Latency is a major concern for web rendering engines like those in Chrome, Safari, and Firefox. These engines reduce latency by using an incremental layout algorithm to redraw the page when the user interacts with it. In such an algorithm, elements that change frame-to-frame are marked dirty; only the dirty elements need be processed to draw the next frame, dramatically reducing latency. However, the standard incremental layout algorithm must search the page for dirty elements, accessing a number of auxiliary elements in the process. These auxiliary elements add cache misses and stalled cycles, and are responsible for a sizable fraction of all layout latency. We introduce a new, faster incremental layout algorithm called Spineless Traversal. Spineless Traversal uses a more computationally demanding priority queue algorithm to avoid the need to access auxiliary nodes and thus reduces cache traffic and stalls. This leads to dramatic speedups on the most latency-critical interactions such as hovering, typing, or animations. Moreover, thanks to numerous low-level optimizations, we are able to make Spineless Traversal competitive across the whole spectrum of incremental layout workloads. As a result, across 2216 benchmarks, Spineless Traversal is faster on 78.2% of the benchmark, with a mean speedup of 3.23x concentrated in the most latency-critical interactions such as hovering, typing, and animations.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3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
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
13+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
2+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
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
76+阅读 · 2022年3月26日
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
13+阅读 · 2020年10月19日
SlowFast Networks for Video Recognition
Arxiv
19+阅读 · 2018年12月10日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3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
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
76+阅读 · 2022年3月26日
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月10日
Arxiv
13+阅读 · 2020年10月19日
SlowFast Networks for Video Recognition
Arxiv
19+阅读 · 2018年12月10日
相关基金
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
2+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 · 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