deep learning models via permutation invariant transformation 48509ad0  + (동적 sparse Transformer·DNN. Limits: 연산이 PIT 규칙을 허용해야 하고 런타임 재배열·kernel 생성 비용이 있다.)
• Lesson:antipode enforcing cross service causal consistency in distributed applications c02659b0  + (마이크로서비스와 이종 데이터스토어. Limits: 라이브러리·저장소 통합이 필요하고 인과 일관성보다 강한 의미론은 다루지 않는다.)
• Lesson:siloz leveraging dram isolation domains to prevent inter vm rowhammer 9d15762c  + (멀티테넌트 x86 클라우드. Limits: 선정 Intel 세대와 추정 subarray/address mapping·BIOS 정보에 의존한다.)
• Lesson:pegasus tolerating skewed workloads in distributed storage with in network coherence directories a4e8c8ec  + (메모리 KV, 랙 단위 분산 캐시. Limits: 스위치 ASIC 용량·토폴로지와 인메모리 KV 가정에 제약된다.)
• Lesson:technical review f0ce02c2  + (메모리 부족 상황의 앱 실행시간 연구를 재검토할 때만 적용합니다. 현재 자료는 방법과 결과를 검증하지 못하므로 설계 결정의 근거로 쓰지 않습니다.)
• Lesson:technical review memsos os guided selective memory mirroring 4aec983d  + (메모리 용량 여유가 변동하는 서버/HPC 환경의 선택적 신뢰성 강화에 적합.)
• Lesson:memsos os guided selective memory mirroring ac9aab48  + (메모리 용량 여유가 변동하는 서버/HPC 환경의 선택적 신뢰성 강화에 적합.)