속성:Reusable lesson
비슷한 문제를 만났을 때 다시 쓸 수 있는 내용을 적습니다.
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deduplication은 모든 페이지를 동일하게 스캔하기보다 중복 가능성에 따라 후보를 선별해야 한다. +
multicore DVFS에서는 task-to-core partition과 active-core count를 함께 제어해야 shared-frequency와 leakage를 모두 최적화할 수 있다. +
단일 가상 네트워크 방식 대신 workload topology와 framework locality semantics를 함께 설계할 수 있다. +
technical review enlightening the i o path a holistic approach for application performance dabf0f9c +
Priority는 I/O 발행 시점의 정적 속성이 아니라 request dependency를 따라 계층 전체에서 전파되어야 한다. +
technical review exploiting asymmetric cpu performance for fast startup of subsystem in mobile s f33a336a +
Heterogeneous SoC에서는 steady-state execution 위치와 initialization 실행 위치를 분리할 수 있다. +
device passthrough의 near-native datapath와 hot-plug 기반 coarse-grained multiplexing을 분리하면 장시간 accelerator job에서 isolation·throughput·sharing을 함께 얻을 수 있다. +
보존된 서지·제목 수준 자료만으로 실행시간 개선 기법을 재사용 규칙으로 일반화하지 않습니다. 원문 확보 뒤 workload, baseline, 실행시간 지표를 다시 추출합니다. +
비동기 미리 읽기와 인터럽트 대리 처리의 효과는 저장장치, 큐 깊이, CPU 부하별 원문 수치가 확보된 뒤에만 재사용합니다. +
독립적으로 부정 여부를 판정할 수 있는 여러 레벨의 filter lookup은 빠른 SSD에서 병렬 실행 후보가 된다. +
technical review fully harnessing the performance potential of dram less mobile flash storage d4449ca9 +
host memory를 storage metadata cache로 빌릴 때 read mapping만 캐시하지 말고 수정 mapping과 GC 유효성 메타데이터를 일관성 있게 함께 관리해야 전체 I/O 경로가 빨라진다. +
가상 최적화 기반 GPU kernel 예측은 profiling setup, 예측오차, 실제 최적화 검증이 원문에서 확인된 경우에만 재사용합니다. +
멀티테넌트 최적화는 효율 메커니즘뿐 아니라 정책 적용 범위 자체를 tenant boundary에 맞춰야 한다. +
사용자 체감 지연과 storage I/O의 관계는 앱, 장치, I/O trace, 사용자 지표를 함께 제시한 원문을 확보한 뒤 재사용합니다. +
wall-clock 병목 분석은 실행 샘플만으로 부족하며, 대기 구간도 시간 가중 샘플과 원인 분류를 가져야 동일한 통계·인과 프레임으로 처리할 수 있다. +
technical review improving application launch performance in smartphones using recurrent neural 47c597b7 +
앱 제거·보존 정책을 단순 recency가 아니라 예측된 다음 사용과 연결할 수 있다. +
technical review kal kernel assisted non invasive memory leak tolerance with a general purpose m e42adf12 +
leak detector를 allocator 교체가 아닌 kernel-assisted side mechanism으로 만들면 배포 침습성과 runtime overhead를 줄일 수 있다. +
고속 SSD 기반 bulk load에서는 장치 성능보다 소프트웨어 파이프라인의 직렬화와 CPU 활용 제한이 먼저 병목이 될 수 있으므로 자원별 utilization을 함께 측정해야 한다. +
고속 저장장치에서는 계층별 메타데이터 의존을 보수적으로 직렬화하는 비용이 커지므로, 안전한 필터·인덱스 접근은 예측적으로 겹칠 수 있다. +
앱 상태를 이용하면 process memory뿐 아니라 accelerator-owned buffer도 hot/cold로 분류해 memory pressure에 참여시킬 수 있다. +
모바일 memory deduplication은 절감 메모리와 CPU·energy·latency 비용을 함께 검증한 원문이 있을 때만 재사용합니다. +