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20160823

1. 창대 형의 박사 프로포절 이후, 창대 형 그리고 교수님과의 대화 창대 형의 발표 이후 궁금한 것이 생겨서 교수님께 질문을 드림. Q: 클라우드 환경에서 fairness는 왜 필요한가? 사용자는 약속한 수준의 QoS만 보장받으면 되는 것 아닌가? A: 교수님께서 이야기하시길, fairness가 QoS보다

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Protected: 20160520 – Research

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20160517

1. 동시성 프로그램의 이해 – 병렬성을 어떻게 확장시킬 것인가? MapReduce를 사용하면 됨. 목표: 자동화된 병렬화, 연산의 분산 지원. transparent fault tolerance. MapReduce는 Lisp의 map, reduce에 영향을 받아 만들어짐. map은 데이터들에 대해 같은 연산을 수행함. reduce는 연산 결과를 결합한다. – MapReduce

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20160425

동시성 프로그램의 이해 중간고사 이전까지 (허재혁 교수님 부분, 김문주 교수님 부분은 다음에 정리) https://gumdaeng.com/2016/03/03/20160303/ https://gumdaeng.com/2016/03/08/20160308/ https://gumdaeng.com/2016/03/10/20160310/ https://gumdaeng.com/2016/03/15/20160315/ https://gumdaeng.com/2016/03/17/20160317/ https://gumdaeng.com/2016/03/22/20160322/ https://gumdaeng.com/2016/03/24/20160324/ https://gumdaeng.com/2016/03/29/20160329/ https://gumdaeng.com/2016/03/31/20160331/ https://gumdaeng.com/2016/04/12/20160412/ https://gumdaeng.com/2016/04/14/20160414/ https://gumdaeng.com/2016/04/19/20160419/

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20160419

동시성 프로그램의 이해 – processor consistency는 W->R ordering은 relax하고, 나머지는 유지해준다. W->R ordering은 보장해주지 않는다. W->W ordering은 차례대로 write request를 queue에 넣음으로써 순서를 유지한다. R->W ordering도 queue를 사용하면 ordering을 지켜줄 수 있다. R->R ordering은 보장해주기는 하지만, update가 없다면 reorder되어도 된다.

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20160414

동시성 프로그램의 이해 – Single threaded application에서 여러 개의 store와 load가 있다면, load는 해당 주소에 대해 최근에 저장된 값을 불러와야 한다. Multi-threaded application에서 consistency 모델은 더 복잡해진다. 두 개의 변수로 mutex를 구현하는 경우를 생각해보자. 두 개의 쓰레드가 서로의 진행 상태를

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20160412

동시성 프로그램의 이해 – 행렬곱을 메모리 접근을 고려하지 않고 만들면 메모리 접근이 과다하게 발생한다. 이를 해결하기 위해서는 blocking을 사용. Blocking을 사용하면 데이터 접근의 locality를 높일 수 있음. Blocking할 떄에는 캐시 크기를 고려해야 한다. Block이 캐시 안에 들어가도록 크기를 맞추어야 한다.

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