A Primer on Memory Consistency and Cache Coherence, Second Edition 内存连贯性与缓存一致性导论。 第二版。 英文原版。 Many modern computer systems and most multicore chips (chip multiprocessors) support sharedmemory in hardware. In a shared memory system, each of the processor cores may read and writeto a single shared address space. For a shared memory machine, the memory consistency model defines the architecturally visible behavior of its memory system. 内存连贯性和缓存一致性是现代计算机系统，特别是多核芯片（Chip Multiprocessors）设计中的核心概念。在共享内存系统中，每个处理器核心都可以读取和写入同一个共享地址空间，这使得多个处理器能够协作执行任务。内存一致性模型定义了这种系统中内存系统的架构可见行为，它规定了加载和存储（或内存读写）如何作用于内存，并确保在并发操作下数据的一致性。 一致性定义提供了一系列规则，指导如何处理负载和存储操作。为了支持内存一致性模型，许多机器实施了缓存一致性协议，以确保数据的多个缓存副本保持最新。缓存一致性协议确保当一个处理器修改了共享数据时，其他处理器的缓存能够同步更新，避免出现数据不一致的情况。 本导论的目标是帮助读者理解和掌握一致性与缓存一致性的基本概念，包括它们所解决的问题以及各种解决方案。书中不仅涵盖了高层次的概念，还提供了来自真实世界系统的具体实例。第二版在第一版的基础上反映了过去十年的进步，新增了两个章节：一个是关于非CPU加速器（如GPU）的一致性和一致性，另一个是关于一致性与缓存一致性方面的形式化工作和工具。 《内存连贯性和缓存一致性导论》第二版由Vijay Nagarajan、Daniel J. Sorin、Mark D. Hill和David A. Wood四位专家撰写，他们分别来自爱丁堡大学、杜克大学和威斯康星大学麦迪逊分校。这本书是工程和计算机科学领域的Synthesis Digital Library系列的一部分，旨在快速发布原创的、具有影响力的科研成果，以印刷和数字格式供读者查阅。 通过深入学习本书，读者将能够理解共享内存系统中的一致性模型是如何确保多处理器间通信的正确性的，以及缓存一致性协议如何维护多个处理器对同一数据的访问同步，这对于理解和优化多核系统性能至关重要。此外，对于非CPU加速器（如GPU）的一致性问题的探讨，也反映了当前硬件发展趋势对软件开发和系统设计的新挑战。

内存一致性与缓存一致性简介（第二版） 在现代计算机系统中，包括同构和异构架构，硬件通常支持共享内存。共享内存系统中，每个处理器核心可以读取和写入单一的共享地址空间。内存一致性模型定义了这些系统中内存系统的架构可见行为。一致性定义为加载和存储（或内存读取和写入）提供了规则，以及它们如何作用于内存。为了支持内存一致性模型，许多机器还提供了缓存一致性协议，以确保数据的多个缓存副本保持最新状态。 本教程的目标是使读者对一致性与缓存一致性有基本的理解，这包括必须解决的问题以及各种解决方案。我们既介绍了高层次的概念，也提供了来自实际系统的具体实例。第二版反映了自第一版以来十年的进步，其中包括两个新的章节：一个关于非CPU加速器（重点是GPU）的一致性和一致性性，另一个指向一致性与缓存一致性的形式化工作和工具。 内存一致性是多处理器系统中的关键概念，它规定了不同处理器之间对共享内存的访问顺序和可见性。例如，在弱一致性模型中，处理器可能在不同的时间看到其他处理器对内存的更新，而在强一致性模型中，所有处理器会立即看到所有更新。一致性模型的设计需要权衡性能、功耗和复杂性。 缓存一致性则是确保当多个处理器都有某个数据项的缓存副本时，它们之间的更新能够正确传播。典型的缓存一致性协议如MESI（Modified, Exclusive, Shared, Invalidated）协议，通过状态标记来管理缓存行的状态，保证了缓存的一致性。当一个处理器修改了缓存中的数据，其他处理器的相应缓存行会被标记为无效，下次访问时会强制从主存重新获取。 非CPU加速器（如GPU）的一致性和缓存一致性问题更为复杂，因为GPU通常具有大量的计算单元，它们并行执行任务，需要高效地与CPU共享数据。GPU一致性模型需要处理更多并发访问和数据同步问题，例如使用CUDA的内存一致性模型。 形式化工作和工具对于验证和设计内存一致性模型和缓存一致性协议至关重要。它们可以帮助开发者避免潜在的错误和竞态条件，确保系统行为符合预期。 内存一致性与缓存一致性是多处理器和多核系统设计中的基础概念，理解和掌握这些知识对于系统架构师、软件开发者和硬件工程师来说都至关重要。随着计算机系统的复杂度不断增加，对这些问题的研究和理解也将不断深入。本教程提供了一个了解这一领域的起点，对于进一步研究和实践极具价值。

