导读:本文包含了事务执行模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:多核,OpenMP,事务存储执行
事务执行模型论文文献综述
杨晓奇,郑启龙,陈国良[1]（2009）在《扩充OpenMP并行编程模型支持事务存储执行(英文)》一文中研究指出虽然OpenMP是多核体系结构上的流行多线程并行编程模型,但是OpenMP编译器不检查数据相关性、访问冲突和其他可能导致程序错误执行的问题,这些问题传统上完全依赖用户使用锁机制来保证程序的正确性.锁机制的并行编程中存在并行程序效率和并行编程难度的矛盾.粒度大的锁机制编程容易,可应用的并行性挖掘比较差;粒度小的锁机制应用的并行性挖掘较好,可编程难度大,容易带来优先权倒置、死锁和锁护航等问题.通过动态二进制插桩技术,扩充OpenMP支持事务存储执行功能,可有效缓解OpenMP并行编程中并行程序效率和并行编程难度之间矛盾.(本文来源于《中国科学技术大学学报》期刊2009年11期）
刘圆[2]（2007）在《多核结构上高效的线程级推测及事务执行模型研究》一文中研究指出片上多核作为当今处理器设计的主流技术,需要运行多线程应用才能充分发挥性能。推测多线程方法能够简化并行编程,允许程序员或者编译器在不完全保证正确性的情况下,尝试激进的优化方式来开发和利用更多的程序并行性。实现这种方法的难点在于访存操作的局部缓存,已提出的一些推测多线程方案都使用了非常复杂的缓存机制,不光增加了硬件设计复杂度,也在一定程度上影响了应用开发的效率。实现这种技术的另一个难点是如何有效地减少误推测对并行性能的不确定性影响。为此,本文尝试采用事务存储和动态剖析技术来解决这两大难题,为多核平台寻找一种能够高效地推测并行化应用程序的软硬件协同的解决方案。本文围绕基于事务存储的线程级推测技术开展了深入系统的研究,涉及结构模型、编程和执行模型、动态优化方法等方面的内容。主要研究成果包括:(1)本文首先提出了一个基于事务存储的推测多线程体系结构模型SPoTM(Speculatire Parallelization on Transactional Memory)。SPoTM利用事务存储来实现线程间的读写操作隔离,提供了线程乱序执行、顺序提交、冲突检测以及推测失败后回退等功能。(2)本文还为SPoTM结构设计了一个基于循环并行的推测多线程编程模型,提供了实现该编程模型所需的推测线程系统库以及指令集扩展等。SPoTM编程模型实现简单,并行化需要的代码调整很少,对多线程并行程序设计的简化非常明显。(3)本文选取SPEC CPU 2000中的若干典型程序,在为SPoTM结构开发的模拟执行平台fastTM和sim-SPoTM上进行了详细的评测,量化分析了各种硬件机制对推测执行性能的影响,以寻找性价比较好的实现方案。本文还全面分析了在推测执行条件下Cache局部性的变化,并提出和验证了几个改善局部性的方法。(4)针对当前推测多线程优化中普遍使用的离线剖析方式受到培训输入集限制的问题,本文提出并实现了一种在运行时根据在线剖析结果自动变换推测多线程程序的动态优化方法。该方法在运行时执行剖析和优化工作,不需要单独的剖析过程以及通用的测试输入集,同时也适用于那些运行时行为特征呈阶段性变化的程序。实验表明,在指导事务划分和选择并行循环方面,动态优化方法能够达到和离线优化方法相近的效果。在设计评测SPoTM结构模型,开发动态软件优化系统的过程中,我们得到了一些关于如何有效利用推测多线程技术的定性结论。首先,为了提升推测执行性能,我们认为更多的努力应当投入到软件优化方面,而不是激进地调整硬件结构和执行机制。其次,推测多线程技术并不能使自动并行完全取代手工并行,这种技术可以作为手工并行的辅助工具来使用。最后,不论是手工并行还是自动并行,一个渐进的并行代码变换过程都是需要的,而在此过程中,剖析指导的优化技术起着非常关键的作用。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2007-09-01）
