Performance modeling of a grid-based Data Distribution Management protocol
Notice bibliographique
Résumé
Multi-casting and Data Distribution Management (DDM) play a critical role in the design of future generations of large-scale distributed simulation systems, in which a large number of DDM messages are exchanged between the participating entities. Thus, communication overhead is one of the most challenging issues that needs to be studied and it must be investigated further whether each message should be sent immediately after it is generated during the simulation or held until it can be grouped with other DDM messages. Very little work has been done to answer these questions. Our experimental results have shown that the total DDM time of a simulation varies considerably depending on which transmission strategy is used. Moreover, in the case of message grouping, the DDM time depends on the size of the group. In this paper, we propose a novel Adaptive Transmission Control (ATC) scheme for DDM. As opposed to previous DDM schemes, our proposed scheme has the ability to predict the average amount of DDM messages generated in each timestep of a simulation. Therefore, the ATC scheme is able to control a simulation running in the most appropriate mode to achieve a desired performance. In order to accomplish this goal, we will show how to use the switching model to predict the average amount of DDM messages generated in the grid-based DDM system. The experimental results are used to validate the correctness of the switching model and exhibit improved performance over previous schemes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».