The context of this work is cooperative scheduling, a concurrency paradigm, where task execution is not arbitrarily preempted. Instead, language constructs exist that let a task voluntarily yield the right to execute to another task. The inquiry is the design of provably fair schedulers and suitable notions of fairness for cooperative scheduling languages. To the best of our knowledge, this problem has not been addressed so far. Our approach is to study fairness independently from syntactic constructs or environments, purely from the point of view of the semantics of programming languages, i.e., we consider fairness criteria using the formal definition of a program execution. We develop our concepts for classic structural operational semantics (SOS) as well as for the recent locally abstract, globally concrete (LAGC) semantics. The latter is a highly modular approach to semantics ensuring the separation of concerns between local statement evaluation and scheduling decisions. The new knowledge contributed by our work is threefold: first, we show that a new fairness notion, called quiescent fairness, is needed to characterize fairness adequately in the context of cooperative scheduling; second, we define a provably fair scheduler for cooperative scheduling languages; third, a qualitative comparison between the SOS and LAGC versions yields that the latter, while taking higher initial effort, is more amenable to proving fairness and scales better under language extensions than SOS. The grounding of our work is a detailed formal proof of quiescent fairness for the scheduler defined in LAGC semantics. The importance of our work is that it provides a formal foundation for the implementation of fair schedulers for cooperative scheduling languages, an increasingly popular paradigm (for example: akka/Scala, JavaScript, async Rust). Being based solely on semantics, our ideas are widely applicable. Further, our work makes clear that the standard notion of fairness in concurrent languages needs to be adapted for cooperative scheduling and, more generally, for any language that combines atomic execution sequences with some form of preemption.


翻译:本文研究合作调度这一并发范式,其中任务执行不会被随意抢占,而是通过语言构造使任务自愿将执行权交给其他任务。我们探究可证明公平的调度器设计及适用于合作调度语言的公平性概念。据我们所知,该问题此前尚未得到解决。我们的方法是独立于语法构造或运行环境,仅从编程语言语义的角度研究公平性,即利用程序执行的正式定义来考量公平性准则。我们针对经典的结构化操作语义(SOS)以及近期提出的局部抽象全局具体(LAGC)语义分别发展相关概念。后者是一种高度模块化的语义方法,可确保局部语句求值与调度决策的关注点分离。本工作的新贡献体现在三方面:首先,证明需要一种名为“静止公平”的新公平性概念来恰当刻画合作调度中的公平性;其次,为合作调度语言定义了一个可证明公平的调度器;第三,通过SOS与LAGC版本的定性比较表明,尽管LAGC初始投入更高,但其更有利于证明公平性,且在语言扩展下比SOS更具扩展性。本工作的基础是基于LAGC语义所定义调度器的静止公平性详细形式化证明。本工作的重要性在于为合作调度语言(一种日益流行的范式,例如akka/Scala、JavaScript、async Rust)中公平调度器的实现提供了形式化基础。由于完全基于语义,我们的思想具有广泛适用性。此外,本工作明确指出,并发语言中的标准公平性概念需要针对合作调度进行适配,更广泛而言,需要适用于任何将原子执行序列与某种抢占形式相结合的语言。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月14日
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月14日
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月11日
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月11日
Modeling Microstrip Antenna
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月9日
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月9日
Arxiv
11+阅读 · 2023年8月28日
Arxiv
19+阅读 · 2020年7月13日
Heterogeneous Deep Graph Infomax
Arxiv
12+阅读 · 2019年11月19日
Exploring Visual Relationship for Image Captioning
Arxiv
15+阅读 · 2018年9月19日
VIP会员
最新内容
美空军新型反无人机部队初探
专知会员服务
4+阅读 · 今天5:45
《防空交战流程的概率建模研究》
专知会员服务
6+阅读 · 今天5:04
ICML 2026 教程 | 数值优化理论还重要吗?
专知会员服务
4+阅读 · 7月26日
ICM 2026 | 陶哲轩:人工智能时代的数学
专知会员服务
8+阅读 · 7月26日
《反无人机交战场景下的战斗归零研究》
专知会员服务
7+阅读 · 7月26日
博士论文 | 用代码结构感知方法推进代码大模型
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月14日
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月14日
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月11日
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月11日
Modeling Microstrip Antenna
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月9日
Arxiv
0+阅读 · 2024年2月9日
Arxiv
11+阅读 · 2023年8月28日
Arxiv
19+阅读 · 2020年7月13日
Heterogeneous Deep Graph Infomax
Arxiv
12+阅读 · 2019年11月19日
Exploring Visual Relationship for Image Captioning
Arxiv
15+阅读 · 2018年9月19日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015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 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员