I POPL 2002 visade Petrank och Rawitz ett universellt resultat att hitta optimal dataplacering är inte bara NP-hård utan också omöjligt att approxima inom en konstant faktor om P = NP. Här studerar vi ett nyligen publicerat koncept som kallas referensaffinitet, vilket kännetecknar en grupp data som alltid nås tillsammans i beräkningen. På den teoretiska sidan ger vi komplexiteten för att hitta referensaffinitet i programspår, med hjälp av en ny reduktion som omvandlar begreppet avstånd till tillfredsställelse. Vi bevisar också att referensaffiniteten automatiskt fångar den hierarkiska lokaliseringen i split-and-conquer beräkningar inklusive matrislösare och N-kroppssimulering. Beviset etablerar formella kopplingar mellan beräkningsmönster i tid och lokala relationer i rymden. På den praktiska sidan visar vi att det finns effektiva heuristiker. I synnerhet presenterar vi en provtagningsmetod och visar att den är effektivare än den tidigare publicerade tekniken, särskilt för data som ofta men inte alltid nås tillsammans. Vi visar effekten på genererade och verkliga spår. Dessa teoretiska och empiriska resultat visar att effektiv dataplacering fortfarande går att uppnå i allmänna program eftersom vanliga (om än inte alla) lokala mönster kan exakt modelleras och analyseras effektivt.
Zhang et al REF studie referensaffinitet, som kännetecknar en grupp av data som alltid nås tillsammans i beräkningen.
A hierarchical model of data locality
{'venue': "POPL '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}