<i>Adia</i>: Achieving High Link Utilization with Coflow-Aware Scheduling in Data Center Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Link utilization has received extensive attention since data centers become the most pervasive platform for data-parallel applications. A specific job of such applications involves communication among multiple machines. The recently proposed coflow abstraction depicts such communication through a group of parallel flows, and captures application performance through corresponding communication requirements. Existing techniques to improve link utilization, however, either restrict themselves to achieving work conservation, or merely focus on flow-level metrics and ignore coflow-level performance. In this paper, we address the coflow-aware scheduling problem with the objective of maximizing link utilization. Through theoretic analyses, we formulate the coflow-aware scheduling problem as a NP-hard open shop scheduling problem with heterogeneous concurrency. We design Adia, a hierarchical scheduling framework to conduct both inter- and intra- link scheduling. The design of Adia leverages priority-based scheduling while guarantees work-conserving and starvation-free bandwidth allocation at the same time. We also prove Adia's algorithm is two-approximate in terms of link utilization. Extensive simulation results on ns3 further show that Adia outperforms both per-flow mechanisms coflow schemes in terms of link utilization, and achieves similar coflow performance in comparison with the state-of-art coflow scheduling schemes.
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.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découle