面向分布式动态数据流语言的动态路径收缩
分布式、并行与集群计算
2016-09-06 v1
摘要
我们提交一份正在进行中的工作报告，关于将森林砍伐优化应用于分布式动态数据流编程模型。我们提出了一种新颖的算法——动态路径收缩，该算法在程序执行期间对分布式数据流应用应用并逆转优化。借助此算法，运行时系统跟踪数据与控制流，以在系统运行时识别潜在的优化。我们在基于 actor 的分布式编程模型 Lasp（实现于 Erlang 虚拟机上）中演示并展示了该技术的初步结果。
引用
@article{arxiv.1609.01068,
title = {Dynamic Path Contraction for Distributed, Dynamic Dataflow Languages},
author = {Borja Arnau de Régil Basáñez and Christopher S. Meiklejohn},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.01068},
year = {2016}
}