丁力[3]（2006）在《嵌入式主动实时数据库ARTs-EDB的事务执行模型》一文中研究指出运行在嵌入式环境下的实时数据库的事务处理和传统数据库差别很大。传统数据库中的事务处理不考虑数据和事务的定时限制,处理的是永久的数据,追求平均性能和系统的吞吐率,而主动实时嵌入式数据库根据时间紧迫度的不同,事务执行有优先级顺序,要保证尽量多的事务在截止期前完成。ARTs-EDB是自行研发、拥有自主知识产权的嵌入式主动实时数据库。ARTs-EDB设计的多线索模块化的进程结构和事务执行模型适应嵌入式微内核的结构,它具有灵活、快速和移植性好的特点,是整个系统构建的基础。一般平坦的事务模型已经不适合ARTs-EDB的需求,建立了嵌套的实时事务模型。ARTs-EDB的每个事务都有一个事务控制块,记录着事务的ID、所占资源和事务状态信息,在整个事务执行过程中事务控制块一直存在。为了满足主动实时事务及时有效的执行,首先事务的优先级分配需要结合事务的截止期,事务调度要按照事务的优先级,其次事务需要在执行前进行预处理操作,以便事务真正执行时提前把所需数据都存放在内存缓冲区,最后由于事务存在依赖性,事务在开始、提交或夭折时,必须考虑到与主动机制的联系。ARTs-EDB建立了有效的事务执行模型。通过事务的接纳、放行的管理,控制了在内存中事务的数量,使事务执行所需的数据装入内存。通过事务调度,执行管理确保了高优先级的事务先执行。(本文来源于《华中科技大学》期刊2006-05-01）
事务执行模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
片上多核作为当今处理器设计的主流技术,需要运行多线程应用才能充分发挥性能。推测多线程方法能够简化并行编程,允许程序员或者编译器在不完全保证正确性的情况下,尝试激进的优化方式来开发和利用更多的程序并行性。实现这种方法的难点在于访存操作的局部缓存,已提出的一些推测多线程方案都使用了非常复杂的缓存机制,不光增加了硬件设计复杂度,也在一定程度上影响了应用开发的效率。实现这种技术的另一个难点是如何有效地减少误推测对并行性能的不确定性影响。为此,本文尝试采用事务存储和动态剖析技术来解决这两大难题,为多核平台寻找一种能够高效地推测并行化应用程序的软硬件协同的解决方案。本文围绕基于事务存储的线程级推测技术开展了深入系统的研究,涉及结构模型、编程和执行模型、动态优化方法等方面的内容。主要研究成果包括:(1)本文首先提出了一个基于事务存储的推测多线程体系结构模型SPoTM(Speculatire Parallelization on Transactional Memory)。SPoTM利用事务存储来实现线程间的读写操作隔离,提供了线程乱序执行、顺序提交、冲突检测以及推测失败后回退等功能。(2)本文还为SPoTM结构设计了一个基于循环并行的推测多线程编程模型,提供了实现该编程模型所需的推测线程系统库以及指令集扩展等。SPoTM编程模型实现简单,并行化需要的代码调整很少,对多线程并行程序设计的简化非常明显。(3)本文选取SPEC CPU 2000中的若干典型程序,在为SPoTM结构开发的模拟执行平台fastTM和sim-SPoTM上进行了详细的评测,量化分析了各种硬件机制对推测执行性能的影响,以寻找性价比较好的实现方案。本文还全面分析了在推测执行条件下Cache局部性的变化,并提出和验证了几个改善局部性的方法。(4)针对当前推测多线程优化中普遍使用的离线剖析方式受到培训输入集限制的问题,本文提出并实现了一种在运行时根据在线剖析结果自动变换推测多线程程序的动态优化方法。该方法在运行时执行剖析和优化工作,不需要单独的剖析过程以及通用的测试输入集,同时也适用于那些运行时行为特征呈阶段性变化的程序。实验表明,在指导事务划分和选择并行循环方面,动态优化方法能够达到和离线优化方法相近的效果。在设计评测SPoTM结构模型,开发动态软件优化系统的过程中,我们得到了一些关于如何有效利用推测多线程技术的定性结论。首先,为了提升推测执行性能,我们认为更多的努力应当投入到软件优化方面,而不是激进地调整硬件结构和执行机制。其次,推测多线程技术并不能使自动并行完全取代手工并行,这种技术可以作为手工并行的辅助工具来使用。最后,不论是手工并行还是自动并行,一个渐进的并行代码变换过程都是需要的,而在此过程中,剖析指导的优化技术起着非常关键的作用。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
事务执行模型论文参考文献
[1].杨晓奇,郑启龙,陈国良.扩充OpenMP并行编程模型支持事务存储执行(英文)[J].中国科学技术大学学报.2009
[2].刘圆.多核结构上高效的线程级推测及事务执行模型研究[D].中国科学技术大学.2007
[3].丁力.嵌入式主动实时数据库ARTs-EDB的事务执行模型[D].华中科技大学.2006