在IT行业中，开发和调试应用程序时常需要依赖外部的库或框架，这些库通常被打包成JAR（Java Archive）文件，便于在不同的项目中复用。对于Openfire这样的开源即时通讯服务器，其源码开发与配置过程中，可能需要一些额外的JAR文件来支持其功能。在给定的标题和描述中，提到了三个关键的JAR文件：`coherence.jar`、`coherence-work.jar`和`tangosol.jar`，它们在Openfire的源码配置中扮演着重要角色。 1. `coherence.jar`：这是Oracle Coherence的一个组成部分，Coherence是一款分布式数据管理产品，主要用于提供数据缓存、数据复制、事件处理等功能。在Openfire中，它可能被用于优化数据库访问性能，实现高效的缓存策略，以提升服务器的响应速度和并发处理能力。Coherence提供了强大的集群和分布式计算支持，使得Openfire能够更好地扩展并适应高负载环境。 2. `coherence-work.jar`：这个文件通常是Coherence工作线程相关的实现，它包含了运行时所需的类和资源，用于处理Coherence服务的工作任务，比如数据同步、事件监听等后台操作。在Openfire的上下文中，`coherence-work.jar`可能是为了支持Coherence的后台工作流程，确保服务器能有效地管理和执行各种后台任务，以保持稳定的服务状态。 3. `tangosol.jar`：Tangosol是一家专注于分布式数据管理技术的公司，后来被Oracle收购，其核心技术即为Coherence。`tangosol.jar`可能包含了Coherence的核心组件和接口，包括数据网格、缓存服务、持久化存储以及与其他系统的集成API。在Openfire的源码配置中，这个文件很可能用于提供与Coherence的底层交互，实现数据的分布式管理和高效访问。 在使用Eclipse这样的集成开发环境（IDE）进行Openfire的源码开发时，这三个JAR文件必须添加到项目的类路径中，以便编译器和运行时环境能够找到并使用这些库。正确的配置方法是将这三个文件放入项目的库目录，然后在Eclipse的构建路径设置中进行引用。这样，开发人员就可以利用Coherence的功能编写和调试代码，同时确保Openfire的正常运行。 在实际操作中，开发者还需要了解如何处理依赖冲突、版本兼容性问题，以及如何根据Openfire的具体需求定制和配置Coherence的相关设置。这需要对Java、Eclipse、Openfire以及Coherence的深入理解和实践经验。只有充分理解这些库的作用和使用方式，才能确保源码配置的成功，并优化Openfire的性能和稳定性。

Temperature dependence of electron-spin coherence in intrinsic bulk GaAs，赖天树，Xiaodong Liu，Temperature dependence of electron-spin coherence dynamics is investigated for an intrinsic bulk GaAs in the Voigt geometry using the elliptically polarized absorption quantum beat

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基于图优化技术，提出了一种新颖的视网膜内层自动分割方法。光学相干断层扫描（OCT）图像中十个视网膜层的11个边界得到了准确，快速和可靠的量化。代替考虑单个像素的强度或梯度特征，所提出的方法着重于整个基于边缘的图像提示。该图像表示为一个完整的加权图，其中连接的组件为节点。基于所连接组件的梯度和空间距离信息以及亲和度矩阵对每个节点进行排名。在三个阶段的项目中有效地进行了细分，以提取11个边界。在来自两个不同数据库的64个OCT图像上对分割算法进行了评估，并将其与两个独立观察者的手动跟踪进行了比较。它在平均无符号边界误差和平均有符号边界误差方面显示出令人鼓舞的结果。

计算相干性代码主要是用于新手尝试学习相干的代码，适合新人理解相干性，加以改进可以应用于相应领域

A Primer on Memory Consistency and Cache Coherence，主要介绍了Memory同一性和cache一致性的定义以及相关模型和协议。例如SC模型，TSO模型，松散序模型和cache一致性的两种协议：snoopy协议和目录一致性协议。对于学习比较有用

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