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2023 conference-paper

Lazy Read: Asynchronous Execution of Synchronous File I/O

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Rattachement africain : de. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

In the realm of High-Performance Computing (HPC), the disparity between I/O and processing capabilities can hinder application performance. One source of this I/O gap is the latency of the devices, especially in case of distributed filesystems (DFS). Prior solutions to minimize such negative effects (e.g. using asynchronous operations or separate I/O-Threads), have to be considered when designing an application. This work aims to execute these operations asynchronously for existing applications without necessitating modifications or even recompilation. To attain this objective, we introduce the Lazy Read approach, which alters how the operating system handles read requests. This modification enables the application to start multiple reads or do CPU work in parallel instead of waiting for completion of the read operation. For evaluation, we implemented the Lazy Read approach in the Linux kernel. We then showed that the approach adds overhead, however, multiple read operations can be executed in parallel. In our specific evaluation the maximum possible speedup was achieved, reducing the execution time by up to 50%.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Lazy Read: Asynchronous Execution of Synchronous File I/O
Date Crossref
15/12/2023
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Advanced Data Storage TechnologiesParallel Computing and Optimization TechniquesCloud Computing and Resource Management

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