NumaGiC : a garbage collector for Big-Data (11/10/2016)

Last modified by Khanh Tuong Maudoux on 2016/11/12 19:43

NumaGiC : a garbage collector for Big-Data (11/10/2016)

Date et lieu

  • Mardi 11 octobre 2016
  • Dans les locaux de l'ESIEA

  • Sauf exception, les sessions se dérouleront désormais à l'ESIEA au 9 rue Vesale 75005 Paris.
  • Les sessions sont filmées et le public est photographié. Les photographies sont ensuite publiées sur le site du Paris JUG et autres médias de l'associations Paris JUG. En acceptant cette invitation, vous autorisez le Paris JUG à publier votre photo sur les médias sus-mentionnés.
  • Les inscrits à l'évènement non présents 5 min avant le début de la session, soit à 19h25, verront leur place remise à disposition
  • Les non inscrits à l'évènement ne pourront donc y assister que sous réserve de places disponibles sur place 5 min avant le début de la session, soit à 19h25.

    L’inscription implique de posséder une adresse mail valide sur laquelle vous recevrez une demande de confirmation à laquelle il vous faudra répondre afin de valider votre inscription.

Toute inscription non confirmée ne sera pas prise en compte !

Photos

Détails

19h15 à 19h30 : Accueil

19h30 - NumaGiC : un ramasse-miettes multicoeur pour de grands volumes de données - 1ière partie

Sur une architecture avec de nombreux coeurs, les applications avec une grande empreinte mémoire souffrent à cause du ramasse-miettes. Quand le ramasse-miettes scanne la mémoire, il sature le réseau interne de la machine connectant les coeurs et les bancs mémoires. Nous résolvons ce problème avec NumaGiC, un nouveau ramasse-miettes reposant sur un algorithme issu du domaine des systèmes distribués. Notre évaluation sur deux multicoeurs avec 48 et 80 coeurs montre que NumaGiC permet de doubler les performances du ramasse-miettes sur plusieurs applications, dont Spark et Neo4j, gérant de grands volumes de données (350GB).

Par Gaël Thomas

20h30 à 21h00 : Buffet

21h00 - NumaGiC : un ramasse-miettes multicoeur pour de grands volumes de données - 2nd partie

Sur une architecture avec de nombreux coeurs, les applications avec une grande empreinte mémoire souffrent à cause du ramasse-miettes. Quand le ramasse-miettes scanne la mémoire, il sature le réseau interne de la machine connectant les coeurs et les bancs mémoires. Nous résolvons ce problème avec NumaGiC, un nouveau ramasse-miettes reposant sur un algorithme issu du domaine des systèmes distribués. Notre évaluation sur deux multicoeurs avec 48 et 80 coeurs montre que NumaGiC permet de doubler les performances du ramasse-miettes sur plusieurs applications, dont Spark et Neo4j, gérant de grands volumes de données (350GB).

Par Gaël Thomas


Après : 3ème mi-temps des juggers au Les Négociants (23 Avenue des Gobelins,75005 Paris)

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Created by Khanh Tuong Maudoux on 2016/09/27 20:12
    

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