Vi presenterar designen och implementeringen av en verktygslåda för behandling av storskaliga XML-dataset som utnyttjar de möjligheter till parallellism som finns i de framväxande flerkärniga arkitekturerna. Flerkärnig processorer förväntas vara allmänt tillgängliga i forskningskluster och vetenskapliga stationära datorer, och det är viktigt att utnyttja möjligheterna till parallellism i mellanprogram, i stället för att överföra uppgiften till applikation programmerare. En framväxande trend är användningen av XML som dataformat för många distribuerade/grid applikationer, med storleken på dessa dokument som sträcker sig från tiotals megabyte till hundratals megabyte. Våra tidigare benchmarkingresultat visade att de flesta av de allmänt tillgängliga XML-verktygen inte når så bra ut när det gäller stora XML-data. En betydande omvandling är nödvändig i utformningen av XML-behandling för distribuerade applikationer, så att den totala program vändningstiden inte påverkas negativt av XML-behandling. Vi diskuterar XML-behandling med hjälp av PiXiMaL, ett parallellt processbibliotek för storskaliga XML-dataset. Parallelliseringsmetoden är att bygga en DFA-baserad tolk som känner igen en användbar delmängd av XML-specifikationen, och omvandla DFA till en NFA som kan tillämpas på en godtycklig delmängd av indatan. Spekulativa NFA är schemalagda på tillgängliga kärnor i en nod för att effektivt utnyttja bearbetningskapaciteten och uppnå övergripande prestandavinster. Vi utvärderar effektiviteten av detta tillvägagångssätt i form av potentiella hastigheter som kan uppnås för representativa XML-dataset. Vi utvärderar också effekten av två olika minnesallokeringsbibliotek för att kvantifiera minnesflaskan när olika kärnor får tillgång till delade datastrukturer.
(Michael R. REF ) introducerar ett parallellt behandlingsbibliotek för att stödja parallell bearbetning av stora XML-datamängder.
Performance enhancement with speculative execution based parallelism for processing large-scale xml-based application data
{'venue': "HPDC '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}