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Enregistrement W2071315697 · doi:10.1117/12.2177686

A hybrid photonic-electronic switching architecture for next generation datacenters

2015· article· en· W2071315697 sur OpenAlexaff
Éric Bernier, Hamid Mehrvar, Mohammad S. Kiaei, Huixiao Ma, Xiaoling Yang, Yan Wang, Shuaibing Li, Alan Graves, Dawei Wang, H. Y. Fu, Dongyu Geng, Dominic Goodwill

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Optical Network Technologies
Établissements canadiensHuawei Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceNetwork packetBurst switchingOptical switchCircuit switchingComputer networkFast packet switchingPacket switchingPhotonicsTransmission delayCut-through switchingProcessing delayElectronic engineeringMaterials scienceOptoelectronicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We provide an alternative architecture for the next generation datacenters by employing electronic and photonic switching cores. The capacity of electronic packet switching (EPS) cores is not enough for the bandwidth requirements of next generation datacenters. On the other hand, it is prohibitively costly to build pure photonic packet switching (OPS) core which is capable of switching native Ethernet frames in nanoseconds. We propose a low-cost hybrid OPS/EPS platform which significantly increases the switching capacity of datacenters for all traffic patterns while using the existing EPS cores. Our proposed architecture is a fat-tree hierarchy consisting of servers, top-of-racks (TOR), aggregation switches, and core switches. The aggregation switches are interconnected to the core hybrid OPS/EPS switch. Since the traffic inside datacenters is typically bimodal, the hybrid switch core becomes feasible by switching short and long packets using EPS and OPS cores, respectively. In order to prepare long packets for photonic switching, they undergo packet contention resolution, compression, and bitwise scrambling. Afterwards, a photonic destination label is added to the long packets, and they are sent out through an optical transmitter. For compressing the long packets, the clock rate is raised on the output of the physical layer. Packet compression increases inter-packet gap to insert the photonic label. Also, it provides more time for photonic switch connection set-up and receiver synchronization at the destination aggregation switch. We developed a test bed for our architecture and used it to transmit real-time traffic. Our experiments show successful transmission of all packets through OPS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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