속성:Question
무엇을 확인하려 했는지 적습니다.
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모바일에서 메모리 deduplication의 CPU 계산비용을 줄이면서 기존 기법과 같은 메모리 절감을 유지할 수 있는가? +
모든 core가 같은 performance level을 공유하는 multicore에서 real-time deadline을 지키면서 DVS와 leakage energy를 줄일 수 있는가? +
Bridge networking의 낮은 성능과 SR-IOV의 비용 사이에서 virtualized Hadoop cluster의 network I/O를 개선할 수 있는가? +
technical review enlightening the i o path a holistic approach for application performance dabf0f9c +
Background I/O와 foreground request가 여러 storage-stack 계층에서 얽혀 생기는 priority inversion을 종단적으로 해결할 수 있는가? +
technical review exploiting asymmetric cpu performance for fast startup of subsystem in mobile s f33a336a +
느린 subsystem CPU가 수행하던 긴 initialization을 빠른 main CPU에 맡겨 subsystem startup을 줄일 수 있는가? +
bioinformatics처럼 긴 GPU workload에 대해 VM이 GPU를 near-native 성능으로 쓰면서 여러 VM이 GPU를 time-share할 수 있는가? +
Accessible primary sources did not expose enough technical content to verify the paper's research question. +
Accessible primary sources did not expose enough technical content to verify the paper's research question. +
메모리에 없는 각 레벨의 filter block을 순차적으로 읽어 생기는 LSM-tree lookup 지연을 줄일 수 있는가? +
technical review fully harnessing the performance potential of dram less mobile flash storage d4449ca9 +
read L2P cache만 지원하는 UFS Host Performance Booster를 넘어, host DRAM으로 DRAM-less UFS의 write·GC·wear-leveling까지 가속할 수 있는가? +
Accessible primary sources did not expose enough technical content to verify the paper's research question. +
system-wide memory oversubscription이 깨뜨리는 멀티테넌트 격리를 보존하면서 그룹 내부 메모리 효율을 얻을 수 있는가? +
Accessible primary sources did not expose enough technical content to verify the paper's research question. +
CPU를 쓰는 구간과 I/O·동기화·스케줄링으로 막힌 구간을 한 프로파일에서 코드 라인 수준으로 연결하고, off-CPU 코드 최적화의 잠재효과까지 예측할 수 있는가? +
technical review improving application launch performance in smartphones using recurrent neural 47c597b7 +
Android LMK가 곧 사용할 앱을 제거하는 문제를 앱 사용 이력 기반 예측으로 줄일 수 있는가? +
technical review kal kernel assisted non invasive memory leak tolerance with a general purpose m e42adf12 +
기존 general-purpose allocator와 application을 수정·중단하지 않고 leak memory를 찾아 회수할 수 있는가? +
LSM-tree 키-값 저장소의 기존 bulk-loading 기법은 충분한 CPU와 SSD가 있는데도 왜 로딩 시간이 길고 자원 활용률이 낮은가? +
필터·인덱스 블록이 메모리에 없을 때 레벨별 직렬 I/O로 고속 SSD를 충분히 활용하지 못하는 LSM-tree point lookup을 어떻게 병렬화할 수 있는가? +
Background 앱의 GPU buffer가 차지하는 메모리를 줄여 더 많은 앱을 cache하면서 GPU 특유 overhead를 피할 수 있는가? +
제목과 venue metadata 외에는 공개 1차 자료를 찾지 못해 검증 불가. +