20151116

1. Latin Hypercube Sampling
– Latin hypercube sampling을 적용하면 다차원 공간에서 효율적으로 샘플링할 수 있다.
– [FAST’15] Reducing File System Tail Latencies with Chopper에서 적용한 샘플링 기법.
– Latin hypercube sampling, Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Latin_hypercube_sampling


2. [ISCA’13] A hardware evaluation of cache partitioning to improve utilization and energy-efficiency while preserving responsiveness 읽기
컴퓨터 시스템에서 실행되는 워크로드들은 대개 latency-sensitive한 foreground task와 꾸준히 처리되어야 하는 background task로 구성되어 있다. 에너지 효율성과 예측 가능한 실행 시간을 달성하기 위해 foreground task에 일정한 양의 공유 자원을 보장해주는 것이 일반적이다. 하지만 이로 인해 낭비되는 자원이 상당하다. 이 논문에서는 foreground task와 background task를 동시에 실행함으로써 낭비되는 자원을 줄이고자 한다. 그리고 foregroud task가 background task에 의해 간섭이 발생하는 상황에서는 cache partitioning을 적용해 그 간섭을 줄이고자 한다. 대부분의 워크로드는 1~3MB 내외의 working set size를 갖고 있는데, 현재 컴퓨터 시스템에 있는 캐시는 실제 워크로드의 working set size에 비하면 큰 편이다.
이 논문에서는 워크로드를 thread scalability, LLC sensitivity, prefetcher sensitivity, DRAM bandwidth sensitivity를 기준으로 분석한다. 그리고 이를 기준으로 clustering한다. 워크로드를 같이 실행해보면, 대부분의 경우 system throughput 향상이 있으나 일부에서는 심한 interference를 보인다. 이를 해결하고자 cache partitioning을 적용한다. shared, fair, biased 방식으로 cache를 partitioning 해본 결과, biased가 가장 좋은 성능을 보인다. 하지만 biased 방식의 cache partitioning처럼 optimal한 cache partition을 찾기는 비현실적이므로, 현실적인 dynamic cache partitioning 기법을 제안한다. Dynamic cache partitioning은 phase change를 감지해, phase change마다 LLC 할당량을 결정한다. 우선 foreground task에 최대한의 캐시 할당량을 준 다음에, 조금씩 줄여가며 MPKI를 확인한다. foreground task의 성능이 떨어지기 시작하는 시점에서 cache 할당량을 더이상 줄이지 않고, 남는 cache를 background task에 할당한다. 이러한 연구는 이전에도 많이 있었으며, related work 중에서 utility curve를 추정하는 연구가 있다는 점이 재미있었다. 관련 연구를 확인해볼 필요가 있음.


3. 그래프 파일 .dot을 eps로 변환하기
python scikit-learn의 decision tree를 사용해 그 구조를 출력했는데, dot 파일 형식이다. dot 형식의 파일을 eps로 변환하려면

$dot -Teps filename.dot -o outfile.eps

References:
[1] Graphviz: How to go from .dot to a graph?, stackoverflow, http://stackoverflow.com/questions/1494492/graphviz-how-to-go-from-dot-to-a-graph

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