속성:Observation
직접 확인한 결과를 적습니다. 원인에 대한 해석은 따로 적습니다.
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workloads=offloaded MoE inference; WikiText-2 for expert-correlation profiling; baselines=Hugging Face Accelerate; DeepSpeed-FastGen; FlexGen; MoE-Infinity; Fiddler; metrics=throughput; latency; pipeline bubbles; results=up to 85.12x throughput improvement +
workloads=52 public traces; ~126 billion accesses; baselines=Miniature Simulations with 100 caches; metrics=memory; throughput; MRC accuracy; results=3.6× average/36× max less memory; 1.3× throughput. +
kvaccel a novel write accelerator for lsm tree based kv stores with host ssd collaboration 968f5966 +
workloads=write-intensive and mixed read/write key-value workloads; baselines=ADOC and conventional paths; metrics=throughput and CPU efficiency; results=up to 17% throughput gain on write-intensive workloads; comparable mixed-workload performance +
kvcache cache in the wild characterizing and optimizing kvcache cache at a large cloud provider 0b39b53c +
workloads=2024년 12월과 2025년 2월에 수집한 Aliyun Tongyi production trace 두 세트(to-C Trace A, to-B Trace B; 논문은 각 trace의 대표 하루를 주로 분석)와 vLLM replay; baselines=무한-capacity ideal, LRU, LFU; metrics=KV-block hit ratio, reuse skew/time/lifespan, required cache capacity, mean response time; results=ideal hit ratio는 Trace A 62%, Trace B 54%; 상위 10% KV block이 reuse의 77%를 만들었고 to-B에서는 single-turn request가 cache hit의 97%를 만들었다. to-B KV의 P99 lifespan은 97초였으며 GPU HBM의 2배 cache로 common GQA model의 ideal hit rate에 근접했다. Workload-aware policy는 LRU/LFU 대비 cache hit를 3.9% 높이고 mean response time을 최대 41.4% 개선했다. +
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workloads=applications on an emulated disaggregated cluster; baselines=Linux; metrics=performance, packing, failure rate; results=Linux-comparable performance; qualitative packing/failure improvements +
migration 중 수 초 동안 전력이 높은 상태로 유지되거나 오히려 증가할 수 있어 즉시적인 power-cap 강제 수단으로는 부적합할 수 있음을 보였다. +
두 공유 모델의 성능과 멀티테넌시 특성을 실험적으로 비교했다고 공식 초록이 설명하지만 정량 수치는 공개하지 않는다. +
공식 초록은 제안 기법의 설계와 구현을 확인하지만 정량 startup 개선치는 공개하지 않는다. +
확인된 사실은 신석하·이규선·정진규가 이 제목의 논문을 KSC 2017에서 발표했다는 점이다. 저장장치, I/O 크기, CPU 구성, baseline, latency·throughput 수치는 확인되지 않았다. +
확인된 사실은 성민철·권세준·정진규의 이 논문이 2015년 한국정보과학회 동계학술발표회에 발표됐고 학부생부문 최우수상을 받았다는 점이다. 실험 조건과 정량 결과는 확인되지 않았다. +
공개된 공식 초록 범위에서는 정량 결과를 확인할 수 없다. +
light dedup a light weight inline deduplication framework for non volatile memory file systems 000ae22e +
workloads=NVM dedup workloads; crafted aging workload; baselines=state-of-the-art NVM dedup file systems; metrics=throughput; prefetch gain; metadata read/write amplification; results=1.01–8.98× throughput; metadata R/W amplification 19.35/9.86→6.10/3.43. +
workloads=stacked inference and hybrid ML workloads; baselines=NVIDIA MPS and prior GPU schedulers; metrics=p99 latency, throughput, capacity, energy; results=13x/3x lower p99 and 1.6x throughput; hybrid 4.7x/1.18x p99 and 1.35x throughput +
workloads=single-host Redis/eBPF motivating scenario and two real-world high-frequency telemetry workloads; baselines=InfluxDB, FishStore, and raw-file capture; metrics=ingest rate, data-drop rate, query latency, CPU/memory probe effect; results=Loom sustains up to 9M records/s without dropping data. InfluxDB drops 38–93% and answers queries 7–160× slower; versus FishStore, Loom improves query latency 1.5–17× while exceeding ingest performance. Its ingest and probe effect are comparable to raw-file capture. +
공식 초록은 제안 기법이 LSM-tree 읽기 경로의 직렬 대기를 줄인다고 설명하지만 정량 수치는 공개하지 않는다. +
CPU와 SSD 자원이 충분해도 기존 기법의 자원 활용률이 낮고 로딩 시간이 과도하다는 구조적 한계를 확인했다. 공개 초록에는 수치가 없다. +
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workloads=CXL tiered-memory workloads; baselines=best evaluated CPU migration scheme; metrics=hot-data detection and application performance; results=47% more hot data; 14% higher performance +
Commit 4623507 removed the external human-attestation schema, runtime module, and tests. Inventory V2 now records uncollected or machine_validated state and revalidates the immutable receipt, exact artifact hashes and files, semantic bindings, and source commit; no replacement reviewer credential or attestation artifact is required. +
1.5GB main memory prototype에서 최대 215.9MB를 추가 확보하고 평균 cached-app 수를 최대 31.3% 늘렸다. +
workloads=full-system multi-VM workloads; baselines=Intel FMM; software tiering; metrics=performance degradation; slowdown outliers; results=FMM <=5% degradation for >82% of workloads; worst FMM outlier 34%; Memstrata cut >30% degradation to <6% +