paperbot · PL 论文追踪

全部论文 待读 收藏

P2 Pronto

Pronto
ASPLOS Proceedings of the Twenty-Fifth International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems2020匹配度 1/10 · 该论文关注 NVMM 上持久化数据结构的构建与运行时内存管理,属于系统/体系结构方向,与研究画像中的静态分析、LLM/Agent、浮点程序分析和贝叶斯程序分析均无直接关联。引用 56 inbox
Amirsaman Memaripour, Joseph Izraelevitz, Steven Swanson
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话:针对 NVMM 上持久化数据结构开发困难且易错的问题,提出 Pronto 以简化其构建。

非易失主存(NVMM)为构建快速、持久的数据结构提供了机会,但这类数据结构必须在故障后保持一致性,因此开发难度大。现有方法要么借助 NVMM 感知库对已有数据结构做深度代码修改,要么从头重写,二者都费时且易错。论文提出 Pronto(题名),旨在应对这一问题;但所给摘要仅描述了问题动机,未展开 Pronto 的具体方法、实现与实验评估,因此其关键结果无法从现有材料中确认。

问题
在 NVMM 上构建持久化数据结构时,需要在故障后保证数据一致性,而现有基于 NVMM 感知库改造或从头重写的方法工作量大且容易出错。
方法
给出的摘要未说明 Pronto 的具体方法,仅从题名可知论文提出名为 Pronto 的系统或方案以降低持久化数据结构的构建难度。
评估
给出的摘要未报告评估方式或实验结果。
原文摘要(Abstract)

Non-Volatile Main Memories (NVMMs) promise an opportunity for fast, persistent data structures. However, building these data structures is hard because their data must be consistent in the wake of a failure. Existing methods for building persistent data structures require either in-depth code changes to an existing data structure using an NVMM-aware library or rewriting the data structure from scratch. Unfortunately, both of these methods are labor-intensive and error-prone.

链接与引用

DOI 原文 · PDF(开放获取) ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot5454,
  title = {Pronto},
  author = {Amirsaman Memaripour and Joseph Izraelevitz and Steven Swanson},
  booktitle = {ASPLOS},
  year = {2020},
  doi = {10.1145/3373376.3378456}
}