SHF: Small: Collaborative Research: Concurrent Programming with Composable Transactional Objects

SHF:小型:协作研究:使用可组合事务对象进行并发编程

基本信息

  • 批准号:
    1420673
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 25万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2014
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2014-07-01 至 2017-06-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

SHF: Small: Collaborative Research: Concurrent Programming with Composable Transactional ObjectsWith multicore architectures becoming increasingly prevalent, the problem of constructing scalable and efficient concurrent software has attracted increasing attention. There has been growing interest in programming models that allow programmers to demarcate regions of thread code---so-called transactions---that should appear to occur atomically, when viewed from the perspective of other threads.The premise of this project is that current, monolithic software transactional memory (STM) designs are inherently too inefficient and permit too little parallelism. Instead we propose a very different approach: a library of customized concurrent data structures that can be composed, through a very light-weight run-time, to form transactions. Each data structure is optimized to exploit the semantics of its type. The intellectual merits are the development of new type-specific synchronization and recovery algorithms, along with formal tools to reason about their correctness. These ideas will be embodied in a novel concurrency library and verification toolkit, which will be used to construct benchmarks and applications. The boarder impacts involve incorporating concurrency into education and the potential to benefit society through higher performing, more reliable, and less expensive software.
SHF:小型:协作研究:使用可组合事务对象进行并发编程随着多核架构变得越来越普遍,构建可扩展且高效的并发软件的问题引起了越来越多的关注。 人们对允许程序员划分线程代码区域(即所谓的事务)的编程模型越来越感兴趣,从其他线程的角度来看,这些区域应该以原子方式发生。该项目的前提是当前的单片软件事务内存 (STM) 设计本质上效率太低,并且允许的并行性太少。 相反,我们提出了一种非常不同的方法:定制的并发数据结构库,可以通过非常轻量级的运行时组合来形成事务。 每个数据结构都经过优化以利用其类型的语义。 智力上的优点是开发了新的特定类型同步和恢复算法,以及推理其正确性的正式工具。 这些想法将体现在一个新颖的并发库和验证工具包中,用于构建基准测试和应用程序。 边界影响包括将并发性纳入教育以及通过更高性能、更可靠和更便宜的软件造福社会的潜力。

项目成果

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