Trace theory is a framework for designing equivalence relations for concurrent program runs based on a commutativity relation over the set of atomic steps taken by individual program threads. It is simple and elegant, and it yields efficient algorithms that are broadly useful in many different contexts. In this paper, we study relaxations of trace equivalence with the goal of maintaining its algorithmic advantages. We first prove that the largest appropriate relaxation of trace equivalence, an equivalence relation that preserves the order of steps taken by each thread and what write operation each read operation observes, does not yield efficient algorithms. Specifically, we prove a linear space lower bound for the problem of checking if two arbitrary steps of a concurrent program run are causally concurrent (i.e. they can be reordered in an equivalent run) or causally ordered. The same problem can be decided in constant space for trace equivalence. Second, we propose a new commutativity-based notion of equivalence that is strictly more relaxed than trace equivalence, and yet yields a constant space algorithm for the same problem. This notion of equivalence uses commutativity of certain blocks of atomic steps in addition to the standard commutativity from trace theory. We define a new partial order and prove that it faithfully represents the new equivalence classes. The definition of the partial order relies on a novel technical contribution: a new notion of atomicity, called liberal atomicity that is more relaxed than the well-known conflict-serializability. We demonstrate that liberal atomicity can be checked as efficiently as conflict-serializability, i.e. in constant space, and use this efficient monitor as part of our constant-space algorithm for deciding the status of causal concurrency of two steps in a concurrent program run.


翻译:跟踪理论是设计同时程序运行的等等关系的框架, 其基础是单个程序线索对一组原子步骤的共通性关系。 它简单而优雅, 产生高效的算法, 在许多不同的背景下大有用处。 在本文中, 我们研究减低追踪等同, 以保持其算法优势为目标。 我们首先证明, 最大适度的追踪等同, 一种保持每条线索所采取步骤顺序的等同关系, 以及每个阅读操作所观察到的写操作, 并不产生有效的算法。 具体地说, 我们证明, 线性空间对于检查一个同时程序运行的两条任意步骤是否因果同时( 也就是说, 它们可以在等量运行中重新排序) 或因果排序。 同样的问题可以在固定空间等量空间等量概念中决定。 我们提出一个新的基于通量的等量概念, 也就是在精确的原子等量结构中, 以新的等量排序 。 我们用某些原子步骤的共通度比标准的共通度状态的两条步骤 。 我们从追踪理论中确定一个固定的通性 。 以新的 亚等值规则 以显示一个新的的通性 。 以显示一个新的的正序 。 以显示一个新的的正序 。 。 以显示一个新的的正序 。 以新的 以新的 以新的 以显示新的 亚序 以 以 以 亚序 。 以 亚 以 以 。

0
下载
关闭预览

相关内容

Artificial Intelligence: Ready to Ride the Wave? BCG 28页PPT
专知会员服务
26+阅读 · 2022年2月20日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
145+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月5日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员