索罗卡巴大学,索罗卡巴,18078-005 s-或巴西保罗;塞西莉亚。); A.CC); TF.F.F.A.); fbatain@gmail.b。); KM.C.,); L.J.J.L.L.帕尔马斯大学的帕尔姆斯大学是葡萄牙的葡萄牙;); E.B.S.)波兰32,波兰4巴西Sergipe;研究所,剑桥,02139,US 02139,US 02139,美国Minho大学,大学-057 - 或巴西保罗)。电话。: + 55-15-98172-4431
I。代表性的示例包括Alpha 21264锦标赛预测器[11],偏斜分支预测因子,例如2BC-GSKEW分支预测器,该预测已计划为Alpha EV8前端[15]。驱动多组分预测指标的主要动机是观察[10],即不同的动态预测因子在预测准确性方面与不同分支的不同,因此需要使用多个预测指标来预测分支。多组分预测因子已经在文献中进行了广泛的研究,并具有多种设计策略,试图提高预测准确性和功率[2],[5]。典型且广泛流行的多组分预测指标由本地和全局预测指标组成,并使用复杂的比赛预测方案来选择运行时这些预测变量之间的最终预测。基于本地历史的预测指标仅使用有关其当前预测所考虑的分支的过去结果信息,而全球人除了目前外,还考虑了前面分支的结果历史,同时对特定分支进行了预测。本地和全局组件保持单独的模式
许多分析计算都由迭代处理阶段主导,一直执行到满足收敛条件为止。为了加速此类工作负载,同时跟上数据的指数增长和 DRAM 容量的缓慢扩展,Spark 采用了内存外缓存中间结果。然而,堆外缓存需要对数据进行序列化和反序列化(serdes),这会增加大量开销,尤其是在数据集不断增长的情况下。本文提出了 TeraCache,这是 Spark 数据缓存的一个扩展,它使用内存映射 I/O(mmio)将所有缓存数据保留在堆上但不在内存中,从而避免了对 serdes 的需求。为了实现这一点,TeraCache 使用托管堆扩展了原始 JVM 堆,该托管堆驻留在内存映射的快速存储设备上,专门用于缓存数据。初步结果表明,与最先进的 serdes 方法相比,TeraCache 原型可以将缓存中间结果的机器学习 (ML) 工作负载加快多达 37%。
• 从 44 号州际公路走 Key Gate 出口(41 号出口) • 沿 Sheridan 路向东拐,通过 Key Gate 东入口控制点进入 • 您必须通过 SheridanGate 的游客控制中心 • 请仅在指定区域停车 • 会有标志和士兵为您提供帮助
1860 年是 Cache Valley 的“繁荣”时期。由于农业和水资源潜力巨大,大量新移民涌入山谷。1859 年,Peter Maughan 写信给《沙漠报》描述了山谷。Brigham Young 补充道:“该地区没有其他山谷能与此相提并论。自从我第一次看到这个山谷以来,我就一直这么认为。”这种增长在很大程度上刺激了当今许多社区的发展。领土测量员 Jesse Fox 为大多数 Cache 县社区测量了城镇和田地。随着 Cache 县人口不断增长,Jared Martineau 进行了额外的测量。大部分勘测工作将 1860 年的堡垒改造成了 1865 年的城市。这些新社区包括洛根、普罗维登斯、门登、海伦、史密斯菲尔德、里士满、米尔维尔、富兰克林、克拉克斯顿、韦斯顿和天堂,它们的勘测方式与盐湖城类似,将 10 英亩的地块细分为 10 个一英亩的地块。