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속성:Observation

S3 연구 메모리

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직접 확인한 결과를 적습니다. 원인에 대한 해석은 따로 적습니다.

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이 속성을 사용하는 문서 20개를 보여줍니다.
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공식 초록은 기존 접근과 같은 메모리 절감을 유지하면서 계산비용을 유의하게 줄였다고 보고한다. 정량값은 공개 초록에 없다.  +
simulation에서 Dynamic Repartitioning은 당시 최선의 energy-efficient partitioning 대비 약 8%를 추가 절감했고, Dynamic Core Scaling은 low load에서 약 26%를 절감했다.  +
Linux bridge architecture 대비 최대 4.1배 성능을 개선하고 비싼 SR-IOV network와 사실상 유사한 성능을 냈다고 보고한다.  +
PostgreSQL, MongoDB, Redis에서 기본 Linux 대비 request throughput 최대 53% 향상, 99th-percentile latency 3581ms에서 84ms로 42배 개선을 보고했다. 전문에서는 Redis throughput 7-49% 향상, 99.9th latency 78ms 및 기존 대비 2-20배 개선을 보였다. 구성요소 하나를 끄면 PostgreSQL 7-33%, MongoDB 6-45% 처리량이 감소했다.  +
BlackScholes의 virtualization overhead는 0.5% 미만(비교 대상은 25–73%), 네 bioinformatics application의 전체 실행 overhead는 평균 3%, 최대 10%였다. hot plug-in/out은 각각 1.3±0.1초였다. 네 VM이 한 GPU를 공유할 때 idle/sleep 구간에 따라 총 실행시간이 20–53% 줄었다. 한 GPU일 때 평균 대기 25.05초, 두 GPU일 때 4.15초였다.  +
not_verifiable  +
not_verifiable  +
공개된 공식 초록 범위에서는 정량 결과를 확인할 수 없다.  +
FIO random write에서 HPB 대비 GC 없을 때 최대 78%, GC 있을 때 최대 70% 향상. SQLite transaction latency는 HPB 대비 GC 없을 때 최대 39%, GC 발생 시 최대 88% 감소. 모바일 trace workload에서 충분한 내부 DRAM을 가진 이상적 UFS와 평균 성능 차이가 4%에 불과.  +
MapReduce, MPI, file-I/O workloads를 사용한 KVM 평가에서 strict inter-group isolation을 유지하면서 workload별 정책으로 intra-group memory efficiency를 확보했다. 공개 초록은 정량값을 제시하지 않는다.  +
bperf의 평균 성능 저하는 1.6%로 perf sampling 0.9%, tracing 3.6%와 비교해 perf보다 0.7%p 추가 비용. BCOZ end-to-end overhead는 평균 27.6%, 최대 64.7%. RocksDB 혼합 워크로드에서 병목을 식별했고 실제 최적화의 방향/순위가 가상 speedup 예측과 대체로 일치.  +
공식 초록은 대부분의 앱을 background에 준비시키고 launch latency를 유의하게 줄였다고 보고하지만 수치를 제공하지 않는다.  +
glibc/Linux prototype에서 throughput과 평균 response time 기준 overhead가 conventional allocator 대비 약 2%였고, synthetic leak workloads에서 address-space expansion을 억제했다.  +
CPU와 SSD 자원이 충분해도 기존 기법의 자원 활용률이 낮고 로딩 시간이 과도하다는 구조적 한계를 확인했다. 공개 초록에는 수치가 없다.  +
공식 초록은 제안 기법이 LSM-tree 읽기 경로의 직렬 대기를 줄인다고 설명하지만 정량 수치는 공개하지 않는다.  +
1.5GB main memory prototype에서 최대 215.9MB를 추가 확보하고 평균 cached-app 수를 최대 31.3% 늘렸다.  +